Tipos de sistemas expertos

Lista de sistemas expertos

Los sistemas expertos están diseñados para resolver problemas complejos mediante el razonamiento a través de cuerpos de conocimiento, representados principalmente como reglas “si-entonces” en lugar de a través de un código de procedimiento convencional.[2] Los primeros sistemas expertos se crearon en la década de 1970 y luego proliferaron en la década de 1980.[3] Los sistemas expertos fueron una de las primeras formas de software de inteligencia artificial (IA) realmente exitosas.[4][5][6][7][8]
Un sistema experto se divide en dos subsistemas: el motor de inferencia y la base de conocimientos. La base de conocimientos representa hechos y reglas. El motor de inferencia aplica las reglas a los hechos conocidos para deducir nuevos hechos. Los motores de inferencia también pueden incluir capacidades de explicación y depuración.
Poco después de la aparición de los ordenadores modernos, a finales de los años 40 y principios de los 50, los investigadores empezaron a darse cuenta del inmenso potencial que tenían estas máquinas para la sociedad moderna. Uno de los primeros retos fue hacer que esas máquinas fueran capaces de “pensar” como los humanos. En concreto, hacer que estas máquinas fueran capaces de tomar decisiones importantes como lo hacen los humanos. El campo de la medicina/sanidad presentaba el tentador reto de hacer que estas máquinas pudieran tomar decisiones de diagnóstico médico[9].

Componentes del sistema experto

Los sistemas expertos están diseñados para resolver problemas complejos mediante el razonamiento a través de cuerpos de conocimiento, representados principalmente como reglas “si-entonces” en lugar de a través de un código de procedimiento convencional.[2] Los primeros sistemas expertos se crearon en la década de 1970 y luego proliferaron en la década de 1980.[3] Los sistemas expertos fueron una de las primeras formas de software de inteligencia artificial (IA) realmente exitosas.[4][5][6][7][8]
Un sistema experto se divide en dos subsistemas: el motor de inferencia y la base de conocimientos. La base de conocimientos representa hechos y reglas. El motor de inferencia aplica las reglas a los hechos conocidos para deducir nuevos hechos. Los motores de inferencia también pueden incluir capacidades de explicación y depuración.
Poco después de la aparición de los ordenadores modernos, a finales de los años 40 y principios de los 50, los investigadores empezaron a darse cuenta del inmenso potencial que tenían estas máquinas para la sociedad moderna. Uno de los primeros retos fue hacer que esas máquinas fueran capaces de “pensar” como los humanos. En concreto, hacer que estas máquinas fueran capaces de tomar decisiones importantes como lo hacen los humanos. El campo de la medicina/sanidad presentaba el tentador reto de hacer que estas máquinas pudieran tomar decisiones de diagnóstico médico[9].

Limitaciones de los sistemas expertos

Los sistemas expertos están diseñados para resolver problemas complejos mediante el razonamiento a través de cuerpos de conocimiento, representados principalmente como reglas “si-entonces” en lugar de a través de un código de procedimiento convencional[2]. Los primeros sistemas expertos se crearon en la década de 1970 y luego proliferaron en la década de 1980[3]. Los sistemas expertos fueron una de las primeras formas de software de inteligencia artificial (IA) realmente exitosas[4][5][6][7][8].
Un sistema experto se divide en dos subsistemas: el motor de inferencia y la base de conocimientos. La base de conocimientos representa hechos y reglas. El motor de inferencia aplica las reglas a los hechos conocidos para deducir nuevos hechos. Los motores de inferencia también pueden incluir capacidades de explicación y depuración.
Poco después de la aparición de los ordenadores modernos, a finales de los años 40 y principios de los 50, los investigadores empezaron a darse cuenta del inmenso potencial que tenían estas máquinas para la sociedad moderna. Uno de los primeros retos fue hacer que esas máquinas fueran capaces de “pensar” como los humanos. En concreto, hacer que estas máquinas fueran capaces de tomar decisiones importantes como lo hacen los humanos. El campo de la medicina/sanidad presentaba el tentador reto de hacer que estas máquinas pudieran tomar decisiones de diagnóstico médico[9].

Sistema experto basado en reglas

Los sistemas expertos están diseñados para resolver problemas complejos mediante el razonamiento a través de cuerpos de conocimiento, representados principalmente como reglas “si-entonces” en lugar de a través de un código de procedimiento convencional[2]. Los primeros sistemas expertos se crearon en la década de 1970 y luego proliferaron en la década de 1980[3]. Los sistemas expertos fueron una de las primeras formas de software de inteligencia artificial (IA) realmente exitosas[4][5][6][7][8].
Un sistema experto se divide en dos subsistemas: el motor de inferencia y la base de conocimientos. La base de conocimientos representa hechos y reglas. El motor de inferencia aplica las reglas a los hechos conocidos para deducir nuevos hechos. Los motores de inferencia también pueden incluir capacidades de explicación y depuración.
Poco después de la aparición de los ordenadores modernos, a finales de los años 40 y principios de los 50, los investigadores empezaron a darse cuenta del inmenso potencial que tenían estas máquinas para la sociedad moderna. Uno de los primeros retos fue hacer que esas máquinas fueran capaces de “pensar” como los humanos. En concreto, hacer que estas máquinas fueran capaces de tomar decisiones importantes como lo hacen los humanos. El campo de la medicina/sanidad presentaba el tentador reto de hacer que estas máquinas pudieran tomar decisiones de diagnóstico médico[9].

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