CARACTERISTICAS PRINCIPALES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
OTROS CAMPOS DE LA IA.
Advertisements

EL APRENDIZAJE EN LAS ÁREAS DE CONOCIMIENTO CÁLCULO De león González, Mª Lorena Pérez Hernández, Alicia Rodríguez García, Verónica.
Tema 4. Juegos simultáneos con información incompleta.
También conocido como Diseño Lógico Rodrigo Salvatierra Alberú.
TEORÍAS COGNITIVAS LA TEORÍA DE PIAGET.
AEA Investigación de Mercado Ingeniería Comercial.
Las TICS en los procesos de Enseñanza y Aprendizaje
Tema: Decibilidad Integrantes: Ileana Rdguez Soto
Como construye el niño (a) el pensamiento lógico matemático.
Resolución de Problemas Algoritmos y Programación
Desafío para adaptarse a los cambios
UNA ESTRATEGIA DE LA DIRECCIÓN EMPRESARIAL
UNIDAD I MODELOS Y TOMA DE DECISIONES
COMPONENTES ESTRATÉGICOS
Definición Machine learning traducido al español significa el aprendizaje automático o también aprendizaje de las maquinas. A partir de esto podemos darle.
Ajustando el Algoritmo al problema Universidad Nacional Oscar Lozano.
PARTE 1 : INTRODUCCIÓN El concepto de razonamiento.
Estadística Administrativa I
Sistemas Expertos.
CONCEPTOS INTRODUCTORIOS SICI-3011
Inteligencia artificial
Si lanzamos la moneda N veces, obtendremos n caras y N-n sellos
BAYES APLICADO A LA TOMA DE DECISIONES
ADMINISTRACIÓN ESTRATEGICA DE EMPRESAS
Ps. Rafael Cendales Reyes Universidad El Bosque
Representación del Conocimiento
METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
FORMULACIÓN DE ALGORITMOS
ESTILOS DE APRENDIZAJE
Semana 5 Subprogramas..
INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Conocimiento. El cuerpo de hechos y principios acumulados pos la humanidad o el acto, hecho, estado del saber.
1 Planteamiento del problema ¿Tenemos los humanos la capacidad de percibir si nos miran desde atrás? O, más exactamente: ¿Es defendible que existen otras.
Por Joanna Brightwell 2/2014 T iteenchallenge.org1.
Tema 6 Razonamiento aproximado
Jean Piaget.
Toma de Decisiones Gerenciales
CONCEPTOS INTRODUCTORIOS SICI-3011 Editado por el Prof. Miguel Vélez Rubio Agosto 2007 Versión original del Prof. Nelliud D. Torres Junio/2003.
LAS WEBQUEST. ¿Qué es la webquest? El creador de las WebQuest, Bernie Dodge, profesor de tecnología educativa de la San Diego State University, las define.
Lleve su sistema a otro nivel
¿Y pensamos que tenemos problemas? Esto tocará tu corazón, y probablemente te sentirás doblemente agradecido. ¡Bendito sea Dios! Inspiración viviente.
SISTEMA DE EXPERTO SISTEMA DE EXPERTO.
Autor : Ing. Eli Casadiego
Raquel Rivas Andino EDUC 105 Prof. Berrios
INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS SISTEMAS EXPERTOS
INTRODUCCIÓN A LA INGENIERÍA DEL SOFTWARE
SISTEMAS EXPERTOS (SE) Coronel Jaramillo Ricardo
Pruebas de hipótesis.
Metodología de la programación
Yinette Dom ínguez Olivieri Cosc A DESTREZAS DE PRESENTACIÓN: BASE DE ÉXITO DEL EJECUTIVO.
Unidad II. Probabilidad
Introducción a los Sistemas Inteligentes
El desarrollo del control metacognitivo
Fundamentos de Sistemas Expertos
Capítulo #5: Toma de Decisiones
Barbara Mercedes Parada Urieta Estudiante
SISTEMA BASADO EN CONOCIMIENTO
CIFRAS SIGNIFICATIVAS
Automatización simulación promodel.
Enseñar con Aprendizaje Basado en Problemas
Ramas de I.A. ROBOTICA SISTEMAS DE VISION SISTEMAS EXPERTOS
Técnicas cuantitativas y cualitativas
TEMA: DECISIONES BAJO RIESGO –TEORIA DE JUEGOS Ing. Larry D. Concha B.
NORMA INTERNACIONAL DE AUDITORÍA 530
60´s Inicio de los Sistemas Expertos Se buscaban soluciones generales 70´s Los sistemas son más eficientes en dominios acotados La calidad y cantidad.
La soluciónde Bortkiewicz para los precios de producción II La soluciónde Bortkiewicz para los precios de producción II Alejandro Valle Baeza EP4,2013-II.
Vivenciamos Resolución de Problema con un juego y una narración
NOMBRE: Paula Andrea Bedoya Rojas. GRADO: 7.3. Institución Educativa Debora Arango P.
{ PRINCIPIOS LOGICOS Y RAZONAMIENTO E INFERENCIA. Presentado por el alumno: Miguel Armando Soto Orozco. Centro Cultural Universitario de cd. Cuauhtémoc,
Transcripción de la presentación:

CARACTERISTICAS PRINCIPALES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

SEPARA EL CONOCIMIENTO DEL CONTROL. POSEE CONOCIMIENTO EXPERTO Y BASADO EN LA EXPERIENCIA. RAZONA CON SIMBOLOS. RAZONA HEURISTICAMENTE. PERMITE RAZONAMIENTO INEXACTO. ESTA LIMITADO A PROBLEMAS SOLUCIONABLES. SE ENFOCA A COMPLEJIDADES RAZONABLES. COMETE ERRORES.

SEPARA EL CONOCIMIENTO DEL CONTROL Separando el conocimiento de la estructura de control la tarea de modificar y mantener el sistema es más fácil. Se puede localizar y agregar nuevo conocimiento en alguna parte en particular del sistema experto. Si se necesitan hacer cambios en el motor de inferencia igual se puede cambiar de estrategia o los ajustes necesarios al algoritmo de inferencia.

POSEE CONOCIMIENTO EXPERTO Y BASADO EN LA EXPERIENCIA Desde la definición de los sistemas expertos sabemos que el conocimiento que se captura de una persona deber ser de un experto que incluye el basto conocimiento que posea así como las habilidades adquiridas a través de la experiencia y que lo distinguen de las demás personas en la solución de problemas dentro de un área de conocimiento. Mas adelante nos detendremos en profundidad en como considerar a una persona como experto.

RAZONA CON SIMBOLOS Ya explicamos anteriormente que el conocimiento es expresado en forma simbólica ya sea en forma de reglas, frames, lógica de predicados, etc. Podemos decir que los programas convencionales procesan datos y los sistemas expertos procesan conocimiento. Podemos expresar a través de símbolos hechos, conceptos, reglas, etc., de tal manera que se manipulen más fácilmente. La forma de cómo representar el conocimiento se conoce formalmente como Representación de Conocimiento (de la cual hablamos anteriormente) y abarca otros conceptos que no tocaremos por ahora.

RAZONA HEURISTICAMENTE El término heurística o reglas a dedo son estrategias adquiridas a través de la experiencia y que son aplicadas por los expertos para solucionar o acortar “caminos” en la solución de los problemas. Como dijimos anteriormente en los sistemas expertos esa forma de conocimiento también es capturado. Por ej. un médico experimentado puede escoger, obviar o concluir pasos que un médico principiante no lo haría lo cual reduce el tiempo en la solución de problemas. Los sistemas expertos se diferencian claramente de la programación convencional porque no son rígidos en sus algoritmos de razonamiento. En los programas convencionales se siguen algoritmos rígidos y que siempre deben hacerse; en cambio en los sistemas expertos los pasos innecesarios se pueden obviar y concluir llegando a resultados mas rápidamente.

PERMITE RAZONAMIENTO INEXACTO Los sistemas expertos son capaces de trabajar incluso con información incierta o imprecisa y proveer una solución razonable. Todos sabemos que cuando nos enfrentamos a un problema muchas veces no tenemos toda la información disponible por diversos factores. En estos casos, nos guiamos por las posibilidades o en las creencias y experiencias que nosotros tenemos para tratar de resolver un problema en particular; eso es justamente también lo que hace un sistema experto. Los sistemas expertos trabajan con diversas teorías y corrientes del conocimiento humano para manejar la incertidumbre. Se puede utilizar factores de certeza, teoría de la probabilidad, lógica difusa y otras áreas para manejar los problemas con incertidumbre para encontrar la solución mas aceptable.

ESTA LIMITADO A PROBLEMAS SOLUCIONABLES Es claro que para que un problema se adapte a una solución de sistemas expertos deba existir el conocimiento y el razonamiento para la solución de dicho problema. El sistema experto tendrá éxito mientras exista la solución y el experto.

SE ENFOCA A COMPLEJIDADES RAZONABLES Los problemas para solucionarlos con un sistema experto no deben ser muy complejos porque a mayor cantidad de conocimiento el sistema utilizará más tiempo; y podría demorar o tener más errores al razonar. Si el tiempo que demora a un experto solucionar un problema es varias horas, probablemente no sea un problema para un sistema experto. Jhon Durkin recomienda:”Un problema que requiere resolver por un experto en alrededor de 15 minutos es un problema razonable para un sistema experto. Si el problema es más complejo, intente dividirlo en sub-temas cada uno de los cuales los podría resolver con un simple sistema experto distinto para cada sub-tema”.

COMETE ERRORES Si los expertos humanos tienen errores, es lógico pensar que los sistemas expertos no son perfectos y cometen errores….Pero Ud., podría pensar ¿pero los programas de computador bien realizados no se equivocan?...Es correcto, pero acuérdese Ud., que los sistemas expertos no trabajan con datos sino con CONOCIMIENTO; entonces si el conocimiento del experto es erróneo lógicamente que también el sistema experto cometerá errores. Cuando Ud., va a un experto de cualquier área para que le solucione su problema sabe que puede cometer errores, sin embargo confía en el por la experiencia y conocimiento que posee; lo mismo sucede con los sistemas expertos.