Sistema Experto Fuzzy

Realizada por: Dario Arede

Objetivos

Se trata dar una idea primeramente de que es un sistema experto y sus características. Luego los conceptos básicos de la lógica borrosa (fuzzy). Entendido esto se aúnan los conceptos para explicar que son los sistemas expertos fuzzy y como diseñarlos. Luego se introduce un ejemplo de controlador borroso y sus aplicaciones. No pretendo hacer de este trabajo un curso de los temas, sino más bien un introducción a estos temas debido esto al tiempo que dispongo como estudiante, es esta mí metodología.

Desarrollo

¿Qué es un sistema experto?

           Los sistemas expertos son programas que reproducen el proceso intelectual de un experto humano en un campo particular, pudiendo mejorar su productividad, ahorrar tiempo y dinero, conservar sus valiosos conocimientos y difundirlos más fácilmente.

Como Breve historia Los sistemas expertos proceden inicialmente de la inteligencia artificial a mediados de los años sesenta. En ese período se creía que bastaban unas pocas leyes de razonamiento junto con potentes ordenadores para producir resultados brillantes.

Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo el enfoque del problema restringiendo su ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. A partir de 1980 se ponen de moda los sistemas expertos, numerosas empresas de alta tecnología investigaron en esta área de la inteligencia artificial (entonces se los considero como el primer producto verdaderamente operacional de la inteligencia artificial), desarrollando sistemas expertos para su comercialización. Se llega a la conclusión de que el éxito de un sistema experto depende casi exclusivamente de la calidad de su base de conocimiento. El inconveniente es que codificar la pericia de un experto humano puede resultar difícil, largo y laborioso.

De esta manera nacieron los sistemas expertos.

Estos sistemas permiten la creación de máquinas que razonan como el hombre, restrinjiéndose a un espacio de conocimientos limitado. En teoría pueden razonar siguiendo los pasos que seguiría un experto humano (médico, analista, empresario, etc.) para resolver un problema concreto. Este tipo de modelos de conocimiento por ordenador ofrece un extenso campo de posibilidades en resolución de problemas y en aprendizaje. Su uso se extenderá ampliamente en el futuro, debido a su importante impacto sobre los negocios y la industria.

Básicamente son programas de ordenador diseñados para actuar como un especialista humano en un dominio particular o área de conocimiento. En este sentido, pueden considerarse como intermediarios entre el experto humano, que transmite su conocimiento al sistema, y el usuario que lo utiliza para resolver un problema con la eficacia del especialista. El sistema experto utilizará para ello el conocimiento que tenga almacenado y algunos métodos de inferencia.

           A la vez, el usuario puede aprender observando el comportamiento del sistema. Es decir, los sistemas expertos se pueden considerar simultáneamente como un medio de ejecución y transmisión del conocimiento.

           Lo que se intenta, de esta manera, es representar los mecanismos heurísticos que intervienen en un proceso de descubrimiento. Éstos mecanismos forman ese conocimiento difícil de expresar que permite que los expertos humanos sean eficaces calculando lo menos posible. Los sistemas expertos contienen ese "saber hacer".              

Para dejar claro este concepto veámoslo así: cuándo queremos extraer el conocimiento del ingeniero experto (imaginemos un médico) lo podemos hacer a partir de preguntas del tipo "Qué pasa si es presenta tal síntoma o indicio?", "Que relación hay entre síntomas?", "Si pasa esto que puedo hacer acto seguido?", "Si la temperatura del paciente es pequeña y está sudando entonces deducir algo". Todas estas relaciones de evidencias, causas y efectos, para llegar al diagnóstico, se pueden codificar en forma de reglas. Las reglas son un tipo de esquema de representación del conocimiento del tipo lógica y que pueden ser encadenadas con un sistema deductivo. Los síntomas se pueden representar en forma de símbolos tales como temperatura y pequeña, se pueden cualificar mediante términos simbólicos, que son otro tipo de esquema de representación de conocimiento del tipo simbólico. El ordenador ha de poder utilizar un sistema informático que entienda el esquema de representación de conocimiento elegido para poder hacer razonamientos análogos a los que haría el experto humano que ha explicado su conocimiento, y que una persona llamada ingeniero de conocimiento, normalmente un informático, se ha de encargar de codificar (figura 1).

            La característica fundamental de un sistema experto es que separa los conocimientos almacenados (base de conocimiento) del programa que los controla (motor de inferencia). Los datos propios de un determinado problema se almacenan en una base de datos aparte (base de hechos).

Una característica adicional deseable, y a veces fundamental, es que el sistema sea capaz de justificar su propia línea de razonamiento de forma inteligible por el usuario.

            Cada esquema de representación de conocimiento se especializa en un tipo de característica de la IA1. No existe el esquema de representación de conocimiento global que pueda combinar todas las características aisladas de la IA y, si existiese, no se conoce el motor de inferencia que se encargaría de ejecutarlo de forma que se comportase como un sistema auténticamente inteligente.

Concepto: Un experto humano no estudia progresivamente una hipótesis, sino que decide de inmediato cuando se enfrenta a una situación análoga a otra ocurrida en el pasado Los sistemas expertos no utilizan este razonamiento por analogía.

  Temas tratados en la Monografía Completa:

Lógica Borrosa o Difusa

Conceptos básicos

Las nuevas tendencias

Lógica fuzzy y sistemas expertos

Tecnología fuzzy y tecnología de sistemas expertos

¿Que son los Sistemas Expertos Fuzzy?

Oportunidades para la integración

El control borroso

Sistema de control fuzzy

Conclusiones

Bibliografía Completa

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(11 hojas)

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