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Bienvenido al Blog de Sistemas de Información Gerencial, dedicado al tema de Sistemas basados en Conocimientos, donde de manera muy integral y sencilla intentare explicar los ámbitos mas resultantes acerca de este tema que se encuentra en muchos ámbitos de nuestra vida diaria y por no conocerlo ignoramos que lo usamos, y que resulta de suma importancia para nosotros los futuros profesionales, emprendedores en negocios e inclusive para nuestra vida diaria. De igual forma espero su valioso aporte en cada una de mis publicaciones mediante sus comentarios, y recordando que de esta maneras podre mejorarlo de manera paulatina. 

El propósito de este articulo es de mostrarnos una amplia y precisa descripción de lo que son los Sistemas Expertos (SE), los cuales también son conocidos como Sistemas Basados en Conocimiento. Así mismo mostramos brevemente los orígenes, conceptos, aplicaciones, ventajas, limitaciones, y su arquitectura básica de esta área y/o campo de la Inteligencia artificial. Por otra parte en la actualidad el mercado se vuelve más competitivo, donde la administración y buen manejo de la información es fundamental para todas las empresas y/o organizaciones, las cuales si quieren sobrevivir deben de mantenerse a la vanguardia en todas y cada una de las áreas.

Se considera a alguien un experto en un problema cuando este individuo tiene conocimiento especializado sobre dicho problema. En el área de los (SE) a este tipo de conocimiento se le llama conocimiento sobre el dominio. La palabra dominio se usa para enfatizar que el conocimiento pertenece a un problema específico.

Antes de la aparición del ordenador, el hombre ya se preguntaba si se le arrebataría el privilegio de razonar y pensar. En la actualidad existe un campo dentro de la inteligencia artificial al que se le atribuye esa facultad: el de los sistemas expertos (SE). Estos sistemas también son conocidos como Sistemas Basados en Conocimiento, los cuales permiten la creación de máquinas que razonan como el hombre, restringiéndose 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.

Uso de Sistemas Expertos

El uso de sistemas expertos en los negocios se inició a principios de la década de los ochenta.

Desde entonces se han creado sistemas para una amplia variedad de áreas de aplicación.

Partes de un Sistema Experto

Interfaz con el Usuario

La interfaz con el usuario permite al gerente introducir instrucciones e información en el sistema experto y recibir información de él. Las instrucciones especifican los parámetros guían al sistema experto en su proceso de razonamiento. La información consiste en valores que se asignan a ciertas variables.

Base del Conocimiento

La base del conocimiento contiene tanto hechos que describen el área problema y técnicas representación de conocimientos que describen cómo los hechos embonan de forma lógica. Usamos el término dominio del problema para describir el área problema.

Máquina de Inferencias

La máquina de inferencias es la porción del sistema experto que razona utilizando el contenido de la base del conocimiento en una secuencia determinada.

Durante la consulta, la máquina de inferencias examina las reglas de la base del conocimiento una por una, y cuando se cumple la condición de la regla, se realiza la acción especificada. En la terminología de los sistema experto, la regla se enciende cuando se efectúa la acción. 

Maquina del Desarrollo

El cuarto componente principal del sistema experto es la máquina de desarrollo, que sirve para crear el sistema experto. Cuando la máquina de inferencias consiste en reglas, este proceso implica construir el conjunto de reglas. Hay dos estrategias básicas: lenguajes de programación y shells de sistemas expertos.

Inteligencia Artificial

La era de las computadoras todavía estaba en su infancia cuando los científicos en administración se interesaron en usar el dispositivo electrónico como inteligencia artificial. La inteligencia artificial (AI) es la actividad de proveer a máquinas como las computadoras de la capacidad para exhibir conductas que se considerarían inteligentes si se observaran en seres humanos. La AI representa la aplicación más sofisticada de las computadoras pues busca duplicar algunos tipos de razonamiento humano.

Areas de la Inteligencia Artificial

La AI se está aplicando actualmente en los negocios en forma de sistemas basados en el conocimiento, que utilizan conocimientos humanos para resolver problemas. El tipo más popular de sistema basado en el conocimiento es el sistema experto. Un sistema experto es un programa de computadora que intenta representar los conocimientos de expertos humanos en forma heurística. El término heurística se deriva de la misma raíz griega que la palabra eureka, que significa "descubrir". Una heurística es, por tanto, una regla práctica o una regla de conjetura aceptable. Las heurísticas no garantizan resultados de manera tan absoluta como lo hacen los algoritmos convencionales que se incorporan en los DSS, pero los resultados que ofrecen tienen la suficiente especificidad la mayor parte del tiempo, como para ser útiles. Las heurísticas permiten sistema experto funcionar de manera congruente con un experto humano, aconsejando al usuario cómo resolver un problema. Puesto que el sistema experto funciona como consultor, el acto de usarlo se denomina consulta, el usuario consulta al sistema experto para que lo asesore.

Las redes neuronales son modelos altamente simplificados del sistema nervioso humano que exhiben capacidades como aprendizaje, generalización y abstracción. Estas capacidades permiten a los modelos aprender conductas similares a las humanas.

Los sistemas perceptivos utilizan imágenes visuales y señales auditivas para dar instrucciones a computadoras u otros dispositivos, como robots.

El aprendizaje abarca todas las actividades que permiten a una computadora o a otros dispositivo adquirir conocimientos adicionales a los que su fabricante o los programadores introdujeron en su memoria.

La robótica estudia los dispositivos controlados por computadora que imitan las actividades motoras de los seres humanos.

El hardware de AI incluye los dispositivos físicos que resultan útiles en aplicaciones con AI. Ejemplos de ello son el hardware dedicado a los sistemas basados en el conocimiento, las computadoras neuronales que sirven para acelerar los cálculos y la retina.

Historia de la Inteligencia Artificial

Las semillas de la AI se sembraron apenas dos años después de que General Electric instaló la primera computadora para uso comercial. En 1956 el término inteligencia artificial fue acuñado por John McCarthy como tema de una conferencia celebrada en el Dartmouth College. Ese mismo año se anunció el primer programa de computadora con AI, llamado LogicTheorist. La limitada capacidad de LogicTheorist para razonar (demostrando teoremas de cálculo) animó a los investigadores a desarrollar otro programa llamado General Problem Solver (GPS, resolvedor general de problemas), diseñado para resolver problemas de toda clase.

La tarea rebasó las capacidades de los pioneros en AI. Las investigaciones en AI continuaron, pero se les relegó a segundo término, después de las aplicaciones más ambiciosas de las computadoras como los MIS y DSS. Con el tiempo, empero, la persistencia en las investigaciones siguió ampliando las fronteras del uso de las computadoras para tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Sistemas basados en Conocimiento

El área de CBIS que está atrayendo más atención de los científicos en computación y los especialistas en información es la de los sistemas basados en el conocimiento, un subconjunto de la inteligencia artificial o AI {artificial intelligence). A diferencia de los DSS, los sistemas basados en el conocimiento tienen el potencial para extender la capacidad de resolución de problemas del gerente más allá de sus posibilidades normales. Una forma muy popular de los sistemas basados en ei conocimiento es el sistema experto. Un sistema experto consta de cuatro partes principales: una interfaz con el usuario, una máquina de inferencias una base de conocimiento y una maquina de desarrollo. La base de conocimiento emplea reglas para expresar la lógica del problema para cuya resolución se diseñó el sistema experto. La máquina de inferencias usa razonamiento, de manera similar a como lo hacen las personas, para procesar el contenido de la base del conocimiento. La máquina de desarrollo consiste en lenguajes de programación o bien máquinas de inferencias pre-escritas llamadas shells de sistemas expertos. Los sistemas expertos ofrecen ventajas tanto a las compañías usuarias como a sus gerentes, pero tienen limitaciones importantes. Se espera que la continuación de las investigaciones, como las que se efectúan sobre redes neuronales, expandan significativamente las capacidades de los sistemas basados en el conocimiento en el futuro.