¿Qué es un sistema experto? Descubre sus alcances en la IA

Por allá en la década de los 60 surgieron unos programas informáticos diseñados para resolver problemas específicos imitando el razonamiento de los seres humanos. Estos programas, llamados sistemas expertos, se lograron transformar gracias a la inteligencia artificial. Pero, ¿qué es un sistema experto? Pues en este post me encargaré de explicarte sus características, tipos, aplicaciones y las ventajas y desventajas porque, aunque hoy en día su uso ha sido superado por tecnologías más avanzadas, siguen siendo una pieza clave fundamental en la historia de la inteligencia artificial.

¿Qué es un sistema experto y cuáles son sus características?

Es importante que sepas que un sistema experto se destaca por su capacidad para tomar decisiones de la misma forma que lo haría un profesional humano en un área específica. Para lograr esto, los sistemas están compuestos por tres elementos:

1. Base de conocimiento: Esta es la parte del sistema que almacena hechos, reglas y datos específicos. Aquí se codifica el conocimiento experto en forma de reglas del tipo “si A entonces B”. Esta estructura lógica permite que el sistema experto aborde problemas complejos aplicando estas reglas a situaciones específicas.
2. Motor de inferencia: Es el componente que procesa la información almacenada en la base de conocimiento. Utilizando estas reglas, el motor de inferencia deduce conclusiones o soluciones a los problemas que se le presentan.
3. Módulos de comunicación: Estos módulos permiten la interacción entre el sistema y el usuario. El sistema recibe datos de entrada, realiza las deducciones necesarias y luego presenta la solución al usuario.

Un sistema experto tiene la ventaja de poder procesar y analizar grandes volúmenes de información rápidamente. Esto permite una toma de decisiones ágil y precisa, ahorrando tiempo y recursos valiosos para las organizaciones.

Tipos de sistemas expertos

Los sistemas expertos han evolucionado en diferentes formas, cada una especializada en un tipo de razonamiento o enfoque:

Sistemas basados en reglas (RBO)

Estos sistemas funcionan con un conjunto de reglas que ya están definidas de antemano, y su objetivo es resolver problemas muy específicos. Las reglas que siguen son deterministas, lo que significa que, para cada situación que se presenta, hay una solución clara y directa que se basa en esas reglas establecidas.

• Por ejemplo, imagina un sistema de diagnóstico médico que, a través de una serie de preguntas, logra identificar la enfermedad del paciente simplemente analizando sus síntomas. Así es como funcionan estos sistemas, siguiendo un camino predefinido para llegar a una respuesta concreta.

Sistemas basados en casos (CBR)

A diferencia de los sistemas que siguen reglas ya establecidas, estos sistemas se enfocan en resolver problemas comparándolos con situaciones anteriores. En otras palabras, si te enfrentas a un problema que se parece a uno que ya se resolvió en el pasado, el sistema toma esa solución previa y la adapta a la nueva situación. Este enfoque es especialmente útil en campos donde los problemas pueden cambiar, pero siguen patrones parecidos, como cuando se trata de reparar equipos que pueden fallar de formas similares.

Sistemas basados en redes de Bayes

Estos sistemas toman decisiones basándose en probabilidades, lo que significa que analizan la relación entre diferentes variables que ya se conocen para llegar a una conclusión. Resultan muy útiles en áreas como la medicina, donde pueden predecir, diagnosticar o clasificar enfermedades.

• Por ejemplo, si un paciente presenta ciertos síntomas, el sistema calcula la probabilidad de que esos síntomas estén relacionados con una enfermedad específica y ofrece un diagnóstico basado en esa probabilidad. Es una forma más flexible de tomar decisiones, ya que considera las diferentes posibilidades y no solo sigue una única regla fija.

Aplicaciones de los sistemas expertos

Como te pudiste dar cuenta, un sistema experto tiene una amplia gama de aplicaciones, especialmente en áreas donde la toma de decisiones complejas es crucial. Algunas son:

1. Medicina: Los sistemas expertos se utilizan para diagnosticar enfermedades y recomendar tratamientos basados en los síntomas del paciente y los datos médicos previos.
2. Ingeniería: En la industria, se aplican en el diseño y mantenimiento de sistemas complejos, optimizando procesos y detectando posibles fallos antes de que ocurran.
3. Finanzas: En el ámbito financiero, estos sistemas ayudan en la gestión de carteras, análisis de riesgos y previsión de tendencias de mercado.
4. Jurídico: En el campo legal, un sistema experto puede asistir en la interpretación de leyes y la evaluación de casos judiciales complejos, proporcionando recomendaciones basadas en casos previos.

Ventajas y desventajas de un sistema experto

Ventajas

• Velocidad: Un sistema experto puede procesar y analizar datos a gran velocidad, lo que resulta en una toma de decisiones rápida.
• Eficiencia: Al poder replicarse infinitamente y ser utilizado por múltiples usuarios simultáneamente, estos sistemas optimizan recursos y tiempo.
• Consistencia: Los sistemas expertos aplican las mismas reglas y conocimientos en cada caso, lo que garantiza una consistencia en la toma de decisiones.

Desventajas

• Falta de aprendizaje: A diferencia de otros sistemas de IA modernos, un sistema experto tradicional no puede aprender de nuevas experiencias, lo que limita su capacidad de mejora.
• Dependencia de reglas predefinidas: Están limitados por las reglas y conocimientos con los que fueron programados. No pueden hacer deducciones fuera de esos parámetros.

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