Sistemas expertos - Historial de revisiones

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 == Historia  ==
-Los sistemas expertos forman parte de la ciencia de la computación y dentro de ésta se<br>ubican en la rama de la inteligencia artificial. Éste término fue usado por primera vez por<br>un doctor de la Universidad de Standford, Edward A. Feigenbaum. El estipuló que el poder<br>de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de<br>un dominio específico, no solo de las técnicas de programación y el formalismo que<br>contiene. Antes de eso casi todos los investigadores en inteligencia artificial habían tratado[[Image:Evoluchistorica.png|thumb|right]] de desarrollar métodos generales de programación que resolverían grandes problemas<br>conceptuales pero estos programas resolvían pobremente los problemas individuales.<br>En el desarrollo de los sistemas expertos también se ha producido a medida que se ha ido desarrollando la [[Inteligencia artificial|Inteligencia artificial]] y los diferentes métodos que se han empleado para su resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así como investigaciones en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos que se desarrollaron en los años [[1960]] eran capaces de resolver solo problemas basados en situaciones determinadas, mediante sistemas de reglas .Es a partir de los años [[1970]] cuando se empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas, basados en medidas difusas al principio y en redes probabilísticas con posterioridad.<br>
+Los sistemas expertos forman parte de la ciencia de la computación y dentro de ésta se<br>ubican en la rama de la inteligencia artificial. Éste término fue usado por primera vez por<br>un doctor de la [[Universidad Stanford]], Edward A. Feigenbaum. El estipuló que el poder<br>de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de<br>un dominio específico, no solo de las técnicas de programación y el formalismo que<br>contiene. Antes de eso casi todos los investigadores en inteligencia artificial habían tratado[[Image:Evoluchistorica.png|thumb|right]] de desarrollar métodos generales de programación que resolverían grandes problemas<br>conceptuales pero estos programas resolvían pobremente los problemas individuales.<br>En el desarrollo de los sistemas expertos también se ha producido a medida que se ha ido desarrollando la [[Inteligencia artificial|Inteligencia artificial]] y los diferentes métodos que se han empleado para su resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así como investigaciones en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos que se desarrollaron en los años [[1960]] eran capaces de resolver solo problemas basados en situaciones determinadas, mediante sistemas de reglas .Es a partir de los años [[1970]] cuando se empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas, basados en medidas difusas al principio y en redes probabilísticas con posterioridad.<br>
 ==== Evolución histórica  ====

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 |nombre_herramienta= Sistemas expertos
 |descripcion_herramienta= Los sistemas expertos forman parte de la ciencia de la computación y dentro de ésta se ubican en la rama de la inteligencia artificial.
-}}
+}}'''Sistemas expertos'''(ES, siglas del término Expert System) es un sistema de información basado en el conocimiento que usa su conocimiento de un área de aplicación compleja y específica a fin de actuar como un consultor experto para los usuarios finales. Los sistemas expertos proporcionan respuestas sobre un área problemática muy específica al hacer inferencias semejantes a las humanas sobre los conocimientos obtenidos en una base de conocimientos especializados. <br>
 == Historia  ==
-Los sistemas expertos forman parte de la ciencia de la computación y dentro de ésta se<br>ubican en la rama de la inteligencia artificial. Éste término fue usado por primera vez por<br>un doctor de la Universidad de Standford, Edward A. Feigenbaum. El estipuló que el poder<br>de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de<br>un dominio específico, no solo de las técnicas de programación y el formalismo que<br>contiene. Antes de eso casi todos los investigadores en inteligencia artificial habían tratado[[Image:Evoluchistorica.png|thumb|right]]<br>de desarrollar métodos generales de programación que resolverían grandes problemas<br>conceptuales pero estos programas resolvían pobremente los problemas individuales.<br>En el desarrollo de los sistemas expertos también se ha producido a medida que se ha ido desarrollando la [[Inteligencia artificial|Inteligencia artificial]] y los diferentes métodos que se han empleado para su resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así como investigaciones en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos que se desarrollaron en los años [[1960]] eran capaces de resolver solo problemas basados en situaciones determinadas, mediante sistemas de reglas .Es a partir de los años [[1970]] cuando se empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas, basados en medidas difusas al principio y en redes probabilísticas con posterioridad.<br>
+Los sistemas expertos forman parte de la ciencia de la computación y dentro de ésta se<br>ubican en la rama de la inteligencia artificial. Éste término fue usado por primera vez por<br>un doctor de la Universidad de Standford, Edward A. Feigenbaum. El estipuló que el poder<br>de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de<br>un dominio específico, no solo de las técnicas de programación y el formalismo que<br>contiene. Antes de eso casi todos los investigadores en inteligencia artificial habían tratado[[Image:Evoluchistorica.png|thumb|right]] de desarrollar métodos generales de programación que resolverían grandes problemas<br>conceptuales pero estos programas resolvían pobremente los problemas individuales.<br>En el desarrollo de los sistemas expertos también se ha producido a medida que se ha ido desarrollando la [[Inteligencia artificial|Inteligencia artificial]] y los diferentes métodos que se han empleado para su resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así como investigaciones en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos que se desarrollaron en los años [[1960]] eran capaces de resolver solo problemas basados en situaciones determinadas, mediante sistemas de reglas .Es a partir de los años [[1970]] cuando se empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas, basados en medidas difusas al principio y en redes probabilísticas con posterioridad.<br>
 ==== Evolución histórica  ====
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 === Componentes de un sistema experto  ===
+[[Image:Funcionamiento.jpg|thumb|right|204x141px]]
 *Separan conocimientos (reglas y hechos) y el procesamiento; se le añade un interfase de usuario y un componente explicativo; los siguiente componentes pueden estar estructurados de formas muy variadas.
-*Base de conocimientos: Contiene el conocimiento de los hechos y las experiencias de los[[Image:Funcionamiento.jpg|thumb|right|204x141px]] expertos en un dominio determinado
+*Base de conocimientos: Contiene el conocimiento de los hechos y las experiencias de los  expertos en un dominio determinado
 *Mecanismo de inferencia: Puede simular la estrategia de solución de un experto
 *Componente explicativo: Explica al usuario la estrategia de solucion encontrada y el por qué de las desiciones tomadas
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 *Basados en reglas: Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
-*Basados en casos CBR (Case Based Reasoning).: Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.
+*Basados en casos CBR (Case Based Reasoning): Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.
 *Basados en redes: Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.<br>
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 *Dan Explicaciones de los Resultados
 *Usan Reglas de Inferencia
-*Acensan Bases de Conocimientos (Deductivas)
+*Accedan Bases de Conocimientos (Deductivas)
 *Centrados en el Experto y el Usuario
 *Manejan Conocimiento Impreciso, Contradictorio o Incompleto
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 *No saben como subsanar sus limitaciones, e.g. no son capaces de trabajar en equipo o investigar algo nuevo.
 *Son muy costosos de desarrollar y mantener.
-*Tareas que realiza un Sistema Experto Monitorización.&nbsp;
+*Tareas que realiza un Sistema Experto Monitorización.
 *La monitorización es un caso particular de la interpretación, y consiste en la comparación continua de los valores de las señales o datos de entrada y unos valores que actúan como criterios de normalidad o estándares. Se trata de que el programa pueda determinar en cada momento el estado de funcionamiento de sistemas complejos, anticipándose a los posibles incidentes que pudieran acontecer. <br>
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 *Según herramientas de desarrollo:
 *Lenguajes (LISP, PROLOG, C++,...)
-*"Shell" (utilizando esos entornos)&nbsp;
+*"Shell" (utilizando esos entornos)
 *CBR<br>
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 *[[Aprendizaje]]: Se pretende que sea el propio ordenador el que adquiera el conocimiento. Existen muchas técnicas aplicables o no dependiendo del problema: aprendizaje inductivo, deductivo, redes neuronales, algoritmos genéticos.<br>
-*Redes Neuronales: Consisten en nodos conectados con otros mediante enlaces, simulando las [[Image:Redesneu.png|thumb|right|232x194px|Redesneu.png]]conexiones que forman las neuronas en el cerebro. Se investiga su utilización en muchas áreas; Visión Artificial, Razonamiento, Aprendizaje, Comprensión Lenguaje Natural.<br>
+*Redes Neuronales: Consisten en nodos conectados con otros mediante enlaces, simulando las [[Image:Redes neuronales.jpeg|thumb|right|232x194px|Redes neuronales.]]conexiones que forman las neuronas en el cerebro. Se investiga su utilización en muchas áreas; Visión Artificial, Razonamiento, Aprendizaje, Comprensión Lenguaje Natural.<br>
 *Redes Bayesianas: Técnica para tratar el razonamiento con incertidumbre. Su base es el teorema de Bayes que es el método matemático exacto para tratar las probabilidades. Consiste en una red donde los nodos son hechos ciertos o no y los enlaces entre los nodos son las probabilidades condicionadas de unos hechos con respecto a otros. Propagando las probabilidades a través de la red, se pueden obtener los resultados más probables a partir de los hechos que se conocen (razonamiento). El ejemplo típico son los sistemas de diagnóstico médico.<br>
 *Algoritmos genéticos: Son métodos de aprendizaje inspirados en la evolución natural, y que utilizan las nociones de individuos, apareamiento, recombinación de cromosomas, mutación genética, adaptación y selección natural. Son la base de las investigaciones en Vida Artificial.

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 *http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_experto
 *http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtml
 [[Category:Inteligencia_Artificial]]

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 == Historia  ==
-Los sistemas expertos forman parte de la ciencia de la computación y dentro de ésta se<br>ubican en la rama de la inteligencia artificial. Éste término fue usado por primera vez por<br>un doctor de la Universidad de Standford, Edward A. Feigenbaum. El estipuló que el poder<br>de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de<br>un dominio específico, no solo de las técnicas de programación y el formalismo que<br>contiene. Antes de eso casi todos los investigadores en inteligencia artificial habían tratado<br>de desarrollar métodos generales de programación que resolverían grandes problemas<br>conceptuales pero estos programas resolvían pobremente los problemas individuales.<br>En el desarrollo de los sistemas expertos también se ha producido a medida que se ha ido desarrollando la [[Inteligencia artificial|Inteligencia artificial]] y los diferentes métodos que se han empleado para su resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así como investigaciones en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos que se desarrollaron en los años [[1960]] eran capaces de resolver solo problemas basados en situaciones determinadas, mediante sistemas de reglas .Es a partir de los años [[1970]] cuando se empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas, basados en medidas difusas al principio y en redes probabilísticas con posterioridad.<br>
+Los sistemas expertos forman parte de la ciencia de la computación y dentro de ésta se<br>ubican en la rama de la inteligencia artificial. Éste término fue usado por primera vez por<br>un doctor de la Universidad de Standford, Edward A. Feigenbaum. El estipuló que el poder<br>de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de<br>un dominio específico, no solo de las técnicas de programación y el formalismo que<br>contiene. Antes de eso casi todos los investigadores en inteligencia artificial habían tratado[[Image:Evoluchistorica.png|thumb|right]]<br>de desarrollar métodos generales de programación que resolverían grandes problemas<br>conceptuales pero estos programas resolvían pobremente los problemas individuales.<br>En el desarrollo de los sistemas expertos también se ha producido a medida que se ha ido desarrollando la [[Inteligencia artificial|Inteligencia artificial]] y los diferentes métodos que se han empleado para su resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así como investigaciones en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos que se desarrollaron en los años [[1960]] eran capaces de resolver solo problemas basados en situaciones determinadas, mediante sistemas de reglas .Es a partir de los años [[1970]] cuando se empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas, basados en medidas difusas al principio y en redes probabilísticas con posterioridad.<br>
 ==== Evolución histórica<br>  ====
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 *A partir de los [[1990]] y con el desarrollo de la [[Informática]], se produce un amplio desarrollo en el campo de la [[Inteligencia artificial|Inteligencia artificial]] y los Sistemas Expertos, pudiéndose afirmar que estos se han convertido en una herramienta habitual en determinadas empresas en la actualidad.<br>
-=== ¿Qué es un sistema experto?<br>  ===
+== ¿Qué es un sistema experto?<br>  ==
-Es una rama de la [[Inteligencia artificial|Inteligencia artificial]]; son sistemas informáticos que simulan el proceso de[[Image:Experto.jpg|thumb|left|159x130px]] aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.<br>
+Es una rama de la [[Inteligencia artificial|Inteligencia artificial]]; son sistemas informáticos que simulan el proceso de[[Image:Experto.jpg|thumb|left|159x130px|Experto.jpg]] aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.<br>
 === Características <br>  ===
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 === Componentes de un sistema experto<br>  ===
-*Separan conocimientos (reglas y hechos) y el procesamiento; se le añade un interfase de usuario y un componente explicativo; los siguiente componentes pueden estar estructurados de formas muy variadas. [[Image:]]
+*Separan conocimientos (reglas y hechos) y el procesamiento; se le añade un interfase de usuario y un componente explicativo; los siguiente componentes pueden estar estructurados de formas muy variadas.
-*Base de conocimientos: Contiene el conocimiento de los hechos y las experiencias de los expertos en un dominio determinado
+*Base de conocimientos: Contiene el conocimiento de los hechos y las experiencias de los[[Image:Funcionamiento.jpg|thumb|right|204x141px]] expertos en un dominio determinado
 *Mecanismo de inferencia: Puede simular la estrategia de solución de un experto
 *Componente explicativo: Explica al usuario la estrategia de solucion encontrada y el por qué de las desiciones tomadas
@@ Línea 175: / Línea 175: @@
 === Áreas de aplicación<br>  ===
-Se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas. A continuación se listan algunas de las principales:[[Image:Expertoejemplo.jpg|thumb|right|344x263px]]<br>
+Se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas. A continuación se listan algunas de las principales:[[Image:Expertoejemplo.jpg|thumb|right|344x263px|Expertoejemplo.jpg]]<br>
 *[[Militar]]
@@ Línea 197: / Línea 197: @@
 *[[Aprendizaje]]: Se pretende que sea el propio ordenador el que adquiera el conocimiento. Existen muchas técnicas aplicables o no dependiendo del problema: aprendizaje inductivo, deductivo, redes neuronales, algoritmos genéticos.<br>
-*Redes Neuronales: Consisten en nodos conectados con otros mediante enlaces, simulando las [[Image:Redesneu.png|thumb|right|232x194px]]conexiones que forman las neuronas en el cerebro. Se investiga su utilización en muchas áreas; Visión Artificial, Razonamiento, Aprendizaje, Comprensión Lenguaje Natural.<br>
+*Redes Neuronales: Consisten en nodos conectados con otros mediante enlaces, simulando las [[Image:Redesneu.png|thumb|right|232x194px|Redesneu.png]]conexiones que forman las neuronas en el cerebro. Se investiga su utilización en muchas áreas; Visión Artificial, Razonamiento, Aprendizaje, Comprensión Lenguaje Natural.<br>
 *Redes Bayesianas: Técnica para tratar el razonamiento con incertidumbre. Su base es el teorema de Bayes que es el método matemático exacto para tratar las probabilidades. Consiste en una red donde los nodos son hechos ciertos o no y los enlaces entre los nodos son las probabilidades condicionadas de unos hechos con respecto a otros. Propagando las probabilidades a través de la red, se pueden obtener los resultados más probables a partir de los hechos que se conocen (razonamiento). El ejemplo típico son los sistemas de diagnóstico médico.<br>
 *Algoritmos genéticos: Son métodos de aprendizaje inspirados en la evolución natural, y que utilizan las nociones de individuos, apareamiento, recombinación de cromosomas, mutación genética, adaptación y selección natural. Son la base de las investigaciones en Vida Artificial.