domingo, 13 de marzo de 2011

SISTEMA EXPERTO

Son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.

Estas características le permiten almacenar datos y conocimiento, sacar conclusiones lógicas, tomar decisiones, aprender de la experiencia y los datos existentes, comunicarse con expertos humanos, explicar el por qué de las decisiones tomadas y realizar acciones como consecuencia de todo lo anterior.

Técnicamente un sistema experto, contiene una base de conocimientos que incluye la experiencia acumulada de expertos humanos y un conjunto de reglas para aplicar ésta base de conocimientos en una situación particular que se le indica al programa. Cada vez el sistema se mejora con adiciones a la base de conocimientos o al conjunto de reglas.


Características de un sistema experto:

  • Habilidad para llegar a una solución a los problemas en una forma rápida y certera.
  • Habilidad para explicar los resultados a la persona que no cuenta con ese conocimiento.
  • Habilidad para aprender de las experiencias.
  • Habilidad de reestructurar el conocimiento para que se adapte al ambiente.
  • Conciencia de sus limitaciones.

¿Porque utilizar un sistema experto?

  1. Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un "conocimiento formal especializado".
  2. Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos.
  3. Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.
  4. Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.
  5. El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones:

  • Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos.
  • En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.
  • Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.

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