2. sistemas expertos

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Los sistemas expertos son programas de ordenador que capturan el conocimiento de un experto e imitan sus procesos de razonamiento al resolver los problemas de un determinado dominio.
Base de Conocimientos: Contiene la información sobre el dominio de conocimientos a que viene referido el sistema experto.
Memoria de Trabajo o Modelo Situacional: Es una memoria auxiliar que contiene información sobre el problema a resolver (datos iniciales) y el estado del sistema a lo largo del proceso de inferencia (datos intermedios).
Motor de Inferencias: El motor de inferencias o estructura de control es la parte del sistema experto que se encarga de realizar los procesos de inferencia que relacionan la información contenida en la memoria de trabajo con la base de conocimientos, con el fin de llegar a unas conclusiones.
Interfaz del Usuario: El interfaz del usuario o subsistema de consulta es la parte del sistema que posibilita la comunicación entre el usuario y el motor de inferencias.
Módulo de Justificación o Subsistema de Explicación: Es la parte del sistema que explica los pasos realizados por el motor de inferencias para llegar a las conclusiones.
Subsistema de Adquisición del conocimiento: Es un interfaz que facilita la introducción del conocimiento en la base y de los mecanismos de inferencia en el motor de inferencia.
INTELIGENCIA ORGANIZACIONAL:Esta técnica intenta llegar a la solución de nuevos problemas de forma similar a como lo hacen los seres humanos.
Es una tecnología de la inteligencia artificial que representa el conocimiento como base de datos de casos y soluciones.
“Cuando un individuo se enfrenta a un nuevo problema comienza por buscar en su memoria experiencias anteriores similares a la actual y a partir de ese momento establece semejanzas y diferencias y combina las soluciones dadas con anterioridad para obtener una nueva solución “.
De manera resumida el proceso ocurre como sigue: --El individuo buscó en su memoria casos similares. --Intenta inferir una respuesta a partir del caso mas similar que encontró. --Tuvo que realizar algunas concesiones y ajustes para adaptar el caso anterior a la situación actual. EL FUNCIONAMIENTO DE RBC --recuperar los casos mas parecidos --Reutilizar el o los casos para tratar de resolver el nuevo problema. --Revisar y adaptar la solución propuesta, en caso de ser necesario. --Almacenar la nueva solución como parte de un nuevo caso. Las redes neuronales surgieron del movimiento conexionista que nació junto con la inteligencia artificial simbólica o tradicional. La inteligencia artificial simbólica se basa en que todo conocimiento se puede representar mediante combinaciones de simbólicas. La neurona Artificial es un circuito eléctrico que realice la suma ponderada de las diferentes señales que recibe de otras unidades iguales. Diferencia entre ordenador y cerebro: Ordenador: Los datos se guardan en posiciones de memoria que son celdillas aisladas entre sí. Cerebro: Cuando buscamos una información no hace falta que sepamos donde se encuentra almacenada y en realidad no lo podemos saber ya que nadie sabe donde guarda hasta hoy en día los datos.


Los ordenadores: son altamente especializados con capacidad para procesar con exactitud información muy concreta siguiendo unas instrucciones dadas. Similitudes entre ordenador y cerebro: --Ambos codifican la información en impulsos digitales. --tanto el cerebro como la computadora tienen compuertas lógicas. --Existen distintos tipos de memoria. --Los dos tienen aproximadamente el mismo consumo de energía. las sensaciones se generan digitalmente y se transmiten así a través del sistema nervioso. La Lógica Difusaes conocida también como Lógica Borrosa, es una tecnología basada en reglas que tolera imprecisiones e incluso las aprovecha para resolver problemas que antes no tenían solución.
Los algoritmos Genéticos, se refieren a varias técnicas de solución de n problema, que se basan conceptualmente en el método que los organismos vivos usan para adaptarse a su entorno.
Tipos de agentes: Agentes de reflejo simple: Este tipo de agente no contiene internamente estados y sus procesos o acciones que realiza son respuestas a la entrada de percepciones, a esta conexión entre percepciones y acciones se las denomina reglas de condición-acción.
Agentes bien informados de todo lo que pasa: Este tipo de agente guarda estados internos lo que nos sirve sin consideración para ejecutar una acción.
Agentes basados en metas: · detallar las situaciones a las que se desea llegar de este modo, el programa de agente puede combinar las metas con la información de los resultados (acciones) que emprenda y de esta manera poder elegir aquellas acciones que permitan alcanzar la meta.
Agentes basados en utilidad:Las metas por sí solas me garantizan la obtención de una conducta de alta calidad.
los agentes inteligentes están altamente determinados por el ambiente que los rodea.
tipos de ambientesAccesibles y no accesibles
Deterministas y no deterministas
Episódicos y no episódicos
Estáticos y dinámicos.
Discretos y continuos
Los Sistemas Inteligentesson aquellos sistemas que aprenden durante su existencia.
Los sistemas inteligentes son sistemas diseñados para soportar los complejos análisis requeridos para descubrir las tendencias del negocio.
La creación de los agentes inteligentes se puede desplegar que su principal objetivo es la de generación de información necesaria para la toma de decisiones.
ERP(entreprise resource planning)su funsion es organizar y estandarizar procesos y datos internos de la empresa.
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS). Estos pueden considerarse como una tercera generación de Sistemas de Información, cuyo objetivo es intentar descubrir qué pasaría si se toman una serie de decisiones.

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