Tesis doctorales de Economía


UN MODELO DE METAPLANEACIÓN BASADO EN MEMORIA ORGANIZACIONAL

José Bernardo Parra Victorino




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2.4 Modelos de Sistemas Expertos

La estructura básica de un Sistema Experto (SE) está en relación con la estructura genérica de un SSD. La base de conocimientos, la cual es específica para un dominio de problema particular asociada con el SE, es un componente distinto para los algoritmos de solución de problemas que puede ser empleado a través de diferentes dominios o tareas. La principal diferencia entre un SSD y un SE está en el contenido del conocimiento adquirido de los expertos en el dominio de aplicación. Esto último constituye la Base de Conocimiento. El conocimiento consiste de todos los tipos de conocimiento usado por el experto del dominio durante el curso de la solución de problemas relacionados en un dominio: objetos, descripciones y relaciones, comportamientos durante la solución, restricciones, heurísticas e incertidumbres. El éxito de un SE está relacionado con la completez y exactitud de su base de conocimientos.

El SE usa en su comportamiento de solución la Máquina de Inferencia (MI). La MI realiza deducciones o inferencias basada en reglas o hechos. Además es capaz de realizar razonamiento inexacto o difuso basado en probabilidad o empate de patrones.

El proceso básico del SE es llamado Ciclo de Control. Tres pasos se identifican en el ciclo de control de inferencia: i) Empate de reglas con hechos dados ii) Seleccionar la regla que va a ser ejecutada y iii) Ejecutar la regla.

El Espacio de trabajo de Pizarrón, es el área de trabajo de un SE; es el lugar donde se realizan cálculos, donde se almacenan hipótesis intermedias y se realizan decisiones durante el proceso de solución del problema. A través del Sistema de Pizarrón el SE puede comunicar soluciones candidatas o requerimientos adicionales de entrada. Una vez que el sistema ha empleado su trabajo, el área de pizarrón es borrada y queda lista para la próxima sesión de solución de problemas.

Los SE aportan beneficios en la solución de problemas como los siguientes:

- Decrementan el tiempo de toma de decisiones

- Incrementan la productividad de los expertos organizacionales

- Mejoran la consistencia en las decisiones

- Mejoran el entendimiento y explicaciones

- Mejoran el tratamiento de la incertidumbre

- Formalizan el conocimiento organizacional

Pero los SE también tienen asociadas limitaciones como son:

- El conocimiento necesario no está siempre disponible

- Los expertos usan sentido común. El sentido común en Programación no es todavía una realidad

- La experiencia es difícil de extraer y codificar

- Los expertos pueden reconocer un problema que este fuera del dominio de conocimiento mucho más rápido que un SE

- Los SE no pueden eliminar las limitaciones cognitivas del usuario

- Un SE es funcional solamente funcional en un dominio pequeño de conocimiento

- El vocabulario experto es a menudo limitado y no es fácil de entender por otros

- Los expertos humanos se adaptan a su medio ambiente de manera natural, mientras un SE debe ser explícitamente actualizado

- Un SE tiene una experiencia limitada comparada a los expertos humanos.

Los SE tienen ahora herramientas de desarrollo de aplicaciones construidas de acuerdo al dominio, por ejemplo: EMYCIN (para diagnosis médica), de igual modo han sido construidos muchos ejemplos de “shells” en otros dominios.

Resumiendo las áreas de conocimiento expuestas, podemos decir que los Modelos de Planeación, la Toma de Decisiones Asistida por Tecnología y Los Sistemas Expertos forman parte de un área de la Inteligencia artificial que busca optimizar el proceso de planteamiento de soluciones (toma de decisiones) de problemas en un dominio a través de diferentes tecnologías. Las tecnologías van desarrollándose y ahora describimos como Marco teórico estas tecnologías para plantear más adelante el modelo que involucra las tecnologías hasta ahora descritas.


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