Sistemas Expertos en Inteligencia Artificial: tipos, usos y ventajas (2023)

A medida que las empresas se sienten más cómodas con la adopción de la tecnología de inteligencia artificial (IA) en sus modelos comerciales, un número creciente de empresas considera el valor de los sistemas expertos y se pregunta cómo esta nueva tecnología puede optimizar el crecimiento en la era digital. Los sistemas expertos están diseñados para ayudar a las empresas a resolver desafíos complejos y realizar tareas cotidianas con facilidad. En el ámbito de la inteligencia artificial, los sistemas expertos automatizan las habilidades de toma de decisiones de un experto humano.

Si bien los sistemas expertos se han aplicado a grandes proyectos, como el diagnóstico de anomalías de naves espaciales en la NASA, también pueden brindar excelentes oportunidades para cualquier empresa que busque una ventaja competitiva sobre otras. Esta herramienta para capturar y emular conocimientos y habilidades otorga a las empresas la capacidad de manejar un alto volumen de trabajo con precisión y eficiencia.

Los sistemas expertos en Inteligencia Artificial son un dominio destacado para la investigación en IA. Fue introducido inicialmente por investigadores de la Universidad de Stanford y se desarrolló para resolver problemas complejos en un dominio particular. En esta publicación tienes todo lo que debes saber sobre ellos.

Introducción a los Sistemas Expertos en Inteligencia Artificial

Un sistema experto es un dominio en el que la inteligencia artificial estimula el comportamiento y el juicio de un ser humano o una organización que contiene expertos. Adquiere conocimiento relevante de su base de conocimiento y lo interpreta según el problema del usuario. Los datos en la base de conocimiento son esencialmente agregados por humanos que son expertos en un dominio particular. Sin embargo, el software es utilizado por no expertos para obtener información. Se utiliza en varias áreas de diagnóstico médico, contabilidad, codificación, juegos y más.

Desglosar un sistema experto es esencialmente un software de inteligencia artificial que utiliza el conocimiento almacenado en una base de conocimiento para resolver problemas. Esto generalmente requiere un experto humano y, por lo tanto, tiene como objetivo preservar el conocimiento experto humano en su base de conocimiento. Por lo tanto, los sistemas expertos son aplicaciones informáticas desarrolladas para resolver problemas complejos en un dominio particular, a un nivel extraordinario de inteligencia y experiencia humana.

Características

Estas son las principales características de los sistemas expertos en IA:

• Tienen altos niveles de rendimiento.
• Fáciles de entender
• Son completamente confiables
• Son altamente receptivos.

Capacidades

Los sistemas expertos son capaces de una serie de acciones que incluyen:

• Asesoramiento
• Asistencia en la toma de decisiones humanas
• Demostraciones e instrucciones
• Derivando soluciones
• Diagnóstico
• Interpretar entradas y proporcionar salidas relevantes
• Predicción de resultados
• Justificación de las conclusiones
• Sugerencias de alternativas de solución a un problema.

Componenetes

Hay 5 componentes de los sistemas expertos:

• Base de conocimiento: La base de conocimiento en un sistema experto representa hechos y reglas. Contiene conocimiento en dominios específicos junto con reglas para resolver problemas y formar procedimientos que son relevantes para el dominio.
• Motor de inferencia: la función más básica del motor de inferencia es adquirir datos relevantes de la base de conocimientos, interpretarlos y encontrar una solución según el problema del usuario. Los motores de inferencia también tienen capacidades explicativas y de depuración.
• Módulo de aprendizaje y adquisición de conocimientos: este componente funciona para permitir que los sistemas expertos adquieran más datos de diversas fuentes y los almacenen en la base de conocimientos.
• Interfaz de usuario: este componente es esencial para que un usuario no experto interactúe con el sistema experto y encuentre soluciones.
• Módulo de explicación: como sugiere el nombre, este módulo ayuda a proporcionar al usuario una explicación de la conclusión alcanzada.

Estrategias utilizadas por el motor de inferencia

El motor de inferencia utiliza las siguientes estrategias para recomendar soluciones:

Encadenamiento hacia adelante

Con esta estrategia, un sistema experto puede responder a la pregunta «¿Qué puede pasar después?»

Siguiendo una cadena de condiciones y derivaciones, el sistema experto deduce el resultado después de considerar todos los hechos y reglas. Luego los ordena antes de llegar a una conclusión en términos de la solución adecuada.

Esta estrategia se sigue mientras se trabaja en la conclusión, el resultado o el efecto. Por ejemplo, predecir cómo reaccionará el mercado de acciones a los cambios en las tasas de interés.

Encadenamiento hacia atrás

Un sistema experto utiliza el encadenamiento hacia atrás para responder a la pregunta «¿Por qué sucedió esto?»

Dependiendo de lo que ya haya ocurrido, el motor de inferencia intenta identificar las condiciones que podrían haber ocurrido en el pasado para desencadenar el resultado final. Esta estrategia se utiliza para encontrar la causa o la razón detrás de algo que sucede. Por ejemplo, el diagnóstico de diferentes tipos de cáncer en humanos.

Tipos de tecnología de sistemas expertos

Las tecnologías ES vienen en varios niveles, son:

Entorno de desarrollo de sistemas expertos

El entorno de desarrollo ES contiene un conjunto de herramientas de hardware (estaciones de trabajo, minicomputadoras, mainframes), lenguajes de programación simbólicos de alto nivel [LISt Programming (LISP) y PROgrammation en LOGique (PROLOG)], así como grandes bases de datos.

Herramientas

Las herramientas, como tecnología ES, ayudan a reducir en gran medida el esfuerzo y el coste involucrados en el desarrollo de un sistema experto.

Shell

Un Shell es un sistema experto que funciona sin una base de conocimientos. Proporciona a los desarrolladores adquisición de conocimientos, motor de inferencia, interfaz de usuario y facilidad de explicación. Por ejemplo: Java Expert System Shell (JESS), Vidwan, etc.

Pasos para desarrollar un sistema experto

Aunque un sistema experto parece complicado de ejecutar, una vez que se implementa correctamente, es fácil para los usuarios finales acceder a los beneficios de la tecnología.Hay 6 pasos involucrados en el desarrollo de un sistema experto.

• Determinación del dominio del problema. Este paso implica identificar si el problema es adecuado para que lo resuelva un sistema experto, encontrar expertos que contribuyan al proyecto y establecer si resolver el problema es rentable para la empresa.
• Diseño del sistema. Esto implica determinar el grado de integración que tendrá el sistema con otros sistemas y bases de datos.
• Desarrollo de un prototipo. Este paso implica obtener conocimiento del dominio del experto o expertos apropiados y establecer reglas para el sistema experto.
• Probando el prototipo. Esto implica verificar el prototipo con casos de muestra. Este paso permite a los ingenieros identificar cualquier deficiencia en el sistema. Este es también un momento para que los usuarios finales prueben la facilidad de uso, la eficiencia y la precisión del sistema.
• Refinando y completando el prototipo. Este paso garantiza que el sistema experto se integra bien con otros sistemas y bases de datos y también funciona para todos los usuarios finales. Además, este es el momento de documentar el proyecto del sistema experto y capacitar a todos los usuarios finales sobre cómo usar el sistema experto correctamente.
• Mantenimiento del sistema experto. Este paso continuo implica la revisión y actualización periódicas de la base de conocimientos. Además, el sistema debe mantenerse actualizado a medida que otras bases de datos integradas y sistemas de información evolucionen con el tiempo.

Participantes

Los siguientes son el grupo clave de personas que forman parte del sistema experto

• Experto en el dominio: una persona o grupo de personas cuyas habilidades y conocimientos se adquieren para desarrollar la base de conocimientos.
• Ingeniero del conocimiento: una persona técnica que utiliza el conocimiento adquirido y lo integra con sistemas informáticos expertos.
• Usuario final: es una persona o grupo que utiliza el sistema experto para obtener consejos no proporcionados por un experto en el dominio.

Ejemplos

Existen numerosos ejemplos de sistemas expertos. Algunos de ellos son:

• MYCIN: Este fue uno de los primeros sistemas expertos que se basaba en el encadenamiento hacia atrás. Tiene la capacidad de identificar varias bacterias que causan infecciones graves. También es capaz de recomendar medicamentos en función del peso de una persona.
• DENDRAL: Este era un sistema experto basado en IA que se usaba esencialmente para el análisis químico. Utiliza los datos espectrográficos de una sustancia para predecir su estructura molecular.
• R1/XCON: este ES tenía la capacidad de seleccionar un software específico para generar un sistema informático según las preferencias del usuario.
• PXDES: este sistema podría determinar fácilmente el tipo y el grado de cáncer de pulmón en pacientes basándose en datos limitados.
• CaDet: Este es un sistema de apoyo clínico que identifica el cáncer en etapas tempranas.
• DXplain: este también es un sistema de apoyo clínico que es capaz de sugerir una variedad de enfermedades basándose solo en los hallazgos del médico.

Sistemas Tradicionales versus Sistemas Expertos

Un sistema experto proporciona muchas ventajas sobre un sistema tradicional que depende de expertos humanos. Si bien los sistemas expertos dependen del conocimiento de expertos humanos, el hecho es que la inteligencia humana es perecedera. Por ejemplo, si el experto humano es un empleado que tiene que irse de licencia, esa fuente de conocimiento ya no está disponible para aquellos que necesitan resolver un problema.

Un sistema experto es de naturaleza más consistente porque se basa en un almacenamiento permanente de conocimiento al que se puede acceder una y otra vez, independientemente de si el usuario es un experto o no. En el mismo ejemplo, incluso si un experto humano está fuera del lugar de trabajo, cualquier otro agente o empleado puede acceder al sistema experto para resolver un problema de inmediato.

El conocimiento experto humano también es de naturaleza impredecible. En un día en el que el experto humano no se sienta bien, es posible que se desempeñe a un nivel más bajo de lo habitual. Por el contrario, un sistema experto se desempeña a los mismos altos niveles cada vez, lo que garantiza un rendimiento constante sin importar quién use el sistema.

El conocimiento humano también es difícil de duplicar a través de múltiples canales de comunicación. Considera el caso de un experto humano que debe asistir a un alto volumen de llamadas que necesitan soporte técnico. El ser humano solo puede ayudar a un cliente a la vez a través de un canal de comunicación a la vez. Compara esto con un sistema experto automatizado que puede aplicar el conocimiento de manera inteligente en todos los canales y ayudar a muchas personas que llaman al mismo tiempo. Para las empresas que experimentan un gran volumen de llamadas de atención al cliente, un sistema experto es una herramienta invaluable para garantizar un manejo preciso y eficiente de esas llamadas.

Los sistemas de conocimiento humano son difíciles de documentar y difundir a través de una red compleja. Incluso cuando se distribuye adecuadamente, en manos de personas que no son expertas, es posible que la información no se comunique según lo previsto o con el nivel de experiencia requerido para la situación dada. Por otro lado, la base de conocimiento de un sistema experto se documenta fácilmente y es simple de implementar para los no expertos en un sistema completo de múltiples canales.

Finalmente, los recursos humanos expertos son costosos de mantener. Los humanos con experiencia requieren un salario más alto, y es posible que las empresas tengan que contratar a más de un experto para proporcionar recursos adecuados para la resolución de problemas. Mientras tanto, un sistema experto es mucho más rentable, ya que almacena el conocimiento de un experto humano y lo difunde automáticamente mientras el sistema funcione correctamente. Una vez que el sistema experto está en funcionamiento, las empresas no necesitan depender del costoso trabajo de expertos humanos para mantener sus negocios funcionando sin problemas.

Beneficios

Los sistemas expertos brindan muchos beneficios a las empresas que han adoptado la IA en sus modelos de servicio al cliente. Estas son solo algunas de las ventajas que presentan los sistemas expertos en inteligencia artificial:

• Disponibilidad. Los sistemas expertos se producen en masa y, por lo tanto, están fácilmente disponibles para cualquier empresa que desee invertir en un sistema impulsado por IA.
• Eficiencia. Los sistemas expertos son rápidos y reducen la cantidad de trabajo gastado para resolver problemas.
• Menores costes de producción. Los costes de producción de los sistemas expertos son económicos y, por lo tanto, los precios de los sistemas expertos son razonables y accesibles para muchas empresas.
• Habilidad para diagnosticar y monitorizar problemas. Los sistemas expertos pueden monitorizar patrones de problemas que surgen, identificar problemas comunes y abordar esos problemas en un período de tiempo relativamente corto.
• Tasa de error baja. Las tasas de error de los sistemas expertos son significativamente más bajas que las de los sistemas expertos humanos.
• Factor de bajo riesgo. Los sistemas expertos se pueden aplicar en entornos que no son seguros para los humanos.
• Tasa de respuesta constante y estable. Los sistemas expertos son inmunes a la tensión y la fatiga y pueden seguir funcionando fuera del horario laboral con un nivel de rendimiento constante.

Limitaciones

Es evidente que ninguna tecnología es del todo perfecta para ofrecer soluciones fáciles y completas. Los sistemas más grandes no solo son costosos, sino que también requieren una cantidad significativa de tiempo de desarrollo y recursos informáticos. Las limitaciones de Es incluyen:

• Difícil adquisición de conocimientos.
• Costes de mantenimiento
• Costes de desarrollo
• Se adhiere solo a dominios específicos.
• Requiere actualizaciones manuales constantes, no puede aprender por sí mismo.
• Es incapaz de proporcionar lógica detrás de las decisiones.

Los sistemas expertos han logrado evolucionar a tal punto que han suscitado diversos debates sobre el destino de la humanidad frente a tal inteligencia. Teniendo en cuenta que los sistemas expertos se encontraban entre las primeras formas verdaderamente exitosas de software de inteligencia artificial (IA), podría ser el futuro de la tecnología.

¿Cuáles son las capacidades de un sistema experto?

Con sus amplias capacidades, los sistemas expertos pueden ayudar a tu empresa de muchas maneras. En el contexto de un sistema de servicio al cliente impulsado por IA, los sistemas expertos pueden asesorar a los clientes sobre cómo usar el producto de tu empresa, cómo redirigir las entregas y realizar cambios en sus propias cuentas. Pueden proporcionar demostraciones e instrucciones para aclarar el uso adecuado de un producto o servicio.

Los sistemas expertos pueden predecir o diagnosticar los problemas que experimentan tus clientes y derivar una solución para que los clientes la sigan. Si esa solución no funciona, el sistema puede incluso proporcionar un conjunto de soluciones alternativas para que el cliente pruebe. Este sistema multifacético puede hacer que la experiencia de tus clientes sea placentera y aborde todas sus necesidades e inquietudes.

Además de abordar los problemas de los clientes de tu empresa, los sistemas expertos también obtienen información valiosa para ayudar a tu empresa a tomar decisiones críticas. Los sistemas expertos están diseñados para interpretar los resultados y proporcionar salidas apropiadas relevantes para esos resultados. Con el tiempo, los sistemas expertos se vuelven expertos en la predicción de resultados, lo que le brinda a tu empresa la oportunidad de monitorizar de manera efectiva qué problemas se están abordando continuamente y determinar cómo mejorar la empresa en el futuro.

Por ejemplo, los datos de un sistema experto pueden mostrar si los clientes llaman con frecuencia para resolver un problema con un producto en particular. Estos datos informarán a tu empresa sobre si descontinuar o volver a desarrollar el producto teniendo en cuenta esas quejas.

Aplicaciones

Las principales aplicaciones de un sistema experto en IA son:

• En el dominio del diseño y la fabricación: se puede usar ampliamente para diseñar y fabricar dispositivos físicos como lentes de cámaras y automóviles.
• En el dominio del conocimiento: Estos sistemas se utilizan principalmente para publicar el conocimiento relevante para los usuarios. Los dos ES populares utilizados para este dominio son un asesor y un asesor fiscal.
• Dominio financiero: En las industrias financieras, se utiliza para detectar cualquier tipo de posible fraude, actividad sospechosa y asesorar a los banqueros si deben otorgar préstamos para negocios o no.
• Diagnóstico y solución de problemas de dispositivos: En el diagnóstico médico se utiliza el sistema ES, y fue la primera área donde se utilizaron estos sistemas.
• Planificación y programación: Los sistemas expertos también se pueden utilizar para planificar y programar algunas tareas particulares para lograr el objetivo de esa tarea.

A medida que tu empresa desarrolla sus planes para el crecimiento futuro, considera las muchas ventajas que la IA y los sistemas expertos pueden ofrecer. Desde menores costes hasta mayores tasas de eficiencia y productividad, los beneficios de adoptar una solución moderna de alta tecnología para tu negocio no tienen fin. Hacer una elección inteligente puede ser tan simple como elegir un sistema inteligente para manejar las tareas diarias y abordar los problemas que impiden que tu empresa alcance su máximo potencial.