SISTEMAS EXPERTOS INTRODUCCIÓN Profesor: Joel Pérez González Febrero 2010

SISTEMAS EXPERTOS

INTRODUCCIÓN

Profesor: Joel Pérez González

Febrero 2010

CRITERIOS DE EVALUACIÓN

25% EXAMEN

10% PARTICIPACIÓN EN ESPACIOS GRUPALES

30% ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE Y EJERCICIOS

35% ELABORACIÓN DE TRABAJOS INTEGRADORES:

ENSAYOSINVESTIGACIONESPRÁCTICAS TÉCNICAS CONFORME A LA MATERIA DE ESTUDIO

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Concepto de SE:

Programa computacional que exhibe, dentro de un dominio específico, un grado

de experiencia en la solución de un problema comparable con la forma en que

un experto humano lo haría

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Concepto de SE: Sistemas que emulan el comportamiento de un experto en un campo

concreto, su objetivo es lograr mejor calidad y rapidez en las respuestas y mejorar la productividad de un experto. Forma parte de la Inteligencia Artificial.

Suelen basarse en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).

Un sistema experto o sistema basado en el conocimiento es un sistema informático capaz de emular las prestaciones de un experto humano en un área concreta de conocimiento especializado.

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Concepto de SE:

El termino Emular significa que el sistema experto tiene el objetivo de actuar en todos los aspectos como un especialista humano.

Una emulación es mucho más fuerte que una simulación, es actuar como, ponerse en lugar de, etc.

SISTEMAS EXPERTOSV E N T A J A SEXPERIENCIA

HUMANAEXPERIENCIA

ARTIFICIALPerecedero Permanente

Difícil de transferir Fácil de transferir

Difícil de documentar Fácil de documentar

No predecible Consistente

Costoso Disponible

SISTEMAS EXPERTOSD E S V E N T A J A S

EXPERIENCIA HUMANA

EXPERIENCIA ARTIFICIAL

Creatividad Sin inspiración

Es adaptiva Ambiente fijo

Experiencia sensorial Entrada simbólica

Enfoque amplio Enfoque específico

Sentido común Técnico

SISTEMAS EXPERTOSDIFERENCIA ENTRE UN SE Y UN PROGRAMA CONVENCIONAL

PROCESAMIENTO DE DATOS

INGENIERÍA DEL CONOCIMIENT

ORepresentación y uso de datos Representación y uso de

conocimiento

Algoritmos Heurísticas

Procesos repetitivos Procesos inferenciales

Manipulación efectiva de bases de datos

Manipulación efectiva de bases de conocimiento

Representación y uso de datos Representación y uso de conocimiento

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Concepto de SE:

Un Sistema Experto debe ser capaz de llevar a cabo las siguientes tareas :

Aceptar las consultas que el usuario realice acerca de una situación dada del mundo real.

Aceptar los datos proporcionados por el usuario acerca de esta situación, y solicitar otros datos que el sistema estime relevantes.

Procesar esta información, en busca de una respuesta a la consulta planteada.

Emitir la respuesta hallada, que debe ser análoga en la mayor parte de los casos a la respuesta que daría un experto humano.

Justificar la respuesta finalmente emitida, siempre que el usuario así lo solicite.

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MEMORIA DE

TRABAJO BASE DE

CONOCIMIENTO

MOTOR DE INFERENCIAS

INTERFAZ DE USUARIO

ADQUISICIÓN DE CONOCIMIENTO

Usuario

Experto

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Concepto de SE:

Un Sistema Experto está conformado por:

base de conocimientos (BC). base de hechos (memoria de trabajo). motor de inferencia: intentando modelar el proceso de razonamiento humano. módulos de justificación: muestra el razonamiento seguido para llegar a una

conclusión determinada. interfaz de usuario.

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Concepto de SE:

Base de conocimientos (BC):

Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas. Una regla es una estructura condicional que relaciona lógicamente la información contenida en la parte del antecedente con otra información contenida en la parte del consecuente.

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Concepto de SE:

Base de Datos o Base de Hechos:

Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta información con el conocimiento disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos.

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Concepto de SE:

Motor de inferencia:

El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.

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Concepto de SE:

Módulo de justificación:

Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento. Usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión. Este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema como al usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema.

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Concepto de SE:

Interfaz de usuario:

La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos.

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Aplicaciones de SE:

MYCIN: Infecciones de la sangre

Probablemente el SE mas conocido Desarrollado en la Universidad de Stanford a mediados

de los 70´s Proporciona asistencia a los médicos en el diagnóstico y

tratamiento de meningitis y algunas infecciones Se le puede borrar su base de conocimientos y

alimentarle otra para aplicaciones en otras áreas

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Aplicaciones de SE:

DENDRAL: Análisis químico

Considerado el 1er. SE Desarrollado a mediados de los 60´s en la Universidad

de Stanford. Identifica estructuras moleculares de compuestos

desconocidos. Utiliza reglas de producción y fué desarrollado en LISP. No tiene explicación de sus inferencias, simplemente

busca soluciones.

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Aplicaciones de SE:

INTERNIST/CADUCEUS: Medicina Interna

Empezado en los 70´s y continúa bajo el nombre de CADUCEUS

Desarrollado en la Universidad de Pittsburgh Diagnostica la mayoría de las enfermedades asociadas

con la medicina interna Se estiman 1040 combinaciones

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Aplicaciones de SE:

SE para operaciones de comida rápida

Implementados en Wendys, McDonalds, Pizza Hut, Burger King y Kentucky Fried Chicken

Reducen inventario Aceleran el servicio Se usan para entrenamiento de personal

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Aplicaciones de SE:

DELTA/CATS: Mantenimiento de locomotoras Diesel y Eléctricas

Desarrollado por General Electric a principios de los 80´s DELTA: Diesel Electric Locomotive Troubleshooting CATS: Computer Aided Troubleshooting System Consiste de una base de conocimientos por medio de

entrevistas con David Smith (que trabajó 40 años en GE y es un experto reconocido en mantenimiento de estas máquinas)

De 1981 a 1983 se incrementaron las reglas de 45 a 1200.

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Aplicaciones de SE:

DELTA/CATS: Mantenimiento de locomotoras Diesel y Eléctricas

El sistema original se desarrolló en LISP y luego se convirtió a FORTH para incrementar transportabilidad y velocidad de ejecución

Tiene interfases visuales, p. Ejem. Pueden imprimirse diagramas de las máquinas y un video-disk puede mostrar la ubicación de las partes

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Aplicaciones de SE:

Sistema Experto para identificar aviones

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Aplicaciones de SE:


Tabla de inducción: Una alternativa para la adquisición de conocimiento a través de la interfase con una persona experta es convertir una base de datos existente en un conjunto de reglas.

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Aplicaciones de SE:


TIPO DE AVIÓNAtributo C130 C141 C5A B747

Motor Hélice Jet Jet Jet

Alas Altas Altas Altas Bajas

Forma de alas

Normal Especial Especial Especial

Forma del timón

Normal Forma T Forma T Normal

Salientes Bajo las alas Sobre alas

Ninguna En cabina

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ÁRBOL DE DECISIÓN

Tipo de MotorTipo de Motor

Forma de alas Forma de alas

Posición de alasPosición de alas

Forma del timónForma del timón

C130

Jet Hélice

¿?Puntos terminales sin solución

Especial Normal

Bajas Altas

B747 Normal Forma T

¿? SalientesSalientes

C5A C141

¿? ¿?

En Ninguna Sobre Bajo cabina Alas alas

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REORDEN DE ÁRBOL DE DECISIÓN

Posición de alasPosición de alas C130

Jet Hélice

SalientesSalientes

C5A C141

Ninguna Sobre Alas

Tipo de MotorTipo de Motor

B747

Bajas Altas

Requiere menor cantidad de atributosNo tiene puntos terminales sin solución

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RAZONAMIENTO BASADO EN REGLAS

Ejemplo de Regla ineficiente

IF motor=hélice

AND posición_alas=altas

AND forma_alas=normal

AND forma_timón=normal

AND salientes=bajo alas

THEN tipo_avión=C130

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REGLAS DE PRODUCCIÓNRegla 1: IF motor=héliceTHEN tipo_avión=C130

Regla 2: IF motor=jetAND posición_alas=bajasTHEN tipo_avión=B747

Regla 3: IF motor=jetAND posición_alas=altasAND salientes=ningunaTHEN tipo_avión=C5A

Regla 4: IF motor=jetAND posición_alas=altasAND salientes=sobre alasTHEN tipo_avión=C141

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ENCADENAMIENTO HACIA DELANTE Y HACIA ATRÁS

Hacia atrás

Hacia adelante

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Pelo Estatura Peso Locion Resultado

Rubio Promedio Ligero No Quemado

Rubio Alta Promedio Si Ninguno

Castaño Baja Promedio Si Ninguno

Rubio Baja Promedio No Quemado

Pelirrojo Promedio Pesado No Quemado

Castaño Alta Pesado No Ninguno

Castaño Promedio Pesado No Ninguno

Rubio Baja Ligero Si Ninguno

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Reglas:

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HEURISTICA:

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HEURISTICA:

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HEURISTICA:

Se denomina heurística a la capacidad de un sistema para realizar de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines. La capacidad heurística es un rasgo característico de los humanos, desde cuyo punto de vista puede describirse como el arte y la ciencia del descubrimiento y de la invención o de resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o pensamiento divergente.

La palabra heurística procede del término griego εὑρίσκειν,1 que significa «hallar, inventar» (etimología que comparte con eureka2 ). La palabra heurística aparece en más de una categoría gramatical. Cuando se usa como sustantivo, identifica el arte o la ciencia del descubrimiento, una disciplina susceptible de ser investigada formalmente. Cuando aparece como adjetivo, se refiere a cosas más concretas, como estrategias heurísticas, reglas heurísticas o silogismos y conclusiones heurísticas. Claro está que estos dos usos están íntimamente relacionados ya que la heurística usualmente propone estrategias heurísticas que guían el descubrimiento.

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HEURISTICA:

En computación, dos objetivos fundamentales son encontrar algoritmos con buenos tiempos de ejecución y buenas soluciones, usualmente las óptimas. Una heurística es un algoritmo que abandona uno o ambos objetivos; por ejemplo, normalmente encuentran buenas soluciones, aunque no hay pruebas de que la solución no pueda ser arbitrariamente errónea en algunos casos; o se ejecuta razonablemente rápido, aunque no existe tampoco prueba de que siempre será así. Las heurísticas generalmente son usadas cuando no existe una solucion óptima bajo las restricciones dadas (tiempo,espacio,etc.), o cuando no existe del todo.

A menudo, pueden encontrarse instancias concretas del problema donde la heurística producirá resultados muy malos o se ejecutará muy lentamente. Aún así, estas instancias concretas pueden ser ignoradas porque no deberían ocurrir nunca en la práctica por ser de origen teórico. Por tanto, el uso de heurísticas es muy común en el mundo real.

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HEURISTICA:

Paradigma heurístico:

Define un modelo de resolución de problemas en el que se incorpora algún componente heurístico, sobre la base de una representación más apropiada de la estructura del problema, para su resolución con técnicas heurísticas.

Se puede definir como "aquel tipo de programación computacional que aplica para la resolución de problemas reglas de buena lógica (reglas del pulgar). Denominadas heurísticas, las cuales proporcionan entre varios cursos de acción uno que presenta visos de ser el más prometedor, pero no garantiza necesariamente el curso de acción más efectivo“.

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HEURISTICA:

Programación heurística:

Implica una forma de modelizar el problema en lo que respecta a la representación de su estructura, estrategias de búsqueda y métodos de resolución, que configuran el Para.

Este tipo de programación se aplica con mayor intensidad en el campo de la Inteligencia Artificial (IA), y en especial, en el de la Ingeniería del Conocimientodigma Heurístico.

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HEURISTICA:

Programación heurística:

La Programación Heurística se presenta y utiliza desde diferentes puntos de vista:

Como técnica de búsqueda para la obtención de metas en problemas no algorítmicos, o con algoritmos que generan explosión combinatoria

Como un método aproximado de resolución de problemas utilizando funciones de evaluación de tipo heurístico

Como método de poda para estrategias de programas que juegan, aunque estos métodos no son realmente heurísticos

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Representación del conocimiento:

Tecnologías de representación del conocimiento (TRCs):

Reglas Marcos Lógica Redes semánticas Ontologías

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Representación del conocimiento:

Redes semánticas

Una red semántica o esquema de representación en Red es una forma de representación de conocimiento lingüístico en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo.

En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como árboles. Las redes semánticas son usadas, entre otras cosas, para representar mapas conceptuales y mentales.

En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por nodos. Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica

que representa la red, estarán unidos mediante una línea, flecha o enlace o arista.

Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan flechas en lugar de líneas.

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José María

Juan

Árbol genealógico

Pedro

Luis

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Esquema de Solución de búsqueda de primero en profundidad

solve_dfs(State, History, [] ):-Final_state(State).

solve_dfs ( State, History, [ Move | Moves ] ):-move ( State, Move),update ( State, Move, State1 ),legal ( State1),not member ( State1, History),Solve_dfs ( Satate1, [ State1 | History ], Moves ).

test_dfs ( Problem, Moves ):- initial_state ( Problem, State ), solve_dfs ( State, [State], Moves ).

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Esquema de Solución de búsqueda de primero en profundidad

solve_dfs(State, History, [] ):-Final_state(State).

solve_dfs ( State, History, [ Move | Moves ] ):-move ( State, Move),update ( State, Move, State1 ),legal ( State1),not member ( State1, History),Solve_dfs ( Satate1, [ State1 | History ], Moves ).

test_dfs ( Problem, Moves ):- initial_state ( Problem, State ), solve_dfs ( State, [State], Moves ).

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Esquema de Solución de búsqueda de primero en profundidad para el problema del puzzle:

move ( S, M ) :- Select (M, [u,d,r,l]).

update ( IS, u, S1):-

busca_cero(IS, Pos_cero),

R is (Pos_cero div 3) +1,

C is (Pos_cero mod 3) ,

R > 1,

Pos_x = Pos_cero - 3

Intercambia(Pos_cero, Pos_x, IS, S1)

update ( IS, d, S1):-

busca_cero(IS, Pos_cero),

R is (Pos_cero div 3) +1,

C is (Pos_cero mod 3) ,

R < 3,

Pos_x = Pos_cero + 3

Intercambia(Pos_cero, Pos_x, IS, S1)

update ( IS, r, S1):- busca_cero(IS, Pos_cero), R is (Pos_cero div 3) +1, C is (Pos_cero mod 3) , C < 3, Pos_x = Pos_cero + 1 Intercambia(Pos_cero, Pos_x, IS, S1)

update ( IS, l, S1):- busca_cero(IS, Pos_cero), R is (Pos_cero div 3) +1, C is (Pos_cero mod 3) , C > 1, Pos_x = Pos_cero -1 Intercambia(Pos_cero, Pos_x, IS, S1)

) .

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test_puzzle (puzzle, M, ( [1,2,3,4,5,6,7,8,0], [0,8,7,6,5,4,3,2,1])

select ( X, [X | Xs], Xs ).

select ( X, [Y | Ys], [ Y | Zs] ):-

select ( X, Ys, Zs ).

member ( X, [ X | Xs ] ).

member ( X, [ Y | Ys ] ):-

member ( X, Ys ).

solve_puzzle( S, S , History, [ ] ).

solve_puzzle( IS , FS , History, [ Move | Moves ] ):-move ( IS, Move),update (IS, Move, State1 ),/***********legal ( State1),not member ( State1, History),solve_puzzle( Satate1, FS, [ State1 | History ], Moves ).

test_puzzle ( Problem, Moves, IS, FS ):- /******** initial_state ( Problem, State ), solve_puzzle (IS , FS , [IS], Moves ).

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Esquema de Solución de búsqueda de primero en profundidad para el problema del granjero:

initial_state ( wgc, wgc (left, [wolf, goat, cabbage], [ ]) ).

final_state ( wgc (right, [ ], [wolf, goat, cabbage],) ).

move ( wgc, (left, L, R), Cargo ) :- member (Cargo, L).

move ( wgc, (right, R, L), Cargo ) :- member (Cargo, R).

move ( wgc, (B, L, R), alone ).

update ( wgc (B, L, R), Cargo, wgc (B1, L1, R1) ):-

update_boat ( B, B1 ),

update_banks ( Cargo, B, L, R, L1, R1 ).

update_boat(left, right).

update_boat(right, left).

update_banks( alone, B, L, R, L, R).

update_banks( Cargo, left, L, R, L1, R1):-

select (Cargo, L, L1),

insert ( Cargo, R, R1).

update_banks( Cargo, right, L, R, L1, R1):-

select (Cargo, R, R1),

insert ( Cargo, L, L1).

insert ( X, [ Y | Ys ], [ X, Y | Ys]):-

precedes ( X, Y ).

insert ( X, [ Y | Ys ], [ Y | Zs]):-

precedes ( Y, X ).

insert ( X, Ys, Zs ).

insert ( X, [ ], [X] ).

precedes ( wolf, X ).

precedes ( X, cabbage).

legal (wgc( left, L, R)):-

not illegal ( R ).

legal (wgc( right, L, R)):-

not illegal ( L ).

illegal (Banks):-

member ( wolf, Banks ) ,

member ( goat, Banks ) .

illegal (Banks):-

member (goat, Banks ) ,

member ( cabbage, Banks ) .

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test_wgc (wgc, M)select ( X, [X | Xs], Xs ).

select ( X, [Y | Ys], [ Y | Zs] ):-

select ( X, Ys, Zs ).

member ( X, [ X | Xs ] ).

member ( X, [ Y | Ys ] ):-

member ( X, Ys ).

solve_wgc(State, History, [] ):-final_state(State).

solve_wgc ( State, History, [ Move | Moves ] ):-move ( State, Move),update ( State, Move, State1 ),legal ( State1),not member ( State1, History),solve_dfs ( Satate1, [ State1 | History ], Moves ).

test_wgc ( Problem, Moves ):- initial_state ( Problem, State ), solve_wgc ( State, [State], Moves ).

Representación del Aprendizaje



Test_jugs(gugs,M)

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Importancia y futuro de los sistemas expertos:

La adquisición de sistemas expertos, que permitan encontrar soluciones acertadas sin desencadenar otra serie de problemas, ha traído ahorros importantes a las empresas al disminuir su plantilla laboral y, en consecuencia, los riesgos de trabajo; sin embargo, ¿hasta qué punto se debe depender de ellos?, ¿estos programas podrán sustituir el trabajo humano? A continuación le damos elementos para que usted encuentre la respuesta.

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Basados en un conjunto de datos y hechos, los sistemas expertos (SE) buscan imitar el proceso intelectual de un ser humano experto en alguna actividad específica con el objetivo de mejorar la productividad de una empresa, así como permitir que el conocimiento perdure y se acumule para futuras generaciones.

Estos programas, que forman parte de la Inteligencia Artificial (IA), pueden ser aplicados en áreas de conocimiento específicas como la manufactura, medicina, finanzas, economía, aeronáutica, etcétera, con la intención de tomar decisiones acertadas tal como lo haría un especialista en la materia.

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CREAR SOLUCIONES, NO PROBLEMAS .

Si bien los sistemas expertos pretenden ahorrar tiempo, dinero y esfuerzo, concretan su funcionamiento en el pronóstico adecuado y la búsqueda eficaz de soluciones a un problema gracias a la captura de una base de conocimientos y hechos que le han sido administrados previamente por una persona con amplios conocimientos en algún proceso. Si consideramos que operan bajo conocimientos y hechos reales, es necesario tener presente que los humanos deben estructurar la información de manera que el programa pueda obtener conclusiones con toda la certeza de que éstos no caerán en la subjetividad.

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El uso de estos software en sus inicios presentó algunos problemas debido a que se buscaba que fueran sistemas que pudieran elegir una solución como lo haría cualquier persona en cualquier situación: "En la actualidad los SE son administrados por personal "experto", con la única finalidad de reemplazar a los especialistas.

El problema es que están basados en el conocimiento del humano, y si éste no es capaz de brindarle toda la información necesaria al sistema, el programa no podrá completar sus funciones de manera adecuada".

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La efectividad de estos software se ve reflejada en su capacidad para analizar grandes cantidades de información, interpretarla y dar una respuesta acertada, por ejemplo, en la detección y reparación de equipos electrónicos, los SE de diagnóstico y depuración actúan para obtener datos y así llegar poco a poco a la respuesta.

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Los sistemas expertos son óptimos para predecir resultados futuros a partir del conocimiento que tienen, por lo que se puede planificar la producción en una planta, preparar estrategias militares y hasta configurar complejos sistemas informáticos, entre otras actividades.

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¿EXPERIENCIA MEXICANA? .

El uso de SE en el país es de apenas 1%, lo cual se justifica por la cultura de la no información: "Los empleados de las plantas ubicadas en México no proporcionan datos porque creen que se les va a sustituir o simplemente por temor a que sus superiores se den cuenta de que les pagan mucho por hacer poco o, en el peor de los casos, que no hay productividad en la planta".

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En el país la industria que emplea un SE con mayor frecuencia es la manufactura, su naturaleza la obliga a gestionar sus centros de trabajo (plantas), modelos de producción, cadenas de abastecimiento y materia prima. "La industria mecánica, del acero, del detalle automotriz o toda aquella que tenga que ver con un ensamble o con las políticas de just in time, empieza a consolidarse con el uso de estos programas".

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Será hasta que haya un impulso a la investigación en México, cuando podremos generar sistemas capaces de adaptarse a cualquier negocio y, de esta manera, elevar la competitividad.

"En Europa por ejemplo, el desarrollo de estos programas se hace cada vez con mayor frecuencia, incluso, llegan al país como la prueba piloto con el que las naciones europeas supervisan el adecuado funcionamiento de sus proyectos“.

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El futuro de los sistemas expertos está determinado por el humano y el hardware; y mientras el experto no entregue todo su conocimiento a estos softwares será imposible tener programas expertos completamente funcionales.

Por su parte, el hardware requiere que las computadoras puedan almacenar grandes cantidades de conocimiento y sean lo suficientemente rápidas para poder procesar la información de manera veraz y oportuna.

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"La mejor forma en que una persona pueda trabajar con un programa de este tipo se basa en la transmisión de toda la información al mismo, pero siempre pensando en que podemos tener una mejor opinión de un humano. El SE da la mejor solución, pero no razona (…) jamás tendrá el feeling de un ser vivo, aquel que le permite conocer mejor el producto y sus procesos de trabajo“.

¿Usted considera que el problema empieza cuando se confía más en las computadoras que en el ser humano? Quizá éste podría ser el inicio de una constante lucha por nuestra supervivencia.

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TENDENCIAS FUTURAS.

Los Sistemas Expertos se están utilizando cada vez más en las organizaciones, debido a que la tecnología también es cada vez más accesible para una gran mayoría de las empresas.

Se piensa que en el futuro las interfases de los Sistemas Expertos serán en leguaje natural, lo cual facilitará la comunicación entre usuarios y el sistema.

Los Sistemas Expertos darán mayor soporte en el proceso de toma de decisiones, permitiendo tener el conocimiento del experto capturando en una base de conocimiento y utilizarlo cuando se requiera sin que esté él presente.

Se manejarán herramientas inteligentes para explotar la información que contengan las bases de datos, permitiendo con ello un mejor uso de la información.

Los Sistemas Expertos se integrarán a otras tecnologías para dar un mayor soporte en todas las áreas de la empresa.

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TENDENCIAS FUTURAS.

Un Sistema Experto nos ayuda en la empresa manejar un proceso de toma de decisiones dentro de una organización por medio de un paquete generador de sistema en donde la información se encuentra dentro de una base de datos la cual nos da un mejor uso de la información accesible y esto se puede utilizar en todas las áreas y no necesita de dar capacitación para emplearlo.

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http://es.wikipedia.org/wiki/Heur%C3%ADstica http://es.wikipedia.org/wiki/Heur%C3%ADstica_(inform%C3%A1tica) http://web.usal.es/~mlperez/programacion_archivos/trabajos_2006_2007/tema2_AL_Alvarez_et_al.pdf http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtml#ARQUIT http://www.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/rcsi/marcos.html http://www.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/rcsi/ http://ccc.inaoep.mx/~emorales/Cursos/RdeC/principal.html http://translate.google.es/translate?hl=es&langpair=en%7Ces&u=http://lalab.gmu.edu/cs785/02-Knowledge%2520Engineering-Classical

%2520methods.ppt

http://translate.google.es/translate?hl=es&langpair=en%7Ces&u=http://www.j-paine.org/students/lectures/lect3/node10.html http://translate.googleusercontent.com/translate_c?hl=es&langpair=en%7Ces&u=http://www.encyclopedia.com/doc/1O11-

inferenceengine.html&rurl=translate.google.es&usg=ALkJrhjU-5lfxbtNmQbR0AK4pFW19PEJrw http://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_Bayes http://www.monografias.com/trabajos26/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtml#herram

http://www.cnnexpansion.com/manufactura/tendencias/sistemas-expertos-dones-virtuales http://html.rincondelvago.com/inteligencia-artificial_5.html

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