Los sistemas expertos en la inteligencia artificial son programas de computadora que realizan actividades de toma de decisiones como lo haría un experto humano. Los científicos de datos o profesionales utilizan estos sistemas para resolver desafíos complejos interpretando el conocimiento almacenado en su base de conocimientos. En pocas palabras, un sistema experto en inteligencia artificial simula el comportamiento de un experto humano para proporcionar soluciones.
Tipos de sistemas expertos en inteligencia artificial
Existen varios tipos de sistemas expertos en inteligencia artificial, entre los cuales podemos destacar:
Sistema basado en reglas
Este sistema opera en base a reglas predefinidas. Analiza las consultas en función de ciertas reglas proporcionadas por expertos humanos y proporciona soluciones en consecuencia.
Sistema experto basado en lógica difusa
Este sistema utiliza la lógica difusa, que es similar al razonamiento humano. Se basa en la premisa de que los humanos no siempre proporcionan respuestas en sí o no y consideran múltiples opciones. De manera similar, los sistemas de lógica difusa también proporcionan varias posibilidades. Una de las mejores aplicaciones de estos sistemas es la recomendación de productos.
Sistema experto basado en conocimiento
Este tipo de sistema proporciona soluciones o ayuda en la resolución de problemas en dominios específicos, como la salud o la educación.
Aplicaciones de los sistemas expertos en escenarios del entorno real
Los sistemas expertos en inteligencia artificial se aplican en una variedad de escenarios del entorno real, incluyendo:
Herramienta de apoyo a la toma de decisiones en cáncer (CaDet)
Estos sistemas son ampliamente utilizados en el sector médico y de la salud. Analizan los atributos clínicos de los pacientes y ayudan en el diagnóstico temprano de enfermedades como el cáncer.
Sistema de tutoría inteligente (ITS)
Este sistema ayuda a las organizaciones a ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas e inmersivas a los estudiantes. Utiliza técnicas de adaptación para proporcionar respuestas personalizadas a los estudiantes en función de su capacidad de aprendizaje.
Sistema experto basado en reglas en agricultura
Por último, estos sistemas también están transformando las prácticas agrícolas. Utilizan reglas y hechos para encontrar soluciones. Por ejemplo, diagnostican los diferentes tipos de plagas que pueden dañar diversos cultivos.
Componentes de un sistema experto
Un sistema experto en inteligencia artificial consta de varios componentes, entre ellos:
Base de conocimientos
La base de conocimientos es donde se almacena el conocimiento necesario para la toma de decisiones del sistema. Los expertos humanos proporcionan información que se almacena en esta base, la cual incluye un módulo de adquisición de conocimiento que recopila y almacena conocimiento de diversas fuentes en un repositorio central.
Motor de inferencia
Este motor sigue un sistema basado en reglas y realiza deducciones lógicas. Actúa como la unidad central de procesamiento del sistema, tomando decisiones según los hechos y las reglas almacenadas en la base de conocimientos. En pocas palabras, obtiene conocimiento de la base de conocimientos y lo manipula para encontrar una solución adecuada según la entrada del usuario.
Interfaces de usuario
También conocidos como sistemas de comunicación, las interfaces de usuario permiten a los usuarios interactuar con el sistema experto en inteligencia artificial. Su función es aceptar consultas o comandos de los usuarios, convertirlos en un formato legible y compartirlos con el motor de inferencia para realizar deducciones lógicas o tomar decisiones. Una interfaz de usuario puede incluir mensajes, cuadros de diálogo, etc.
Facilidad de explicación
Este componente explica la lógica detrás de una decisión. Además, facilita el análisis crítico de la lógica o el razonamiento detrás de una respuesta.
Memoria de trabajo
Contiene hechos e información relevante relacionada con las consultas. Podemos pensar en la memoria de trabajo como una base de datos que almacena toda la información sobre un dominio particular.
Cómo toma decisiones un sistema experto
Un sistema experto en inteligencia artificial puede ofrecer consejos y ayudar en la toma de decisiones, la resolución de problemas y la predicción de resultados. Veamos ahora cómo funciona.
En primer lugar, un usuario proporciona comandos o entradas al sistema experto a través de la interfaz de usuario. A continuación, la interfaz transmite esa entrada al motor de inferencia.
El motor de inferencia recibe la entrada y obtiene información de la base de conocimientos de las siguientes dos formas:
Forward Chaining
En este método, el motor de inferencia predice un resultado en función de los hechos existentes. Conoce los hechos y aplica reglas de inferencia para alcanzar un objetivo.
Backward Chaining
Este método implica analizar primero los objetivos y luego retroceder a través de las reglas de inferencia para encontrar los hechos.
Limitaciones y desafíos de los sistemas expertos en inteligencia artificial
Los sistemas expertos en inteligencia artificial presentan algunas limitaciones y desafíos, entre ellos:
Adquisición de conocimiento
La capacidad de toma de decisiones de un sistema experto en inteligencia artificial depende de la información almacenada en su base de conocimientos. Si la base de conocimientos contiene errores o información incorrecta, el sistema proporcionará respuestas incorrectas. Por lo tanto, la adquisición correcta de conocimiento puede ser un desafío para estos sistemas.
No proporciona lógica
Otra limitación de un sistema experto en inteligencia artificial es que puede ofrecer consejos y generar resultados, pero no puede explicar en profundidad la lógica o el razonamiento detrás de su respuesta.
No ofrece respuestas creativas
Aunque los sistemas expertos funcionan de manera similar a los expertos humanos, no pueden replicar el poder de toma de decisiones de un experto humano. Esto significa que no pueden adaptar o personalizar las soluciones según las demandas de la situación. A diferencia de los humanos, un sistema experto en inteligencia artificial no puede proporcionar respuestas creativas a situaciones variadas.
Altos costos de desarrollo
Otra desventaja o desafío significativo de implementar un sistema experto en inteligencia artificial en una empresa son los altos costos de desarrollo y mantenimiento asociados.
Un sistema experto en inteligencia artificial ayuda a los expertos humanos en la toma de decisiones, pero no los reemplaza. Además, facilitan el seguimiento de datos y agilizan la finalización de proyectos. También proporcionan soluciones rápidas y efectivas a los problemas empresariales.
Por lo tanto, a medida que el campo de la inteligencia artificial avanza, aumentará la necesidad de científicos de datos con conocimientos expertos en inteligencia artificial y aprendizaje automático. De hecho, la inteligencia artificial es una de las carreras más prometedoras en la actualidad. Entonces, ¿a qué estás esperando? Actualízate con los cursos en línea de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Emeritus y avanza en tu carrera.
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