domingo, 4 de noviembre de 2018
domingo, 28 de octubre de 2018
lunes, 15 de octubre de 2018
Introducción
La ciencia y la tecnología han sido la base del progreso de las últimas décadas, desde la invención de la computadora , hasta los nuevos smartphones se cambió drásticamente la percepción del mundo y cómo vivimos en el.
Sin embargo, hay tecnología que ha generado muchos más cambios que los dispositivos mencionadas anteriormente, tal y como lo es la robótica, la domótica y la biomédica.
Existe un campo de la robótica al que denominamos Inteligencia Artificial. También conocida como IA, la inteligencia artificial se define como: “Todo aquello que tiene una inteligencia similar a la de los humanos”... refiriéndose a las máquinas.
Dicho de otro modo, la IA es un sistema robótico o informático diseñado por un ser humano que cuenta con la capacidad de realizar las mismas funciones que el mismo ser humano imitando su inteligencia.
A pesar de que la IA es una rama de la robótica, ésta también se subdivide en varias ramas, siendo una de ellas los Sistemas Expertos.
Un sistema experto se define como : “Un sistema que emplea conocimiento humano capturado en una computadora para resolver problemas que normalmente requieren de expertos humanos”. En otras palabras, estos sistemas de inteligencia artificial, cumplen con la función principal de resolver problemas que requieren de gente especializada en el ámbito específico del problema. Dejando todo esto de lado, es tecnología que aún continúa en desarrollo, pero ya se está tratando de implementar en distintos campos de la ciencia como la medicina y la mecatrónica.
Desarrollo
Los sistemas expertos surgieron a mediados de los 60´s. Fueron diseñados por la misma comunidad de desarrollo de la inteligencia artificial, la cual era una sola en aquel entonces.
El primer bosquejo de lo que vendría siendo un sistema experto fue el General-purpose Problem Solver, por sus siglas GPS; en aquel entonces aun no se creaba el concepto de GPS (Global Positioning System) que conocemos ahora.
El GPS , como su nombre lo dice , tenía el objetivo de solucionar cualquier problema de dificultad general.
Pero como en la mayoría de los primeros intentos de desarrollar una nueva tecnología, el GPS no cumplió con las expectativas de sus creadores. Por otro lado, este intento fallido ayudó a las futuras investigaciones.
La nueva intención de los siguientes programas paso de ser resolver problemas generales a problemas específicos, el programa que se encargó de ello fue DENDRAL y por lo mismo se conoce como el primer Sistema Experto funcional. DENDRAL contaba con la capacidad de resolver un problema en química, que consiste en determinar la organización de átomos en moléculas específicas y durante aproximadamente 10 años, el sistema tuvo cierto éxito entre químicos y biólogos.
Después de DENDRAL, llegó MYCIN. Éste estaba enfocado al campo de la medicina y se encargaba de hacer diagnósticos sanguíneos e informar a los médicos de infecciones en la sangre. CADUCEUS fue otro sistema experto que pretendía superar al MYCIN y mejorar sus funciones.
En la actualidad, los sistemas expertos se encuentran más desarrollados a diferencia de lo que fue el DENDRAL y el MYCIN. Un sistema experto está compuesto por dos principales componentes: el ambiente de desarrollo y el ambiente de consulta. El ambiente de desarrollo es utilizado por el constructor para crear los componentes e introducir conocimiento en la base de conocimiento. El ambiente de consulta es utilizado por los no-expertos para obtener conocimiento experto y consejos sobre el problema a resolver. Según S. Badaro, L. J. Ibañez y M. J. Agüero (2013) , los principales componentes de un sistema experto son:
Base de conocimiento. Contiene el conocimiento necesario para comprender, formular y resolver problemas. Incluye dos elementos básicos: heurística especial y reglas que dirigen el uso del conocimiento para resolver problemas específicos en un dominio particular.
Base de hechos. Es una memoria de trabajo que contiene los hechos sobre un problema, alberga los datos propios correspondientes a los problemas que se desean tratar.
Motor de inferencia. Es el cerebro del SE, también conocido como estructura de control o interpretador de reglas. Este componente es esencialmente un programa de computadora que provee metodologías para razonamiento de información en la base de conocimiento. Este componente provee direcciones sobre cómo usar el conocimiento del sistema para armar la agenda que organiza y controla los pasos para resolver el problema cuando se realiza una consulta.
El uso de sistemas expertos trae consigo un conjunto muy importante de ventajas.
Estos sistemas cuentan con la misma capacidad de resolución de problemas que un ser humano experto en el tema, sin embargo, a diferencia de éste, un sistema experto no enferma, no envejece, no se distrae, etc. En pocas palabras, no sufre de estas cuestiones y se convierte en una herramienta estable para su entorno y fiable porque sus actividades son completamente replicables. Añadiendo que la velocidad con la que puede resolver el problema, es mucho mayor debido a la alta capacidad de procesamiento con la que también cuenta. Pero la principal ventaja de los sistemas expertos es , sin lugar a dudas, el hecho de que puede ser utilizada por cualquier persona, sea ésta o no experta en el problema en cuestión.
Por otro lado, dentro de las desventajas con las que un sistema experto cuenta tenemos la necesidad de reprogramación. Para que un sistema experto se mantenga operando de manera correcta, requiere de mantenerse constantemente actualizado, pues la información también se actualiza con el paso del tiempo. Otro pequeña “desventaja” de los sistemas expertos podría ser el que carece de sentido común, pues para las máquinas no existe el concepto de obviedad y para lo que un humano se puede resolver de manera rápida por ser algo obvio, para un sistema experto le requeriría el mismo tiempo y esfuerzo que resolver un problema muy complejo.
El primer bosquejo de lo que vendría siendo un sistema experto fue el General-purpose Problem Solver, por sus siglas GPS; en aquel entonces aun no se creaba el concepto de GPS (Global Positioning System) que conocemos ahora.
El GPS , como su nombre lo dice , tenía el objetivo de solucionar cualquier problema de dificultad general.
La nueva intención de los siguientes programas paso de ser resolver problemas generales a problemas específicos, el programa que se encargó de ello fue DENDRAL y por lo mismo se conoce como el primer Sistema Experto funcional. DENDRAL contaba con la capacidad de resolver un problema en química, que consiste en determinar la organización de átomos en moléculas específicas y durante aproximadamente 10 años, el sistema tuvo cierto éxito entre químicos y biólogos.
Después de DENDRAL, llegó MYCIN. Éste estaba enfocado al campo de la medicina y se encargaba de hacer diagnósticos sanguíneos e informar a los médicos de infecciones en la sangre. CADUCEUS fue otro sistema experto que pretendía superar al MYCIN y mejorar sus funciones.
En la actualidad, los sistemas expertos se encuentran más desarrollados a diferencia de lo que fue el DENDRAL y el MYCIN. Un sistema experto está compuesto por dos principales componentes: el ambiente de desarrollo y el ambiente de consulta. El ambiente de desarrollo es utilizado por el constructor para crear los componentes e introducir conocimiento en la base de conocimiento. El ambiente de consulta es utilizado por los no-expertos para obtener conocimiento experto y consejos sobre el problema a resolver. Según S. Badaro, L. J. Ibañez y M. J. Agüero (2013) , los principales componentes de un sistema experto son:
Subsistema de adquisición de conocimiento. Es la acumulación, transferencia y transformación de la experiencia para resolver problemas de una fuente de conocimiento a un programa de computadora para construir o expandir la base de conocimiento. El estado del arte actual requiere un ingeniero en conocimiento que interactúe con uno o más expertos humanos para construir la base de conocimiento.
Base de conocimiento. Contiene el conocimiento necesario para comprender, formular y resolver problemas. Incluye dos elementos básicos: heurística especial y reglas que dirigen el uso del conocimiento para resolver problemas específicos en un dominio particular.
Base de hechos. Es una memoria de trabajo que contiene los hechos sobre un problema, alberga los datos propios correspondientes a los problemas que se desean tratar.
Motor de inferencia. Es el cerebro del SE, también conocido como estructura de control o interpretador de reglas. Este componente es esencialmente un programa de computadora que provee metodologías para razonamiento de información en la base de conocimiento. Este componente provee direcciones sobre cómo usar el conocimiento del sistema para armar la agenda que organiza y controla los pasos para resolver el problema cuando se realiza una consulta.
Subsistema de justificación. Se encarga de explicar el comportamiento del SE al encontrar una solución. Permite al usuario hacer preguntas al sistema para poder entender las líneas de razonamiento que este siguió. Resulta especialmente beneficioso para usuarios no expertos que buscan aprender a realizar algún tipo de tarea.
El uso de sistemas expertos trae consigo un conjunto muy importante de ventajas.
Estos sistemas cuentan con la misma capacidad de resolución de problemas que un ser humano experto en el tema, sin embargo, a diferencia de éste, un sistema experto no enferma, no envejece, no se distrae, etc. En pocas palabras, no sufre de estas cuestiones y se convierte en una herramienta estable para su entorno y fiable porque sus actividades son completamente replicables. Añadiendo que la velocidad con la que puede resolver el problema, es mucho mayor debido a la alta capacidad de procesamiento con la que también cuenta. Pero la principal ventaja de los sistemas expertos es , sin lugar a dudas, el hecho de que puede ser utilizada por cualquier persona, sea ésta o no experta en el problema en cuestión.
Por otro lado, dentro de las desventajas con las que un sistema experto cuenta tenemos la necesidad de reprogramación. Para que un sistema experto se mantenga operando de manera correcta, requiere de mantenerse constantemente actualizado, pues la información también se actualiza con el paso del tiempo. Otro pequeña “desventaja” de los sistemas expertos podría ser el que carece de sentido común, pues para las máquinas no existe el concepto de obviedad y para lo que un humano se puede resolver de manera rápida por ser algo obvio, para un sistema experto le requeriría el mismo tiempo y esfuerzo que resolver un problema muy complejo.
Conclusiones
Tanto los sistemas expertos como la inteligencia artificial, han evolucionado mucho a través de los años, a tal grado de convertirse en un ámbito esencial para el desarrollo de la tecnología.
Hoy en día el ser humano desarrolla nuevas tecnologías en pos de satisfacer sus necesidades y obtener más comodidad, es por ello que al desarrollar inteligencia artificial y sistemas expertos, se encarga de desarrollar un método de resolver problemas complejos de manera más rápida y sencilla sin esforzarse del todo.
Al igual que en internet, podemos observar en televisión cómo se crean androides que cuentan con la capacidad de mantener una conversación fluida con un humano, lo que nos demuestra lo mucho que ha avanzado ésta tecnología. Pero ésto es solo la punta del iceberg, pues se implementan sistemas expertos en más ámbitos de los que se da a conocer , siendo la medicina uno de ellos, dejando de lado los primeros sistemas como el MYCIN o el CADUCEUS, PULMONOLOGIST es un prototipo de SEM (Sistema experto médico) diseñado para ayudar a tomar decisiones diagnósticas y terapéuticas en enfermedades pulmonares. No reemplaza al especialista pero puede ayudar al médico a resolver ciertas dificultades cuando no se cuenta con uno. Se pretendió que el sistema hiciera diagnóstico diferencial de las enfermedades pulmonares, sugiriera pruebas de laboratorio que ayudaran a confirmar o refutar un posible diagnóstico e indicara el tratamiento apropiado.
Para concluir, claramente podemos observar como los sistemas expertos serán un aherramienta de gran utilidad sino uno de los objetivos de la mecatrónica, y como actual estudiante de este campo, puedo afirmar que tanto los sistemas expertos como la IA serán un paso fundamental en la evolución de la tecnología y la sociedad como la conocemos ahora.
Hoy en día el ser humano desarrolla nuevas tecnologías en pos de satisfacer sus necesidades y obtener más comodidad, es por ello que al desarrollar inteligencia artificial y sistemas expertos, se encarga de desarrollar un método de resolver problemas complejos de manera más rápida y sencilla sin esforzarse del todo.
Al igual que en internet, podemos observar en televisión cómo se crean androides que cuentan con la capacidad de mantener una conversación fluida con un humano, lo que nos demuestra lo mucho que ha avanzado ésta tecnología. Pero ésto es solo la punta del iceberg, pues se implementan sistemas expertos en más ámbitos de los que se da a conocer , siendo la medicina uno de ellos, dejando de lado los primeros sistemas como el MYCIN o el CADUCEUS, PULMONOLOGIST es un prototipo de SEM (Sistema experto médico) diseñado para ayudar a tomar decisiones diagnósticas y terapéuticas en enfermedades pulmonares. No reemplaza al especialista pero puede ayudar al médico a resolver ciertas dificultades cuando no se cuenta con uno. Se pretendió que el sistema hiciera diagnóstico diferencial de las enfermedades pulmonares, sugiriera pruebas de laboratorio que ayudaran a confirmar o refutar un posible diagnóstico e indicara el tratamiento apropiado.
Para concluir, claramente podemos observar como los sistemas expertos serán un aherramienta de gran utilidad sino uno de los objetivos de la mecatrónica, y como actual estudiante de este campo, puedo afirmar que tanto los sistemas expertos como la IA serán un paso fundamental en la evolución de la tecnología y la sociedad como la conocemos ahora.
Bibliografía
Referencias.
Javier E. Fox. (1991). Sistemas Expertos y su aplicación en medicina. 27 de septiembre de 2018, de Universidad de Antiquia Sitio web: https://redib.org/recursos/Record/oai_articulo517199-sistemas-expertos-aplicacion-medicina
Javier E. Fox. (1991). Sistemas Expertos y su aplicación en medicina. 27 de septiembre de 2018, de Universidad de Antiquia Sitio web: https://redib.org/recursos/Record/oai_articulo517199-sistemas-expertos-aplicacion-medicina
Sebastian Badaro, Leonardo Javier Ibañez, Martín Agüero. (2013). Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y Aplicaciones. 27 de septiembre de 2018, de Universidad de Palermo Sitio web: https://dspace.palermo.edu/ojs/index.php/cyt/article/view/122
Edward A. Feigenbaum. (1993). DENDRAL and Meta-DENDRAL roots of knowledge systems and expert system applications. 07 de octubre de 2018, de Universidad de Stanford Sitio web: https://stacks.stanford.edu/file/druid:pj337tr4694/pj337tr4694.pdf
