Los métodos generales desarrollados para la resolución de problemas y técnicas de búsqueda al inicio de la era de la Inteligencia Artificial demostraron no ser suficientes para resolver los problemas orientados a las aplicaciones, ni fueron capaces de satisfacer los difíciles requerimientos de la investigación.
A este conjunto de métodos, procedimientos y técnicas, se lo conoce como Inteligencia Artificial Débil. La principal conclusión que se derivó de este trabajo inicial fue que los problemas difíciles sólo podrían ser resueltos con la ayuda del conocimiento específico acerca del dominio del problema.
La aplicación de estas ideas dio lugar al desarrollo de los denominados Sistemas Basados en Conocimiento (Knowledge Based Systems) y al aparecimiento de la Ingeniería Cognoscitiva, como una rama de la Inteligencia Artificial, que estudia los sistemas basados en el conocimiento. La definición de un sistema basado en conocimiento puede ser la siguiente:
Componentes: software de interfaz, base de datos, programa computacional.
Una relativamente nueva categoría de sistemas de información orientada al servicio es el sistema experto, llamado así porque su base de datos guarda una descripción de habilidades en la toma de decisiones de experiencias humanas en un estrecho dominio de procedimientos, tales como interpretación médica de imagen, impuestos, diseño de piping, configuración de hardware en un sistema de computadores, equipamiento para reparar malfuncionamientos o, en la preparación de cerveza.
La motivación para construir sistemas expertos es el deseo de replicar el escaso, in estructurado y quizás el pobremente documentado conocimiento empírico de especialistas que de este modo puede ser rápidamente usado por otros.
Un programa computacional que usa inteligencia artificial resuelve problemas en un dominio especializado que ordinariamente requiere experiencia humana.
El primer sistema experto fue desarrollado en 1965 por Edward Feigenbaum y Joshua Lederberg de la Universidad de Standford en California, EEUU, y se lo llamó Dendral. Fue diseñado para analizar componentes químicos.
Dado que cada condición que puede ser encontrada puede ser descrita por una regla, los sistemas expertos basados en reglas no pueden manejar eventos no anticipados, pero pueden evolucionar con el uso, y permanece limitado a un estrecho dominio de problemas.
Otra variante de sistemas expertos, uno que no posee esta limitación, emplea una base de conocimiento que consiste de descripciones estructuradas de situaciones, de problemas del mundo real y de decisiones actualmente hechas por expertos humanos.
En medicina, por ejemplo, el registro de un paciente contiene descripciones de datos personales, exámenes físicos y de laboratorio, diagnóstico clínico, tratamiento propuesto, y los resultados de tales tratamientos.
Dada una gran base de datos con tales registros en una especialidad médica, el médico puede indagar acerca de eventos análogos a los relacionados con el paciente. Esto en contraste con el sistema que idealmente intenta reemplazar al ser humano, ya que en casos como estos sólo podría usarse este tipo de conocimiento como una herramienta que ayuda en la toma de decisiones.
El software requerido para este tipo de sistemas se ha ido complicando con el tiempo ya que su desarrollo demanda tiempo, un buen equipo de programadores y un buen producto final.
Se percibe este trabajo como una tarea para el ingeniero y consiste de:
- Identificación y análisis de los requerimientos del usuario.
- Desarrollo de las especificaciones del sistema (software y hardware).
- Diseño del software.
- Implementación
- Testeo
- Mantenimiento
Tareas típicas para sistemas expertos involucran clasificación, diagnóstico, monitoreo, diseño, inventario y planificación para esfuerzos especializados.
Inteligenciaartificialblog 