Sistemas Expertos, el comienzo de la inteligencia artificial

Monday, March 5, 2018

Sistemas Expertos, el comienzo de la inteligencia artificial

Escrito por Sergio Sancho Azcoitia, Security Research en ElevenPaths.

En un mundo cada vez más digital, escuchar el término Inteligencia Artificial no nos resulta nada raro. Este término se escuchó por primera vez en 1950, cuando el filósofo y matemático Alan Turing publicó su obra Inteligencia y funcionamiento de las máquinas. En su obra Turing explicó que en algún punto las maquinas obtendrían inteligencia y serían capaces de simular los razonamientos de un humano. Poco después Allen Newell y Herbert Simon desarrollaron la teoría de la lógica, la cual fue aplicada a la hora de crear el primer Sistema Experto.

El filósofo y matemático, Alan Turing
Figura 1 : El filósofo y matemático, Alan Turing
fuente Jon Callas
 
Hoy en día los Sistemas Expertos (SE) pueden ser considerados como un subconjunto de la IA. Un Sistema Experto es un sistema que emplea conocimiento humano capturado en un ordenador para resolver problemas que normalmente resolverían humanos expertos. Los sistemas bien diseñados imitan el proceso de razonamiento que los expertos utilizan para resolver problemas específicos. Estos sistemas pueden funcionar mejor que cualquier humano experto tomando decisiones individualmente en determinados dominios y pueden ser utilizados por humanos no expertos para mejorar sus habilidades en la resolución de problemas.

Los Sistemas Expertos fueron desarrollados por la comunidad de IA a mediados de los años 60. En este periodo de investigación en el campo de la IA se creía que con la suma de unas pocas reglas de razonamiento y potentes ordenadores  se podía producir un experto de  rendimiento superhumano. Durante esta época los investigadores Allen Newell y Herbert Simon desarrollaron un programa llamado GPS (General Problem Solver). Este programa era capaz de trabajar con criptometría, con las torres de Hanoi y problemas similares. Sin embargo, era incapaz de hacer lo que su propio nombre indicaba, resolver problemas en la vida real.

Esto hizo que algunos investigadores estudiasen la posibilidad de enfocar sus programas a un dominio más concreto y así intentar simular el modo de actuar y los razonamientos de un experto humano, lo que significó el nacimiento de los Sistemas Expertos tal y como los conocemos hoy en día. Uno de estos investigadores fue Edward Feigenbaum, que junto a su equipo logró desarrollar DENDRAL, el primer Sistema Experto en ser utilizado para propósitos reales (fue utilizado durante más de 10 años), el cual tuvo un gran éxito entre químicos y biólogos ya que era capaz de identificar estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectrográfico.

Despues de DENDRAL vino MYCIN, un Sistema experto orientado a la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre. Este sistema experto introdujo el conocimiento impreciso a la hora de razonar y la capacidad de explicar el proceso de razonamiento usado dando lugar a un sistema vacío (Shell) que resultó en la aparición de varios sistemas expertos orientados a la determinación de problemas médicos y a la elección del tratamiento para ellos.

Hay dos tipos de Sistemas Expertos, basados en reglas y los basados en probabilidades. En el caso de los primeros el SE aplica leyes heurísticas apoyadas en la lógica difusa, en cambio en los basados en la probabilidad el SE aplica redes bayesianas basadas en la estadística y el teorema de Bayes. En la actualidad estos Sistema Expertos han evolucionado y siguen siendo de gran utilidad para muchas empresas ya que son capaces de manejar grandes volúmenes de información y mejorar la productividad de las mismas. Durante los últimos años la inteligencia artificial ha avanzado y su aplicación se ha extendido en varios campos, incluyendo  entre ellos el de la robótica, domótica, incluso el de la seguridad informática.

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