Universidad Alas Peruanas Tema: sistema experto en las empresa



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Universidad Alas Peruanas

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Tema: SISTEMA EXPERTO EN LAS

EMPRESA

Docente : WILLIAN CHAVEZ ESPINOZA

Integrantes :


          • Maricruz Sanchez Airampo

          • Katerine Soncco Huaylla

          • Juan Carlos Sarcca Morron

          • Alicia Leva Simaraura

          • Wendy Yuliza Sosa Torres

Cusco_ 2012

Presentacion

La Universidad Alas Peruanas Filial-Cusco como parte de afianzar nuestros conocimientos en el campo de sistemas de informacion gerencial a cargo del docente nos da la oportunidad de dar a conocer nuestro informe del tema de sistema experto en las empresas,esperando que este trabajo satisfaga sus expectativas acerca de nuestro conocimiento adquirido y esperando que nos disculpe por las faltas que puedo haber en el trabajo.

SISTEMA EXPERTO EN LAS EMPRESAS

Introducción

Se considera a alguien un experto en un problema cuando este individuo tiene conocimiento especializado sobre dicho problema. En el área de los (SE) a este tipo de conocimiento se le llama conocimiento sobre el dominio. La palabra dominio se usa para enfatizar que el conocimiento pertenece a un problema específico.http://1.bp.blogspot.com/_wy_kucuq_qi/s8uir00o-3i/aaaaaaaaaak/hg_j_nno16o/s320/sistema-experto.jpg

Antes de la aparición del ordenador, el hombre ya se preguntaba si se le arrebataría el privilegio de razonar y pensar. En la actualidad existe un campo dentro de la inteligencia artificial al que se le atribuye esa facultad: el de los sistemas expertos (SE).

Estos sistemas también son conocidos como Sistemas Basados en Conocimiento, los cuales permiten la creación de máquinas que razonan como el hombre, restringiéndose a un espacio de conocimientos limitado. En teoría pueden razonar siguiendo los pasos que seguiría un experto humano (médico, analista, empresario, etc.) para resolver un problema concreto.

 Historia del sistema experto

Sus inicios datan a mediados de los años sesenta. Durante esta década los investigadores Alan Newell y Herbert Simon desarrollaron un programa llamado GPS (General Problemas Solver; solucionador general de problemas). Podía trabajar con criptoaritmética, con las torres de Hanoi y con otros problemas similares. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas del mundo real, tales como un diagnóstico médico.

Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo el enfoque del problema restringiendo su ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los SE.

A partir de 1965, un equipo dirigido por Edward Feigenbaum, comenzó a desarrollar SE utilizando bases de conocimiento definidas minuciosamente.     Dos años más tarde se construye DENDRAL, el cual es considerado como el primer SE. La ficción de dicho SE era identificar estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectro gráfico.

En la década de los setenta se desarrolló MYCIN para consulta y diagnóstico de infecciones de la sangre. Este sistema introdujo nuevas características: utilización de conocimiento impreciso para razonar y posibilidad de explicar el proceso de razonamiento. Lo más importante es que funcionaba de manera correcta, dando conclusiones análogas a las que un ser humano daría tras largos años de experiencia.

Definiciones de los Sistema experto

Los sistemas expertos forman parte de un firme y verdadero avance en inteligencia artificial. Los sistemas expertos pueden incorporar miles de reglas. Para una persona seria una experiencia casi "traumática" el realizar una búsqueda de reglas posibles al completado de un problema y concordar estas con las posibles consecuencias, mientras que se sigue en un papel los trazos de un árbol de búsqueda. Los sistemas expertos realizan amablemente esta tarea; mientras que la persona responde a las preguntas formuladas por el sistema experto, esta busca recorriendo las ramas más interesantes del árbol, hasta dar con la respuesta a fin al problema, o en su falta, la más parecida a esta.http://www.todocontenidos.com/images/articles/ai.png

Los sistemas expertos tienen la ventaja frente a otros tipos de programas de Inteligencia Artificial, de proporcionar gran flexibilidad a la hora de incorporar nuevos conocimientos. Para ello solo tenemos que introducir la nueva regla que deseemos hacer constar y a está, sin necesidad de cambiar el funcionamiento propio del programa.



La función de un Sistema Experto

Es la de aportar soluciones a problemas, como si de humanos se tratara, es decir capaz de mostrar soluciones inteligentes.



http://maricelamaldonado.files.wordpress.com/2011/03/sisisis.jpg

¿Cómo es posible?

Es posible gracias a que al sistema lo crean con expertos (humanos), que intentan estructurar y formalizar conocimientos poniéndolos a disposición del sistema, para que este pueda resolver una función dentro del ámbito del problema, de igual forma que lo hubiera hecho un experto.

Acceder a los conocimientos adquiridos por experiencia es lo más difícil, ya que los expertos, al igual que otras personas, apenas los reconocen como tales. Son buscados con mucho esfuerzo y cuidado siendo descubiertos de uno en uno, poco a poco.

¿Por qué utilizar un Sistema Experto?



  1. Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un "conocimiento formal especializado".

  2. Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos.

  3. Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.

  4. Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.

    • Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos.

    • En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.

    • Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.

  1. El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones:

APLICACIONES

  1. Sus principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales debido a que:

  2. Casi todas las empresas disponen de un ordenador que realiza las funciones básicas de tratamiento de la información: contabilidad general, decisiones financieras, gestión de la tesorería, planificación, etc.

  3. Además los SE también se aplican en la contabilidad en apartados como: Auditoria(es el campo en el que más aplicaciones se está realizando) Fiscalidad, planificación, análisis financiero y la contabilidad financiera.

Áreas de aplicación

Los Sistema Experto se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas. A continuación se listan algunas de las principales:



Militar

Informática

Telecomunicaciones

Química

Derecho

Aeronáutica

Geología

Arqueología

Agricultura

Electrónica

Transporte

Educación

Medicina

Industria

Finanzas y Gestión

VENTAJAS

Estos programas proporcionan la capacidad de trabajar con grandes cantidades de información, que son uno de los grandes problemas que enfrenta el analista humano que puede afectar negativamente a la toma de decisiones pues el analista humano puede depurar datos que no considere relevantes, mientras un SE debido a su gran velocidad de proceso analiza toda la información incluyendo las no útiles para de esta manera aportar una decisión más sólida.



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LIMITACIONES

Es evidente que para actualizar se necesita de reprogramación de estos (tal vez este sea una de sus limitaciones más acentuadas) otra de sus limitaciones puede ser el elevado costo en dinero y tiempo, además que estos programas son poco flexibles a cambios y de difícil acceso a información no estructurada.

Debido a la escasez de expertos humanos en determinadas áreas, los SE pueden almacenar su conocimiento para cuando sea necesario poder aplicarlo. Así mismo los SE pueden ser utilizados por personas no especializadas para resolver problemas. Además si una persona utiliza con frecuencia un SE aprenderá de él.

El futuro de los Sistemas Experto da vueltas por la cabeza de cada persona, siempre que el campo elegido tenga la necesidad y/o presencia de un experto para la obtención de cualquier tipo de beneficio

Componentes de un Sistema experto

La Base de conocimiento nos halla la base datos y esta compuestas por lenguajes de predicado, esta es uno de los componentes que contiene el conocimiento del experto o también llamado base de datos, su función es almacenar experiencias, conocimientos, etc. de una determinada área.

Existen dos tipos de base de conocimiento:

EL PROCEDURAL:


  • Se usa en los lenguajes. estructurados como son Pascal, C, Visual Basic etc.

El declarativo:

  • Está basado en hechos que vienen a ser acciones que se dan dentro del problema que utilizan los lenguajes Prolog y Lisp.

El Motor de Inferencia:

  • Su función es administrar , como, cuando, y las reglas de producción que se aplicaran para la solución de un determinado problema

  • Dirige y controla la implementación del conocimiento, además permite decidir qué tipo de técnicas se usaran durante el diseño del sistema experto.

La Interface: Parte que permite la comunicación con el usuario, en forma bidireccional (ambos lados). Mediante al Interface el Motor de Inferencia reconoce la pregunta y saca datos de la Base de Conocimiento y mediante la Interface responde la pregunta

Descripción del esquema:



DEMONIO Es la parte principal de la estructura de control el cual va seguir un encadenamiento hacia atrás y hacia delante y esta a su vez está compuesta de dos campos específicos.

PROCEDIMIENTOS ESPECIALES Son los pasos a seguir compuestas por reglas, normas de producción.

ELEMENTOS DE METACONOCIMIENTO Compuestas por redes neuronales, porque está en la capacidad de aprender, entender y responder a la pregunta realizada por un usuario.

Primero se da el primer funcionamiento del motor de estructura que esta dado con los procedimientos especiales y con los elementos de meta conocimiento, todo esto experimentado lo vamos a llevar al principal funcionamiento sistemático con una búsqueda implementada, para dar lugar a una respuesta satisfactoria para quien lo está usando o manejando.

Explicamos la arquitectura, como Base de Conocimientos vamos a tener hechos y reglas de un sistema determinado las cuales van a ser codificadas para que la computadora puede interpretar, y ser utilizada adecuadamente por los usuarios y de acuerdo a la aplicación.

Arquitectura básica de los sistemas expertos



http://html.rincondelvago.com/000570472.png

Base de conocimientos.- 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.

Base de hechos (Memoria de trabajo). -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.

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.

Subsistema de explicación.- 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.

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.

Desarrollo de los Sistemas Expertos

El Equipo de desarrollo

Las personas que componen un grupo o un equipo, como en todos los ámbitos deben cumplir unas características y cada uno de ellos dentro del equipo desarrolla un papel distinto.

A continuación detallaremos cada componente del equipo dentro del desarrollo y cuál es la función de cada uno:



  • La función del experto es la de poner sus conocimientos especializados a disposición del Sistema Experto.

  • El experto

  • El ingeniero que plantea las preguntas al experto, estructura sus conocimientos y los implementa en la base de conocimientos.

  • El ingeniero del conocimiento

  • El usuario

El usuario aporta sus deseos y sus ideas, determinado especialmente el escenario en el que debe aplicarse el Sistema Experto.

Esquema de representación en el que figura el equipo de desarrollo:



http://www.monografias.com/trabajos30/sistemas-expertos/sis1.jpg

En el desarrollo del Sistema Experto, el ingeniero del conocimiento y el experto trabajan muy unidos. El primer paso consiste en elaborar los problemas que deben ser resueltos por el sistema. Precisamente en la primera fase de un proyecto es de vital importancia determinar correctamente el ámbito estrechamente delimitado de trabajo. Aquí se incluye ya el usuario posterior, o un representante del grupo de usuarios. Para la aceptación, y en consecuencia para el éxito, es de vital y suma importancia tener en cuenta los deseos y las ideas del usuario.

Una vez delimitado el dominio, nos pondremos a "engrosar" nuestro sistema con los conocimientos del experto. El experto debe comprobar constantemente si su conocimiento ha sido transmitido de la forma más conveniente. El ingeniero del conocimiento es responsable de una implementación correcta, pero no de la exactitud del conocimiento. La responsabilidad de esta exactitud recae en el experto.

En el desarrollo del Sistema Experto, el ingeniero del conocimiento y el experto trabajan muy unidos. El primer paso consiste en elaborar los problemas que deben ser resueltos por el sistema. Precisamente en la primera fase de un proyecto es de vital importancia determinar correctamente el ámbito estrechamente delimitado de trabajo. Aquí se incluye ya el usuario posterior, o un representante del grupo de usuarios.

Para la aceptación, y en consecuencia para el éxito, es de vital y suma importancia tener en cuenta los deseos y las ideas del usuario.

Lenguajes de programación de sistemas expertos

Son programas que se han diseñado principalmente para emular un comportamiento inteligente. Incluyen algoritmos de juego tales como el ajedrez, programas de comprensión del lenguaje natural, visión por computadora, robótica y "sistemas de expertos".

Responde a una interfaz ensamblador, el segundo a interfaz compilador y el último a interfaz interprete.

Un Lenguaje de Programación se basa en  reglas de acción (silogismos), y el análisis de posibilidades  dándonos  una ayuda muy útil en todas las ramas de la acción humana. Es así como los Sistemas Expertos desarrollan una Función muy importante  "Realizar  tareas genéricas: es decir para la monitorización y el diagnóstico, además de los trabajos de simulación de la realidad  (Realidad Virtual en la actualidad).

Componentes de un sistema LISP.

Un componente importante de un sistema LISP es la gestión dinámica de la memoria. El sistema administrará el espacio en la memoria para las listas en constante modificación, sin que el usuario lo deba solicitar. Libera los espacios de memoria que ya no son necesarios y los pone a disposición de usos posteriores. La necesidad de este proceso se deriva de la estructura básica de LISP, las listas, que se modifican de forma dinámica e ilimitada.

Además un sistema LISP abarca bastante más que el solo intérprete del lenguaje LISP. Consta de algunos cómodos módulos que ofrecen ayuda en el desarrollo y control del progreso en programas, como son el Editor, el File-System y el Trace.

Por supuestos estos módulos sólo están en versiones de LISP que contengan la conocida interfaz gráfica IDE típica de los modernos lenguajes visuales. (IDE = entorno de desarrollo integrado).

PROLOG es la abreviatura de Programación Lógica, con lo que hacemos mención a la procedencia del lenguaje: Es una realización de lógica de predicados, como lenguaje de programación.

En la actualidad, el PROLOG se aplica como lenguaje de desarrollo en aplicaciones de Inteligencia Artificial en diferentes proyectos de Europa. En los Estados Unidos, el LISP está más extendido que el PROLOG. Pero para la mayoría de los terminales de trabajo de Inteligencia Artificial se ofrece también el PROLOG.

La lógica se representa en forma de predicados. Estos predicados aparecen en tres formas distintas: como hechos, como reglas y como preguntas. La lógica formulada como hechos y reglas se define como base de conocimientos. A esta base de conocimientos se le pueden formular preguntas.



  • La Recursividad representa la estructura más importante en el desarrollo del programa. En la sintaxis del PROLOG no existen los bucles FOR ni los saltos; los bucles WHILE son de difícil incorporación, ya que las variables sólo pueden unificarse una sola vez. La recursión es más apropiada que otras estructuras de desarrollo para procesar estructuras de datos recursivas como son las listas y destacan en estos casos por una representación más sencilla y de mayor claridad.

  • La Instanciación es la unión de una variable a una constante o estructura. La variable ligada se comporta luego como una constante.

  • La Verificación es el intento de derivar la estructura a comprobar de una pregunta desde la base de conocimientos, es decir, desde los hechos y reglas. Si es posible, la estructura es verdadera, en caso contrario es falsa.

  • La Unificación es el componente principal de la verificación de estructuras. Una estructura estará comprobada cuando puede ser unificada con un hecho, o cuando puede unificarse con la cabecera de una regla y las estructuras del cuerpo de dicha regla pueden ser verificadas.



Ejemplos de Sistemas Expertos

Un sistema experto son sistenasque recogen el conocimiento de los expertos en una area de especializacion y guian,posterior mente,aquienes lo utilizan atomar decisiones en campo del saber donde no tinen comocimientos profundos .por ejemplo ,algunas empresa de credito utilizan sistemas expertos para que el personal de atencion a clientes puede tomar decisiones acerca del evento de otorgar ono el credito a un cliente que lo solicite ,y esto , sin el auxilio necesario deun experto en el tema

En esta parte se tratará de forma resumida dos Sistemas Expertos que fueron decisivos para el éxito del avance investigador en el campo de los Sistemas Expertos. Así podrás hacer una idea, ya con un ejemplo real, de para qué sirve y en que materias se aplica un Sistema Experto.


  • MYCIN Sistema Experto para diagnósticos médicos.

  • XCON Sistema Experto para configuración de Ordenadores.

MYCIN: Es un Sistema Experto para la realización de diagnósticos, iniciado por Ed Feigenbaum y posteriormente desarrollados por E.Shortliffe y sus colaboradores. Su función es la de aconsejar a los médicos en la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre. El sistema MYCIN, al ser consultado por el médico, solicita primero datos generales sobre el paciente: nombre, edad, síntomas, etc. Una vez conocida esta información por parte del sistema, el Sistema Experto plantea unas hipótesis.

Para poder verificarlas comprueba primero la exactitud de las premisas de la regla (Os preguntareis como hace esto). Esto se realiza mediante una búsqueda de enunciados correspondientes en la base de conocimientos. Estos enunciados pueden a su vez estar de nuevo en la parte de consulta de otra regla.

XCON: Es un Sistema Experto para configuraciones desarrollado por la Digital Equipamiento Corporación. Según los deseos individuales del cliente se configuran redes de ordenadores VAX. Ya que el abanico de productos que se ofrecen en el mercado es muy amplio, la configuración completa y correcta de un sistema de estas características es un problema de gran complejidad.

Las funciones de este Sistema Experto son las siguientes:



  • ¿Pueden conjugarse los componentes solicitados por el cliente de forma conveniente y razonable?

  • ¿Los componentes de sistema especificados son compatibles y completos?




Base de conocimiento: Un sistema experto de verdad es, generalmente, el resultado de la colaboración de uno o varios expertos humanos especialistas en el tema de estudio y los ingenieros del conocimiento o creadores del sistema, con los usuarios en mente. Los expertos humanos suministran el conocimiento básico en el tema de interés, y los creadores del sistema trasladan este conocimiento a un lenguaje, que el sistema experto pueda entender.

No quiere decir que ésta sea la única forma de obtener este conocimiento por parte de los creadores del sistema experto. El conocimiento se almacena en la base de conocimiento mediante reglas. Una regla es una afirmación lógica que relaciona dos o más objetos e incluye dos partes, la premisa y la conclusión. Cada una de estas partes consiste en una expresión lógica con una o más afirmaciones objeto-valor conectadas mediante los operadores lógicos AND, o, OR. O sea la base de conocimiento es la parte del sistema donde están los conocimientos que el sistema tiene sobre toda un área especializada, es un almacenamiento permanente.



Memoria de Trabajo: Es el lugar de memoria donde el sistema carga los datos iniciales del problema específico que se tratará en ese momento y va guardando todo lo que va generando (conclusiones y resultados parciales del razonamiento). Se trata de un almacenamiento transitorio de conocimiento para solucionar ese problema particular.

Motor de Inferencia: Es como un módulo de software que usa los datos (hechos o evidencia) y el conocimiento (el conjunto de reglas almacenado en la base de conocimiento) para obtener nuevas conclusiones o hechos.

Por ejemplo, si la premisa de una regla es cierta, entonces la conclusión de la regla debe ser también cierta. Los datos iniciales se incrementan incorporando las nuevas conclusiones.

Por ello, tanto los hechos iniciales o datos de partida como las conclusiones derivadas de ellos forman parte de los hechos o datos de que se dispone en un instante dado. Para obtener conclusiones, los expertos utilizan diferentes tipos de reglas y estrategias de inferencia y control. En lo relativo a las reglas de inferencia, básicamente el motor puede usar:


Las transacciones bancarias: No hace mucho, para hacer una transacción bancaria, tal como depositar o sacar dinero de una cuenta, uno tenía que visitar el banco en horas de oficina. Hoy en día, esas y otras muchas transacciones pueden realizarse en cualquier momento del día o de la noche usando los cajeros automáticos que son ejemplos sencillos de sistemas expertos.

El control de tráfico: Es una de las aplicaciones más importantes de los sistemas expertos. No hace mucho tiempo, el flujo de tráfico en las calles de una ciudad se controlaba mediante guardias de tráfico que vigilaban las intersecciones. Hoy se utilizan sistemas expertos que operan automáticamente los semáforos y regulan el flujo en las calles de una ciudad y en los ferrocarriles. Los sistemas expertos pueden utilizarse también para resolver problemas complicados de planificación de forma que se optimicen ciertos objetivos como, por ejemplo, la organización y asignación de quirófanos para la realización de intervenciones quirúrgicas en un gran hospital, de forma tal que se logren eliminar coincidencia, falta de personal, sobrecarga de trabajo, etc.

El desarrollo de un sistema experto es generalmente trabajoso, pero el mantenimiento y el costo de su uso repetido es relativamente bajo. Por otra parte, la ganancia en términos monetarios, tiempo, y precisión resultantes del uso de los sistemas expertos es muy alta.

Por ejemplo, un planteo típico en diagnóstico médico es como vimos: dado que el paciente presenta ciertos síntomas. ¿Cuál de las enfermedades posibles es la que tiene el paciente? Esta situación implica incertidumbre puesto que: Los hechos o datos pueden no ser conocidos con exactitud. Por ejemplo, un paciente puede no estar seguro de haber tenido fiebre. Hay incertidumbre en la información asociada a cada paciente (subjetividad, imprecisión, errores, datos ausentes, etc.). Y las relaciones entre las enfermedades y los síntomas no son deterministas, o sea un mismo conjunto de síntomas puede estar asociado a diferentes enfermedades.

Conclusiones


  • Un sistema experto es aquel que simula el razonamiento humano ayudando usuario.

  • Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos, los Sistemas Expertos pueden recoger y difundir su conocimiento.

  • En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.

  • La posibilidad de poder emular la inteligencia humana ha despertado la curiosidad del ser humano desde tiempos remotos. Y el hombre encontró dos caminos para lograr dicho fin:

Actualmente el duro, difícil y cambiante mercado competitivo se vuelve más complejo por la gran diversidad de información que se ven obligados a almacenar y analizar, razón por la cual las empresas se ven en la necesidad de recurrir a poderosas y/o robustas herramientas o sistemas que les sirvan de soporte a la hora de tomar decisiones.

De esta forma estos inteligentes, precisos y eficientes sistemas son adoptados por más organizaciones, en las cuales se convierten y/o transforman en una importante estrategia de negocio.

Por otra parte es importante mencionar que estos seguirán siendo usados en los todos y cada una de las áreas y/o campos donde los expertos humanos sean escasos.

Por consecuencia de lo anterior estos sistemas son utilizados por personas no especializadas, por lo cual el uso frecuente de los (SE) les produce y/o genera conocimiento a los usuarios.



Tratar de imitar el funcionamiento del cerebro humano a nivel computador lo cual implica construir una analogía de tipo físico del cerebro del hombre. Esto podría llamarse entonces enfoque físico, y como principal exponente de este rumbo encontramos a las redes neuronales.
Tratar de lograr el conocimiento humano a través de la lógica, por lo que estaríamos en presencia de un enfoque lógico. En este enfoque de pensamiento encontramos a los sistemas expertos que intentan reproducir el razonamiento humano de forma simbólica.

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