Los Sistemas Expertos, se pueden considerar como el primer producto verdaderamente operacional de la inteligencia artificial: son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.
Se trata de programas de ordenador diseñados para actuar como un experto humano en un dominio particular o área de conocimiento. En este sentido, pueden considerarse como intermediarios entre el experto humano, que transmite su conocimiento al sistema, y el usuario que lo utiliza para resolver un problema con la eficacia del experto. El sistema experto, utilizará para ello el conocimiento que tenga almacenado y algunos métodos de inferencia. Simultáneamente, el usuario puede aprender observando el comportamiento del sistema, es decir, los sistemas expertos se pueden considerar al mismo tiempo como un medio de ejecución y transmisión del conocimiento.
De esta definición se desprenden las dos habilidades fundamentales que poseen los Sistemas Expertos:
- La habilidad de aprendizaje, la cual requiere la interacción de un experto en alguna rama específica del saber y un ingeniero de conocimiento, que se encarga de traducir este conocimiento del experto a reglas heurísticas para formar la base de conocimiento.
- La habilidad para simular el razonamiento que posee el sistema experto, esta se desprende de “caminar” a lo largo de las reglas heurísticas introducidas al sistema por un experto, a través del proceso de aprendizaje durante la generación de las bases del conocimiento.
El éxito de un sistema experto radica fundamentalmente en el conocimiento sobre el dominio de que trata y su capacidad de aprendizaje. El conocimiento sobre el dominio proporciona al sistema experto mayor información sobre el problema a tratar y su entorno, de forma que pueda generar y adaptar soluciones de forma más precisa, al tener un conocimiento más profundo sobre el tema, de forma similar a un experto especializado. El aprendizaje, inductivo o deductivo según corresponda, proporcionará al sistema experto mayor autonomía a la hora de abordar problemas totalmente desconocidos; pudiendo generar nuevo conocimiento partiendo del extraído inicialmente del experto o expertos humanos
La característica fundamental de un sistema experto es que separa los conocimientos almacenados (base de conocimiento) del programa que los controla (motor de inferencia). Los datos propios de un determinado problema se almacenan en una base de datos aparte (base de hechos).
El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones:
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Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos.
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En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.
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Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.
A continuación se nombraran algunas de las ventajas que presentan los Sistemas Expertos:
- Permanencia: Los expertos humanos pueden morir, cambiar de empresa o perder facultades lo que no puede ocurrir con un sistema experto
- Duplicación: El experto humano se encuentra en un único lugar físico y es irreproducible, mientras que una vez construido un sistema experto se pueden fabricar un número ilimitado de copias destinadas a todos los lugares donde sean necesarias.
- Fiabilidad: Un sistema experto responderá siempre de la misma manera ante cierto problema, mientras que un experto humano puede estar condicionado por factores emocionales, prejuicios personales, tensión, fatiga, etc.
- Bajo costo: Aunque puede resultar caro inicialmente construir un sistema experto, una vez construido produce grandes beneficios.
- Facilita el entrenamiento del personal: El sistema experto puede ayudar de manera importante, y a costo menor, a la capacitación y adiestramiento del personal sin experiencia.
- La separación entre base de conocimiento y motor de inferencia proporciona una gran flexibilidad al SE.
- En manipulación de símbolos, los SE abren el campo a nuevas aplicaciones, no automatizadas hasta la fecha.
Por otro lado, los Sistemas Expertos presentan grandes carencias frente a los seres humanos:
- Sentido común: Para un ordenador no hay nada obvio.
- Lenguaje natural: Todavía nos encontramos muy lejos de tener un sistema que pueda formular preguntas flexibles y mantener una conversación informal con un usuario o con un paciente.
- Experiencia sensorial: Los Sistemas Expertos de la actualidad se limitan a recibir información.
- Perspectiva global: Un experto humano es capaz de detectar inmediatamente cuáles son las cuestiones principales y cuáles son secundarias (separando los datos relevantes de los detalles insignificantes).
- Falta de capacidad de aprendizaje: Los expertos humanos son capaces de aprender de la experiencia.
- Capacidad de manejar conocimiento no estructurado: El experto humano organiza y usa la información y el conocimiento presentados de forma poco ordenada.
- Funciones genuinamente humanas: por ejemplo, todo lo relacionado con el lenguaje natural, la formación de conceptos, el conocimiento de sentido común y la creación queda fuera de los Sistemas Expertos, al menos en el estado actual del conocimiento
- La extracción del conocimiento es el problema más complejo que se les plantea a los ingenieros de conocimientos.
- Los SE son incapaces de reconocer un problema para el que su propio conocimiento es inaplicable o insuficiente.
- Los motores de inferencia poseen algunos límites.