Introducción
No hace mucho empo, se creía que algunos problemas como la demostración de teoremas, el reconocimiento de la voz y el de patrones, ciertos juegos (como el ajedrez o las damas), y sistemas altamente complejos de po determinista o estocsco, debían ser resueltos por personas, dado que su !ormulación y resolución requieren ciertas habilidades que solo se encuentran en los seres humanos (por ejemplo, la habilidad de pensar, observar, memorizar, aprender, ver, oler, etc")" #in embargo, el trabajo realizado en las tres $ulmas d%cadas por invesgadores procedentes de varios campos, muestra que muchos de estos problemas pueden ser !ormulados y resueltos por mquinas" &l amplio campo que se conoce como inteligencia ar'cial (I) trata de estos problemas, que en un principio parecían imposibles, intratables y diciles de !ormular ulizando ordenadores" " *arr y &" " +eigenbaum, dos de los pioneros de la invesgación en I, de'nen $esta como sigue (v%ase *arr y +eigenbaum +eigenbaum (-./-)"
01a Inteligencia r'cial es la parte de la 2iencia que se ocupa del dise3o de sistemas de computación inteligentes, es decir, sistemas que e4hiben las caracteríscas que asociamos a la inteligencia en el comportamiento humano que se re'ere a la comprensión del lenguaje, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, etc"5
6oy en día, el campo de la I engloba varias sobareis tales como los sistemas e4pertos, e4pertos, la demostración automca de teoremas, el juego automco, el reconocimiento de la voz y de patrones, el procesamiento procesamiento del lenguaje natural, la visión ar'cial, la robóca, las redes neuronales, etc" &ste libro est dedicado a los sistemas e4pertos" unque los sistemas e4pertos constuyen una de las $reas de invesgación en el campo de la I, la mayor parte de las restantes reas, si no todas, disponen de una componente de sistemas e4pertos !ormando parte de ellas" &ste capítulo presenta una introducción a los sistemas e4pertos" #e comienza con algunas de'niciones de sistemas e4pertos e4pertos en la #ección -"7" 1a #ección -"8 da algunos ejemplos que sirven para movar los sistemas e4pertos en varios campos de aplicación" &stos ejemplos muestran la importancia y la amplia aplicabilidad de los sistemas e4pertos en la prcca" lgunas de las razones para ulizar los sistemas e4pertos se indican en la #ección -"9" 1os principales pos de sistemas e4pertos se presentan en la #ección -":" 1a #ección -"; discute y analiza la estructura de los sistemas e4pertos y sus principales componentes" 1as di!erentes etapas necesarias para el dise3o, desarrollo e implementación de los sistemas e4pertos se analizan en la #ección -"<" +inalmente, la #ección -"/ se dedica a mencionar algunas de las restantes reas de invesgación de la I y suministran al lector interesado algunas de las re!erencias ms importantes, revistas, y direcciones de acceso (===)"
>?u% es un #istema &4perto@
&n la literatura e4istente se pueden encontrar muchas de'niciones de sistema e4perto" Aor ejemplo, #tevens (-./9), pagina 9B, da la de'nición siguiente
01os sistemas e4pertos son mquinas que piensan y razonan como un e4perto lo haría en una cierta especialidad o campo" Aor ejemplo, un sistema e4perto en diagnosco medico requeriría como datos los síntomas del paciente, los resultados de anlisis clínicos y otros hechos relevantes, y, ulizando $estos, buscaría en una base de datos la in!ormación necesaria para poder iden'car la correspondiente en!ermedad" C"""D En #istema &4perto de verdad, no solo realiza las !unciones tradicionales de manejar grandes candades de datos, sino que tambi%n manipula esos datos de !orma tal que el resultado sea inteligible y tenga signi'cado para responder a preguntas incluso no completamente especi'cadas"5 unque la anterior es todavía una de'nición razonable de un sistema e4perto, han surgido desde entonces otras de'niciones, debido al rpido desarrollo de la tecnología (ver, por ejemplo, 2asllo y Flvarez (-..-) y GurHin $ (-..9))" &l sendo de estas de'niciones puede resumirse como sigue
Ge'nición -"#istema &4perto" En sistema e4perto puede de'nirse como un sistema in!ormco (hardare y soJare) que simula a los e4pertos humanos en un rea de especialización dada" 2omo tal, un sistema e4perto debería ser capaz de procesar y memorizar in!ormación, aprender y razonar en situaciones deterministas e inciertas, comunicar con los hombres yKu otros sistemas e4pertos, tomar decisiones apropiadas, y e4plicar por qu% se han tomado tales decisiones" #e puede pensar tambi%n en un sistema e4perto como un consultor que puede suministrar ayuda a (o en algunos casos sustuir completamente) los e4pertos humanos con un grado razonable de 'abilidad" Gurante la $ulma d%cada se han desarrollado muy rpidamente numerosas aplicaciones de sistemas e4pertos a muchos campos (ver, por ejemplo, ?uinal (-./<, -./.))" GurHin (-..9) e4amina unos 7,:BB sistemas e4pertos y los clasi'ca por criterios, tales como $reas de aplicación, tareas realizadas, etc" Lal como puede verse en la +igura -"-, la economía, la industria y la medicina connMan siendo los campos dominantes entre aquellos en los que se ulizan los sistemas e4pertos" 1a sección siguiente muestra algunos ejemplos que movan la aplicación de los sistemas e4pertos en algunos de estos campos"
-"8 &jemplos Ilustravos" 1os sistemas e4pertos enen muchas aplicaciones" &n esta sección se dan unos pocos ejemplos ilustravos del po de problemas que pueden resolverse mediante sistemas e4pertos" tros ejemplos prccos se dan a lo largo del libro" &jemplo -"- Lransacciones 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 o'cina" 6oy en día, esas y otras muchas transacciones pueden realizarse en cualquier momento del día o de la noche usando los cajeros automcos que son ejemplos sencillos de sistemas e4pertos" Ge hecho, se pueden realizar estas transacciones desde casa comunicndose con el sistema e4perto mediante la línea tele!ónica" &jemplo -"7 2ontrol de tr'co" &l control de tr'co es una de las aplicaciones ms importantes de los sistemas e4pertos" No hace mucho empo, el Oujo de tr'co en las calles de una ciudad se controlaba mediante guardias de tr'co que controlaban el mismo en las intersecciones" 6oy se ulizan sistemas e4pertos que operan automcamente los sem!oros y regulan el Oujo del tr'co en las calles de una ciudad y en los !errocarriles" &n la #ección 7"; y en los ejercicios del 2apítulo 7 se dan ejemplos de estos sistemas" &jemplo -"8 Aroblemas de plani'cación" 1os sistemas e4pertos pueden ulizarse tambi%n para resolver problemas complicados de plani'cación de !orma que se opmicen ciertos objevos como, por ejemplo, la organización y asignación de aulas para la realización de e4 Pamenes 'nales en una gran universidad, de !orma tal que se logren los objevos siguientes
&liminar las coincidencias de asignación simultnea de aulas #olo se puede realizar un e4amen en cada aula al mismo empo" sientos su'cientes En aula asignada para un e4amen debe tener al menos dos asientos por estudiante" Qinimizar los conOictos temporales Qinimizar el nMmero de alumnos que enen e4 Pamenes coincidentes" &liminar la sobrecarga de trabajo NingMn alumno debe tener ms de dos e4 amenes en un periodo de 79 horas" Qinimizar el nMmero de e4menes realizados durante las tardes"
tros ejemplos de problemas de plani'cación que pueden ser resueltos mediante sistemas e4pertos son la plani'cación de doctores y en!ermeras en un gran hospital, la plani'cación en una gran !actoría, y la plani'cación de autobuses para las horas de congesón o de días !esvos" &jemplo -"9 Giagnósco m%dico" Ena de las aplicaciones ms importantes de los sistemas e4pertos ene lugar en el campo m%dico, donde $estos pueden ser ulizados para contestar a las siguientes preguntas
-" >2ómo se puede recoger, organizar, almacenar, poner al día y recuperar la in!ormación m%dica (por ejemplo, registros de pacientes) de una !orma e'ciente y rpida@ Aor ejemplo, supóngase que un doctor en un centro m%dico est interesado en conocer in!ormación sobre una cierta en!ermedad (&) y tres síntomas asociados (#-, #7, y #8)" #e puede ulizar un sistema e4perto para buscar en la base de datos, e4traer y organizar la in!ormación deseada" &sta in!ormación puede resumirse en tablas tales como la dada en la Labla -"- o en gr'cos como el de la +igura -"7" 7" >2ómo se puede aprender de la e4periencia@ &s decir, como se actualiza el conocimiento de los doctores en medicina cuando el nMmero de pacientes que estos tratan aumenta@ 8" #upuesto que un paciente presenta un conjunto de síntomas, >cómo se decide que en!ermedad es la que ms probablemente ene el paciente@ 9" >2ules son las relaciones entre un conjunto (normalmente no observable) de en!ermedades y un conjunto (observable) de síntomas@ &n otras palabras, >qu% modelos pueden ulizarse para describir las relaciones entre los síntomas y las en!ermedades@ :" Gado que el conjunto de síntomas conocidos no es su'ciente para diagnoscar la en!ermedad con cierto grado de certeza, >que in!ormación adicional debe ser obtenida@ (por ejemplo, >qu% síntomas adicionales deben ser iden'cados@ o >qu% pruebas m%dicas deben realizarse@)" ;" >2ul es el valor de cada una de $estas piezas de in!ormación@ &n otras palabras, >cul es la contribución de cada uno de los síntomas adicionales o pruebas a la toma de decisión@
&jemplo -": gentes secretos" lberto, 1uisa, 2armen, y Lomas son agentes secretos, cada uno est en uno de los cuatro países &gipto, +rancia, Rapón y &spa3a" No se sabe dónde est cada uno de ellos" Aor tanto, se ha pedido in!ormación y se han recibido los cuatro telegramas siguientes
-"9 >Aor ?ue los #istemas &4pertos@ &l desarrollo o la adquisición de un sistema e4perto es generalmente caro, pero el mantenimiento y el coste marginal de su uso repedo es relavamente bajo" Aor otra parte, la ganancia en t%rminos monetarios, empo, y precisión resultantes del uso de los sistemas e4pertos son muy altas, y la amorzación es muy rpida" #in embargo, antes de desarrollar o adquirir un sistema e4perto debe realizarse un anlisis de !acbilidad y de costeSbene'cio" 6ay varias razones para ulizar sistemas e4pertos" 1as ms importantes son
-" 2on la ayuda de un sistema e4perto, personal con poca e4periencia puede resolver problemas que requieren un conocimiento de e4perto" &sto es tambi%n importante en casos en los que hay pocos e4pertos humanos" dems, el nMmero de personas con acceso al conocimiento aumenta con el uso de sistemas e4pertos" 7" &l conocimiento de varios e4pertos humanos puede combinarse, lo que da lugar a sistemas e4pertos ms 'ables, ya que se obene un sistema e4perto que combina la sabiduría colecva de varios e4pertos humanos en lugar de la de uno solo" 8" 1os sistemas e4pertos pueden responder a preguntas y resolver problemas mucho ms rpidamente que un e4perto humano" Aor ello, los sistemas son muy valiosos en casos en los que el empo de respuesta es críco" 9" &n algunos casos, la complejidad del problema impide al e4perto humano resolverlo" &n otros casos la solución de los e4pertos humanos no es 'able" Gebido a la capacidad de los ordenadores de procesar un elevadísimo nMmero de operaciones complejas de !orma rpida y apro4imada, los sistemas e4pertos suministran respuestas rpidas y 'ables en situaciones en las que los e4pertos humanos no pueden" :" 1os sistemas e4pertos pueden ser ulizados para realizar operaciones monótonas, aburridas e incon!ortables para los humanos" &n verdad, los sistemas e4pertos pueden ser la $Mnica solución viable en una situación en la que la tarea a realizar desborda al ser humano (por ejemplo, un avión o una cpsula espacial dirigida por un sistema e4perto)" ;" #e pueden obtener enormes ahorros mediante el uso de sistemas e4pertos" &l uso de los sistemas e4pertos se recomienda especialmente en las situaciones siguientes
2uando el conocimiento es dicil de adquirir o se basa en reglas que solo pueden ser aprendidas de la e4periencia" 2uando la mejora connua del conocimiento es esencial yKo cuando el problema est sujeto a reglas o códigos cambiantes" 2uando los e4pertos humanos son caros o diciles de encontrar" 2uando el conocimiento de los usuarios sobre el tema es limitado"
-": Lipos de #istemas &4pertos 1os problemas con los que pueden tratar los sistemas e4pertos pueden claseS 'charse en dos pos problemas esencialmente deterministas y problemas esencialmente estocscos" Aor ejemplo, aunque el ejemplo -"- (transacciones bancarias) y el &jemplo -"7 (control de tr'co) pueden contener algunos elementos de incerdumbre, son esencialmente problemas deterministas" Aor otra parte, en el campo medico (ver &jemplo -"9) las relaciones entre síntomas y en!ermedades se conocen solo con un cierto grado de certeza (la presencia de un conjunto de síntomas no siempre implica la presencia de una en!ermedad)" &stos pos de problemas pueden
tambi%n incluir algunos elementos deterministas, pero se trata !undamentalmente de problemas estocscos" 2onsecuentemente, los sistemas e4pertos pueden clasi'carse en dos pos principales segMn la naturaleza de problemas para los que estn dise3ados deterministas y estocscos" 1os problemas de po determinista pueden ser !ormulados usando un conjunto de reglas que relacionen varios objetos bien de'nidos" 1os sistemas e4pertos que tratan problemas deterministas son conocidos como sistemas basados en reglas, porque sacan sus conclusiones basndose en un conjunto de reglas ulizando un mecanismo de razonamiento lógico" &l 2apítulo 7 se dedica a los sistemas e4pertos basados en reglas" &n situaciones inciertas, es necesario introducir algunos medios para tratar la incerdumbre" Aor ejemplo, algunos sistemas e4pertos usan la misma estructura de los sistemas basados en reglas, pero introducen una medida asociada a la incerdumbre de las reglas y a la de sus premisas" &n este caso se pueden ulizar algunas !órmulas de propagación para calcular la incerdumbre asociada a las conclusiones" Gurante las $ulmas d%cadas han sido propuestas algunas medidas de incerdumbre" lgunos ejemplos -"; 2omponentes de un #istema &4perto 1.6 Componentes de un Sistema Experto
1as de'niciones de sistemas e4pertos dadas en la #ección -"7 se enenden mejor cuando se e4aminan las principales componentes de los sistemas e4pertos" &stas componentes se muestran esquemcamente en la +igura -"8 y se e4plican seguidamente" -";"- 1a 2omponente 6umana En sistema e4perto es generalmente el resultado de la colaboración de uno o varios e4pertos humanos especialistas en el tema de estudio y los ingenieros del conocimiento, con los usuarios en mente" 1os e4pertos humanos suministran el conocimiento bsico en el tema de inter%s, y los ingenieros del conocimiento trasladan este conocimiento a un lenguaje, que el sistema e4perto pueda entender" 1a colaboración de los e4pertos humanos, los ingenieros del conocimiento y los usuarios es, quizs, el elemento ms importante en el desarrollo de un sistema e4perto" &sta etapa requiere una enorme dedicación y un gran es!uerzo debido a los di!erentes lenguajes que hablan las disntas partes y a las di!erentes e4periencias que enen"
-";"7 1a *ase de 2onocimiento 1os especialistas son responsables de suministrar a los ingenieros del conocimiento una base de conocimiento ordenada y estructurada, y un conjunto de relaciones bien de'nidas y e4plicadas" &sta !orma estructurada de pensar requiere que los e4pertos humanos repiensen, reorganicen, y reestructuren la base de conocimiento y, como resultado, el especialista se convierte en un mejor conocedor de su propio campo de especialidad" 6ay que di!erenciar entre datos y conocimiento" &l conocimiento se reS 'era a a'rmaciones de validez general tales como reglas, distribuciones de probabilidad, etc" 1os datos se re'eren a la in!ormación relacionada con una aplicación parcular" Aor ejemplo, en diagnósco m%dico, los síntomas, las en!ermedades y las relaciones entre ellos,
!orman parte del conocimiento, mientras los síntomas parculares de un paciente dado !orman parte de los datos" Qientras el conocimiento es permanente, los datos son emeros, es decir, no !orman parte de la componente permanente de un sistema y son destruidos despu%s de usarlos" &l conocimiento se almacena en la base de conocimiento y los datos se almacenan en la memoria de trabajo" Lodos los procedimientos de los di!erentes sistemas y subsistemas que son de carcter transitorio se almacenan tambi%n en la memoria de trabajo"
-";"8 #ubsistema de dquisición de 2onocimiento &l subsistema de adquisición de conocimiento controla el Oujo del nuevo conocimiento que Ouye del e4perto humano a la base de datos" &l sistema determina que nuevo conocimiento se necesita, o si el conocimiento recibido es en realidad nuevo, es decir, si debe incluirse en la base de datos y, en caso necesario, incorpora estos conocimientos a la misma"
-";"9 2ontrol de la 2oherencia &l subsistema de control de la coherencia ha aparecido en los sistemas e4pertos muy recientemente" #in embargo, es una componente esencial de un sistema e4perto" &ste subsistema controla la consistencia de la base de datos y evita que unidades de conocimiento inconsistentes entren en la misma" &n situaciones complejas incluso un e4perto humano puede !ormular a'rmaciones inconsistentes" Aor ello, sin un subsistema de control de la coherencia, unidades de conocimiento contradictorio pueden !ormar parte de la base de conocimiento, dando lugar a un comportamiento insas!actorio del sistema" &s tambi%n bastante comMn, especialmente en sistemas conT" UGGGGGGGGGGGG aquí no hay nadaT"
-";": &l Qotor de In!erencia &l motor de in!erencia es el corazón de todo sistema e4perto" &l comedo principal de esta componente es el de sacar conclusiones aplicando el conocimiento a los datos" Aor ejemplo, en diagnósco m%dico, los síntomas de un paciente (datos) son analizados a la luz de los síntomas y las en!ermedades y de sus relaciones (conocimiento)" 1as conclusiones del motor de in!erencia pueden estar basadas en conocimiento determinista o conocimiento probabilísco" 2omo puede esperarse, el tratamiento de situaciones de incerdumbre (probabilíscas) puede ser considerablemente ms dicil que el tratamiento de situaciones ciertas (deterministas)" &n muchos casos, algunos hechos (datos) no se conocen con absoluta certeza" Aor ejemplo, pi%nsese en un paciente que no est seguro de sus síntomas" Auede darse el caso de tener que trabajar con conocimiento de po no determinista, es decir, de casos en los que se dispone solo de in!ormación
aleatoria o di!usa" &l motor de in!erencia es tambi%n responsable de la propagación de este conocimiento incierto" Ge hecho, en los sistemas e4pertos basados en probabilidad, la propagación de incerdumbre es la tarea principal del motor de in!erencia, que permite sacar conclusiones bajo incerdumbre" &sta tarea es tan compleja que da lugar a que $esta sea probablemente la componente ms d%bil de casi todos los sistemas e4pertos e4istentes" Aor esta razón, la mayor parte de este libro se dedica al anlisis y resolución del problema de la propagación de incerdumbre"
-";"; &l #ubsistema de dquisición de 2onocimiento #i el conocimiento inicial es muy limitado y no se pueden sacar conclusiones, el motor de in!erencia uliza el subsistema de adquisición de conocimiento para obtener el conocimiento necesario y connuar con el proceso de in!erencia hasta que se hayan sacado conclusiones" &n algunos casos, el usuario puede suministrar la in!ormación requerida para $este y otros objevos" Ge ello resulta la necesidad de una inter!ace de usuario y de una comprobación de la consistencia de la in!ormación suministrada por el usuario antes de introducirla en la memoria de trabajo"
-";"< Inter!ace de Esuario 1a inter!ace de usuario es el enlace entre el sistema e4perto y el usuario" Aor ello, para que un sistema e4perto sea una herramienta e!ecva, debe incorporar mecanismos e'cientes para mostrar y obtener in!ormación de !orma !cil y agradable" En ejemplo de la in!ormación que ene que ser mostrada tras el trabajo del motor de in!erencia, es el de las conclusiones, las razones que e4pliquen tales conclusiones y una e4plicación de las acciones iniciadas por el sistema e4perto" Aor otra parte, cuando el motor de in!erencia no puede concluir debido, por ejemplo, a la ausencia de in!ormación, la inter!ace de usuario es un vehículo para obtener la in!ormación necesaria del usuario" 2onsecuentemente, una implementación inadecuada de la inter!ace de usuario que no !acilite este proceso minaría notablemente la calidad de un sistema e4perto" tra razón de la importancia de la inter!ace de usuario es que los usuarios evalMan comMnmente los sistemas e4pertos y otros sistemas por la calidad de dicha inter!ace ms que por la del sistema e4perto mismo, aunque no se debería juzgar la calidad de un libro por su portada" 1os lectores que est%n interesados en el dise3o de una inter!ace de usuario pueden consultar los libros de #hneiderman (-./<) y *ron y 2unningham (-./.)"
-";"/ &l #ubsistema de &jecución de rdenes $ &l subsistema de ejecución de $ordenes es la componente que permite al sistema e4perto iniciar acciones" &stas acciones se basan en las conclusiones sacadas por el motor de in!erencia" 2omo ejemplos, un sistema e4perto dise3ado para analizar el tr'co !erroviario puede decidir retrasar o
parar ciertos trenes para opmizar el tr'co global, o un sistema para controlar una central nuclear puede abrir o cerrar ciertas vlvulas, mover barras, etc", para evitar un accidente" 1a e4plicación de las razones por las que se inician estas acciones puede darse al usuario mediante el subsistema de e4plicación"
-";". &l #ubsistema de &4plicación &l usuario puede pedir una e4plicación de las conclusiones sacadas o de las acciones iniciadas por el sistema e4perto" Aor ello, es necesario un subsistema que e4plique el proceso seguido por el motor de in!erencia o por el subsistema de ejecución" Aor ejemplo, si un cajero automco decide rechazar la palabra clave (una acción), la maquina puede mostrar un mensaje (una e4plicación) como la siguiente 0V1o sientoW, su palabra clave es todavía incorrecta tras tres intentos" Xetenemos su tarjeta de cr%dito, para garanzar su seguridad" Aor !avor, póngase en contacto con su banco en horas de o'cina"5
-";"-B &l #ubsistema de prendizaje Ena de las principales caracteríscas de un sistema e4perto es su capacidad para aprender" Gi!erenciaremos entre aprendizaje estructural y aprendizaje param%trico" Aor aprendizaje estructural nos re!erimos a algunos aspectos relacionados con la estructura del conocimiento (reglas, distribuciones de probabilidad, etc")" Aor ello, el descubrimiento de nuevos síntomas relevantes para una en!ermedad o la inclusión de una nueva regla en la base de conocimiento son ejemplos de aprendizaje estructural" Aor aprendizaje param%trico nos re!erimos a esmar los parmetros necesarios para construir la base de conocimiento" Aor ello, la esmación de !recuencias o probabilidades asociadas a síntomas o en!ermedades es un ejemplo de aprendizaje param%trico" tra caracterísca de los sistemas e4pertos es su habilidad para obtener e4periencia a parr de los datos disponibles" &stos datos pueden ser obtenidos por e4pertos y no e4pertos y pueden ulizarse por el subsistema de adquisición de conocimiento y por el subsistema de aprendizaje" Ge las componentes antes mencionadas puede verse que los sistemas e4pertos pueden realizar varias tareas" &stas tareas incluyen, pero no se limitan a, las siguientes
-"< Gesarrollo de un #istema &4perto =eiss y YuliHosHi (-./9) sugieren las etapas siguientes para el dise3o e implementación de un sistema e4perto (ver tambi%n 6ayesSXoth, =aterman, y 1enat (-./8), 1uger y #tubble'eld (-./.), y la +igura -"9)
1. Planteamiento del problema.
1a primera etapa en cualquier proyecto es normalmente la de'nición del problema a resolver" Auesto que el objevo principal de un sistema e4perto es responder a preguntas y resolver problemas, esta etapa es quizs la ms importante en el desarrollo de un sistema e4perto" #i el sistema est mal de'nido, se espera que el sistema suministre respuestas erróneas" 2. Encontrar expertos humanos que puedan resolver el problema.
&n algunos casos, sin embargo, las bases de datos pueden jugar el papel del e4perto humano" 8" GiseZno de un sistema e4perto" &sta etapa incluye el dise3o de estructuras para almacenar el conocimiento, el motor de in!erencia, el subsistema de e4plicación, la inter!ace de usuario, etc" 4. Elección de la herramienta de desarrollo, concha, o lenua!e de proramación.
Gebe decidirse si realizar un sistema e4perto a medida, o ulizar una concha, una herramienta, o un lenguaje de programación" #i e4isera una concha sas!aciendo todos los requerimientos del dise3o, $esta debería ser la elección, no solo por razones de po 'nanciero sino tambi%n por razones de 'abilidad" 1as conchas y herramientas comerciales estn sujetas a controles de calidad, a los que otros programas no lo estn" ". #esarrollo $ prueba de un proto%po.
#i el protopo no pasa las pruebas requeridas, las etapas anteriores (con las modi'caciones apropiadas) deben ser repedas hasta que se obtenga un protopo sas!actorio" 6. &e'namiento $ enerali(ación.
&n esta etapa se corrigen los !allos y se incluyen nuevas posibilidades no incorporadas en el dise3o inicial" ). *antenimiento $ puesta al d+a.
&n esta etapa el usuario plantea problemas o de!ectos del protopo, corrige errores, actualiza el producto con nuevos avances, etc"
-"/ tras Freas de la I &n esta sección se da una breve descripción panormica del $mbito y dominio de algunas reas de la I disntas de la de los sistemas e4pertos" Auesto que este libro est dedicado e4clusivamente a sistemas e4pertos, se dan algunas re!erencias para que el lector interesado pueda acceder a otras reas de la I" Gebe tenerse en mente que $esta no es una lista e4hausva de todas las reas de la I y que la I es un campo que se desarrolla muy rpidamente, y emergen connuamente nuevas ramas para tratar las nuevas situaciones de esta ciencia que no para de crecer"
-"/"7 Alani'cación" 2uando se trata con problemas complejos, es importante dividir las tareas en partes ms peque3as que sean ms !ciles de manejar" 1os m%todos de plani'cación analizan di!erentes estrategias para descomponer un problema dado, resolver cada una de sus partes, y llegar a una solución 'nal" 1a interacción entre las partes depender Pa del grado de des componibilidad del problema" Aor otra parte, el comienzo de la computación paralela, capaz de realizar varias tareas simultneamente, da lugar a nuevos problemas que requieren estrategias especiales de plani'cación" &n esta situación, el objevo consiste en dividir las tareas de !orma adecuada para resolver muchas partes simultneamente" &l trabajo editado por llen, 6endler, y Late (-..B), da una descripción general de este campo" Aor otra parte, la colección de ar[culos editada por *ond y \asser (-.//) est dedicada al razonamiento paralelo, tambi%n conocido como razonamiento distribuido"
-"/"8 Gemostración utomca de Leoremas" 1a capacidad de hacer deducciones lógicas !ue considerada durante mucho empo como una posibilidad reservada a la mente humana" 1a invesgación desarrollada en los a3os -.;B en el $rea de la demostración automca de teoremas ha mostrado que esta tarea puede ser realizada por maquinas programables" Lales maquinas son capaces no solo de modi'car el conocimiento e4istente, sino tambi%n de obtener conclusiones nuevas" &n primer lugar, los demostradores de teoremas han sido ulizados en varios campos de las matemcas, tales como la 1ógica, la \eometría, etc" &l campo de la Qaten ca constuye un $rea natural para esta metodología por la e4istencia de mecanismos de deducción y de una e4tensa base de conocimiento" #in embargo, los demostradores de teoremas, pueden ser adaptados para resolver problemas de otras $reas de conocimiento con estas dos mismas caracteríscas" Ena introducción general a este tema se da en =os y otros (-./9) y *undy (-./8), que conene el código en Arologo de un demostrador de teoremas muy simple" Xe!erencias ms recientes son las de Neborn (-..9), lmulla (-..:) y las incluidas en ellos"
-"/"9 1os Ruegos utomazados" 1os juegos automazados constuyen un ejemplo de una de las ms anguas y !ascinantes $reas de la I (v$ease, por ejemplo, Neell, #ha, y #imon (-.;8))" 1os juegos por computador (tales como el ajedrez, bacHgammon, y los de cartas) han visto un desarrollo masivo en los $Mlmos a3os" Aor ejemplo, los programas de juegos de ajedrez son capaces de comper e incluso vencer a bien conocidos maestros" &l juego automco requiere un estudio teórico pro!undo y ene varias aplicaciones en otras $reas tales como m%todos de bMsqueda, opmización, etc" Ena buena discusión
-"/": Xeconocimiento de patrones" -"/"; Xeconocimiento de la ]oz" -"/"< Arocesamiento de 1enguaje Natural" -"/"/ ]ision r'cial" -"/". Xobocs" -"/"-B Xedes Neuronales"
