Sistemas expertos inteligencia artificial
Contenidos
Lista de sistemas expertos
Al diagnosticar a un paciente para determinar la presencia y el tipo de cáncer, un médico analiza los resultados de sus pruebas. Ni que decir tiene que diagnosticar correctamente el cáncer, así como su tipo, es la piedra angular del éxito del tratamiento.
Hoy en día, un médico recurriría a la literatura sobre el tema y examinaría casos similares. Pero otra opción es introducir los resultados de las pruebas y el historial médico del paciente en un programa informático y compararlo con millones de registros patológicos similares.
Para resolver este problema, un equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT presentó un modelo que pretende distinguir automáticamente el tipo de linfoma, un grupo de cánceres de la sangre.
El marco elaborado analiza los informes de patología, que ofrecen un amplio abanico de mediciones, observaciones e interpretaciones realizadas por los patólogos, todo ello expresado en lenguaje natural. Con un análisis detallado de las características, su sistema genera características significativas y conocimientos médicos para la clasificación del linfoma.
Aprendizaje automático
Los sistemas expertos están diseñados para resolver problemas complejos mediante el razonamiento a través de cuerpos de conocimiento, representados principalmente como reglas “si-entonces” en lugar de a través de un código de procedimiento convencional[2]. Los primeros sistemas expertos se crearon en la década de 1970 y luego proliferaron en la década de 1980[3]. Los sistemas expertos fueron una de las primeras formas de software de inteligencia artificial (IA) realmente exitosas[4][5][6][7][8].
Un sistema experto se divide en dos subsistemas: el motor de inferencia y la base de conocimientos. La base de conocimientos representa hechos y reglas. El motor de inferencia aplica las reglas a los hechos conocidos para deducir nuevos hechos. Los motores de inferencia también pueden incluir capacidades de explicación y depuración.
Poco después de la aparición de los ordenadores modernos, a finales de los años 40 y principios de los 50, los investigadores empezaron a darse cuenta del inmenso potencial que tenían estas máquinas para la sociedad moderna. Uno de los primeros retos fue hacer que esas máquinas fueran capaces de “pensar” como los humanos. En concreto, hacer que estas máquinas fueran capaces de tomar decisiones importantes como lo hacen los humanos. El campo de la medicina/sanidad presentaba el tentador reto de hacer que estas máquinas pudieran tomar decisiones de diagnóstico médico[9].
Tipos de sistemas expertos
Existe una clase de programas informáticos, conocidos como sistemas expertos, que pretenden imitar el razonamiento humano. Los métodos y técnicas utilizados para construir estos programas son el resultado de los esfuerzos en un campo de la informática conocido como Inteligencia Artificial (IA). Se han construido sistemas expertos para diagnosticar enfermedades (Pathfinder es un sistema experto que asiste a los patólogos quirúrgicos en el diagnóstico de enfermedades de los ganglios linfáticos, ayuda en el diseño de síntesis químicas (Example), la prospección de yacimientos minerales (PROSPECTOR), la traducción de lenguajes naturales y la resolución de problemas matemáticos complejos (MACSYMA).
Aquí hay algunos ejemplos más de nuestro día a día que utilizan la IA- Siri de Apple, Bixby de Samsung, el motor de recomendaciones de Netflix, juegos como call of duty, coches autoconducidos, motores de filtrado de spam, viajes compartidos en Uber, reconocimiento de voz y patrones, etc.
El término Inteligencia Artificial fue acuñado por John McCarthy, en 1956, quien lo define como “la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes”. El campo se fundó en la afirmación de que una propiedad central de los humanos, la inteligencia. La sapiencia del Homo sapiens puede describirse con tanta precisión que puede ser simulada por una máquina. Esto plantea cuestiones filosóficas sobre la naturaleza de la mente y los límites de la arrogancia científica, cuestiones que han sido abordadas por el mito, la ficción y la filosofía desde la antigüedad.
Sistema experto basado en reglas
En inteligencia artificial (IA), un sistema experto es un sistema informático de toma de decisiones. Está diseñado para resolver problemas complejos. Para ello, aplica conocimientos y razonamientos lógicos y se ciñe a determinadas reglas. Un sistema experto es una de las primeras formas exitosas de inteligencia artificial.
Un sistema experto es cualquier sistema informático de toma de decisiones que sea interactivo y fiable para resolver problemas complejos. Un sistema experto se utiliza para aplicaciones como los recursos humanos, el mercado de valores, etc. Las principales ventajas de los sistemas expertos son la mejora de la calidad de las decisiones, la reducción de costes, la coherencia, la rapidez y la fiabilidad. Un sistema experto no ofrece soluciones inmediatas, y el coste de mantenimiento es elevado.
