Un sistema experto es un programa informático que utiliza la IA para simular el juicio o el comportamiento de un humano con experiencia en un dominio específico. ¡Descubre todo lo que necesitas saber sobre cómo funciona, sus casos de uso y cómo aprender a dominarlo!
La inteligencia artificial está experimentando hoy en día un verdadero auge, con el boom de la IA generativa y de los LLM (Large Language Models) como GPT o Google Gemini. Sin embargo, esta tecnología está lejos de ser nueva.
Desde la década de 1970 se lograron las primeras realizaciones concretas. Fue en esa época que el informático Edward Feigenbaum de la Universidad Stanford inventó programas capaces de resolver problemas complejos imitando el razonamiento de expertos humanos en un dominio particular: los sistemas expertos.
Aunque están limitados a dominios de conocimiento restringidos, estos sistemas ofrecen la posibilidad de capitalizar y difundir la experiencia especializada rara.
Hasta el día de hoy, son utilizados en muchos sectores como la medicina, las finanzas, la industria o el diagnóstico de averías. Entonces, ¿cómo puede un simple software lograr esta hazaña?
¿Cómo funciona un sistema experto?
La arquitectura general de un sistema experto tiene tres componentes principales: la base de conocimiento, el motor de inferencia y la interfaz de usuario.
En primer lugar, la base de conocimiento contiene el conjunto de conocimientos del dominio, representados de manera que puedan ser explotados por el sistema.
Las principales técnicas de representación son las reglas de producción, los objetos, los marcos y las redes semánticas.
Por ejemplo, en un sistema médico, es posible representar los síntomas, las enfermedades y sus relaciones con reglas del tipo «Si fiebre Y tos persistente Entonces gripe».
En el núcleo del sistema, el motor de inferencia aplica algoritmos para deducir nuevos conocimientos a partir de los contenidos en la base de conocimientos.
Se distinguen dos grandes tipos de motores: los motores de encadenamiento hacia adelante (de la causa a los efectos) y los motores de encadenamiento hacia atrás (de los efectos a las causas). Sin embargo, hay métodos mixtos que combinan estas dos aproximaciones.
Así, al igual que los humanos, los sistemas expertos pueden mejorar su rendimiento al ganar experiencia con el tiempo.
Por su parte, la interfaz de usuario permite la comunicación entre el experto humano y el sistema. Resulta útil tanto para la adquisición de conocimientos como para la ejecución del sistema o la explicación de su razonamiento.
¿Para qué sirve? ¿Cuáles son las aplicaciones?
La utilización de los sistemas expertos va mucho más allá de simples herramientas de procesamiento de datos. Su capacidad para reproducir y aplicar la experiencia humana resulta útil para multitud de aplicaciones en diversos sectores.
En el campo médico, sirven para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Analizan los síntomas reportados por los pacientes, comparan estos datos con una base de conocimiento médico exhaustiva y proporcionan recomendaciones a los profesionales de la salud.
Además, pueden ser utilizados para la planificación de tratamientos personalizados en función de las características específicas del paciente.
En lo que respecta a la ingeniería, los sistemas expertos se despliegan para ayudar en el diseño, mantenimiento y solución de problemas de sistemas complejos.
Esto incluye las redes eléctricas, los sistemas de control industrial y las infraestructuras críticas. Su habilidad para identificar problemas potenciales, proponer soluciones y optimizar el proceso de manera proactiva los convierte en herramientas valiosas.
En el sector financiero, se utilizan estos sistemas para la evaluación de riesgos, la gestión de carteras, la detección de fraudes y la toma de decisiones de inversión.
Su capacidad para analizar grandes cantidades de datos financieros en tiempo real y proporcionar recomendaciones basadas en modelos y reglas predefinidos les da un papel indispensable para las instituciones financieras.
También son explotados comúnmente en la industria para el control de calidad, el mantenimiento predictivo, la gestión de la cadena de suministro y la optimización de procesos de fabricación.
Al permitir identificar problemas potenciales, diagnosticar averías y proponer soluciones en tiempo real, contribuyen a mejorar la eficiencia operativa y a reducir costes.
En una amplia variedad de contextos, los sistemas de expertos pueden servir de herramientas de apoyo a la decisión. Esto es así para la gestión de recursos humanos, la logística o la planificación estratégica.
Los tomadores de decisiones pueden basarse en sus análisis de datos complejos, su identificación de tendencias o sus recomendaciones de acciones adecuadas para tomar las mejores decisiones y anticipar los desafíos futuros.
¿Cuáles son los sistemas expertos más conocidos?
Entre los sistemas expertos más utilizados y conocidos, se pueden mencionar varios ejemplos. El CaDet (Cancer Decision Support Tool) permite identificar el cáncer en sus etapas más tempranas.
Asimismo, PXDES puede determinar el tipo y la severidad del cáncer de pulmón de un paciente. Los médicos también pueden contar con DXplain para diagnosticar diversas enfermedades.
También pueden aprovechar MYCIN para identificar bacterias como la bacteriemia y la meningitis. Por su parte, DENDRAL ayuda a los químicos a identificar moléculas biológicas desconocidas.
En el dominio de la fabricación, el sistema experto R1/XCON selecciona y solicita automáticamente componentes de computadora basándose en las especificaciones del cliente.
Numerosas ventajas, pero también limitaciones
La principal ventaja de los sistemas expertos es de permitir la difusión de la experiencia a gran escala, la reducción de costes con respecto al empleo de expertos humanos y la ayuda a la decisión en dominios críticos.
Sin reemplazar a los expertos humanos, pueden complementarlos gracias a sus decisiones basadas en reglas y hechos en lugar de en una influencia emocional.
Además, a diferencia de los humanos que pueden decidir dejar su empleo, los sistemas expertos conservan su conocimiento e información de forma permanente.
Sin embargo, estos sistemas también presentan importantes limitaciones. Su campo de conocimientos está restringido a un dominio particular, definido durante el desarrollo. De hecho, cualquier nueva situación fuera de este marco no podrá ser tratada correctamente por el sistema.
También se puede lamentar su patrón de pensamiento demasiado lineal y su incapacidad para resolver verdaderamente problemas. También carecen de intuición humana, y su falta de emociones puede ser también una debilidad en ciertos casos como el anuncio de un diagnóstico médico a un paciente.
Otro desafío importante es la mantenimiento. Con el conocimiento en constante evolución, la base de conocimientos debe actualizarse regularmente. Y este proceso es largo y costoso.
Además, ciertos tipos de conocimientos complejos plantean dificultades para su representación formal en los sistemas expertos. Es el caso, por ejemplo, del razonamiento por analogías.
Los sistemas expertos modernos y la IA
En el pasado, los primeros sistemas expertos se basaban esencialmente en bases de reglas definidas por expertos humanos. Hoy en día, ya no es así.
Los recientes avances en IA, en particular en el campo del Machine Learning, han permitido desarrollar nuevos enfoques.
Actualmente, los sistemas expertos denominados «híbridos» combinan las técnicas clásicas de representación del conocimiento con algoritmos ML capaces de extraer automáticamente modelos y reglas a partir de grandes cantidades de datos.
La aparición de Big Data y de tecnologías de procesamiento masivo, como el Cloud Computing, ha abierto así nuevas perspectivas para los sistemas expertos. Ahora pueden apoyarse en volúmenes gigantescos de datos reales.
Sin embargo, a pesar de estos importantes avances, los sistemas expertos actuales siguen siendo sistemas de IA estrecha o débil, especializados en tareas específicas.
Aún quedan muchos desafíos por superar para crear una IA general, capaz de razonar como los humanos en todo tipo de problemas…
Desarrollar un sistema experto: los pasos a seguir
El desarrollo de un sistema experto comienza primero por la adquisición del conocimiento de expertos humanos del dominio.
Esta etapa crucial recurre a diferentes técnicas como las entrevistas, el análisis de la documentación existente, o la observación de los expertos en situaciones de resolución de problemas.
Una vez adquiridos los conocimientos, hay que modelarlos y representarlos en un formalismo comprensible para el sistema (reglas, objetos, marcos…).
A menudo, este proceso implica simplificar y estructurar los conocimientos a veces incompletos o imprecisos de los expertos.
Después de estas etapas y antes de poder ser utilizado, el sistema debe someterse a una fase de validación y de pruebas exhaustivas.
Conclusión: los sistemas expertos, un paso crucial hacia la IA general o AGI
Verdaderos precursores de la inteligencia artificial moderna, los sistemas expertos todavía tienen un papel importante que jugar a pesar de sus limitaciones. Y esto, especialmente gracias a su integración de los últimos avances en aprendizaje automático y Big Data.
Representan un paso clave en el desarrollo de sistemas inteligentes cada vez más efectivos, autónomos y cercanos a la inteligencia humana…
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