Los sistemas expertos representan un paso adelante en la ciencia de la programación por su gran diferencia con los programas clásicos. En la programación normal para resolver un problema se crea un programa. En este programa, que está constituido por líneas en BASIC, FORTRAN u otro lenguaje, se encuentran formando una unidad tanto la información sobre el método para resolver el problema como los propios datos particulares del problema. Sin embargo, en los programas de inteligencia artificial (y más concretamente en los que constituyen los sistemas expertos) es muy importante, puesto que facilita enormemente la evolución del sistema al ser modulada su estructura. Así pues, el motor de inferencia se construye como un ente aislado e independiente de la base de conocimientos. Esto permite crearlo a la vez que otras partes del sistema y así se agiliza el proceso necesario. Sin embargo, hay que reconocer que no existe un 100% de independencia entre la base de conocimientos y el motor de inferencia, ya que, como ocurre con todo en esta vida, unos motores inferenciales funcionan mejor con un determinado tipo de base de conocimiento que con otro y, por tanto, se crean unas pequeñas diferencias entre los motores en función de la forma que toman el conocimiento sobre el tema. Ya tenemos definidas las diferencias de estructura entre los programas clásicos y los sistemas expertos. Sin embargo, todavía no está muy clara la gran ventaja de estos sistemas. Pueden pensar ustedes que mucho definir y estructurar, pero poco diferenciar realmente su funcionamiento; por lo visto hasta ahora se podría haber hecho un programa normal estudiando por un lado la mecánica de resolución y almacenando por otro los datos del programa. Sin embargo, “sI” existen grandes diferencias de funcionamiento.
Los sistemas expertos son mucho más eficaces que los programas clásicos porque pueden activar el bloque de inferencia que se necesita en cada caso sin necesidad de tener que analizar todos los precedentes. Es decir: si el paciente tiene hepatitis, el sistema experto analizará los datos de entrada que se le han introducido y deducirá que tiene hepatitis sin deducir previamente que no tiene gripe y que no tiene artritis. En este punto radica la gran ventaja de los sistemas expertos. De una base de conocimientos formada por mucha información sólo se activa la que corresponde a cada caso en función de la entrada de datos. A partir de la estructura sol del sistema experto se puede comprender perfectamente el papel fundamental del motor de inferencia. Ante cada problema planteado por el usuario y teniendo en cuenta la estructura autónoma del sistema, se pueden activar gran cantidad de bloques de inferencia para resolverlo. Estos bloques no tienen por qué ser los anteriormente definidos, sino que simplemente son formados por reglas independientes unas de otras, pero encadenadas para resolver el problema específico que se plantea en cada caso. En función de la puerta por la que se entre y en función de las normas básicas que utilicemos para atravesarla saldremos a un lugar o a otro, obteniendo resultados distintos en cada caso. Sin embargo, entre todos los caminos posibles para resolver un problema hay uno que resultará el mejor. Para conseguirlo habrá que utilizar las reglas óptimas de la base de conocimientos: el motor de inferencia deberá elegirlas. Esta tarea resulta fundamental y es precisamente en este punto del problema donde se plantean soluciones innovadoras.
Para elegir las reglas óptimas se pueden aplicar muchos criterios: simplemente mecánicos, es decir, sin que exista ninguna “chispa de inteligencia” o bien más heurísticos, basados en la experiencia. La palabra anteriormente citada, heurística, representa el eje sobre el que gira la inteligencia artificial y se estudiará con más profundidad posteriormente. Existe en la actualidad una tendencia a creer que todo problema informático debe resolverse mediante la creación de un sistema experto específico y esto es falso. Es cierto que muchos problemas podrían tener una solución desde el ángulo de la inteligencia artificial, pero ésta puede llegar a ser en ocasiones mucho menos eficiente que un programa clásico. Esto es así porque existe un determinado tipo de problemas que pertenecen al entorno de la inteligencia artificial y otro que no encaja tan bien. Por tanto, antes de realizar un proyecto informático conviene hacer un estudio de viabilidad y elección de las herramientas adecuadas para su ejecución. No cuesta demasiado y puede ahorrar mucho tiempo y dinero.
Particularidades de los Sistemas Expertos
Debido a la gran cantidad de posibilidades a la hora de crear el “camino de inferencia” para la resolución de un problema puede ocurrir (y de hecho se espera que ocurra) que ante los problemas planteados se consigan soluciones no programadas. Esto es precisamente lo que se pretende, que el sistema posea “movilidad”, que sea algo más que una simple base de datos de soluciones. Gracias a su estructura el sistema es capaz de explicar, paso por paso, su evolución desde las condiciones iniciales hasta la solución final y, además, describir por qué ha tomado cada decisión a la hora de las sucesivas opciones dentro del “camino de inferencia”. Como la base de conocimientos se encuentra separada del resto del sistema éste puede renovarse, actualizarse y mejorarse en su información sin necesidad de variar su estructura operativa. Esto resulta muy importante, puesto que puede utilizarse incluso para resolver tareas completamente distintas (dentro de la modalidad de problemas aptos para ser resueltos con la inteligencia artificial).
Belén Stettler, oriunda de Río Gallegos, Santa Cruz, Argentina, cuenta con 35 años y es Licenciada en Ciencias de la Comunicación Social por la Universidad de Buenos Aires (UBA). A lo largo de sus 13 años de trayectoria en comunicación política, ha trabajado como consultora en Buenos Aires, especializándose en estrategia, investigación y comunicación directa. Ha dirigido equipos de comunicación en diversas campañas. Su experiencia incluye roles importantes en la Obra Social del Personal de Seguridad Pública de Buenos Aires, la Vicejefatura de Gobierno de Buenos Aires, Claves Creativas, Ford Argentina y AkzoNobel, iniciando su carrera en Grupo Suessa Organización Empresaria.
