Muchos de los sistemas concha están, por tanto, escritos en PASCAL, lo que facilita su implantación en toda clase de ordenadores, aunque al final sean menos eficaces. Otro problema radica en el modo ineficaz en que los sistemas operativos convencionales traducen el LISP a lenguaje máquina, lo que provoca la lentitud de trabajo de muchos sistemas expertos. El futuro más próximo es la construcción de máquinas cuyo sistema operativo esté escrito en LISP. El estudio de los lenguajes de programación no es tarea de este libro y por su importancia e interés será objeto de otro volumen de la B.B.I, pero sí queremos ofrecer una pequeña introducción a las características más sobresalientes de los más importantes. Se puede decir que el lenguaje LISP es el único utilizado por los americanos dentro de la inteligencia artificial. La conclusión más importante que se deduce es que no existen diferencias esenciales entre los datos y las sentencias del programa, es decir. un programa LISP puede usar unos datos que, a su vez, son otro programa LISP. En consecuencia, modificarse a voluntad y, por otra, de diferenciar claramente el control y las reglas, aunque en el fondo ambas cosas sean programas LISP.
·Utilización de la Recursividad como una forma de escribir procesos y resolver problemas.
·Representación interna de los programas escritos en LISP como un conjunto estructurado de listas.
Partiendo de la unidad fundamental, la lista (que a su vez se compone de unidades indivisibles denominadas átomos) se crea la red del programa. Dicha ciado una lista de propiedades que contiene información sobre el átomo: nombre, valor y cualquier otra propiedad que se desee. Los nudos CONS son una estructura de datos dinámica que se compone de dos campos, cada uno de los cuales apunta hacía otro dato.
Los expertos en Inteligencia Artificial, o Ingenieros del Conocimiento, estudiando el tipo de problemas a los que más frecuentemente se enfrentan los profesionales de diversos campos han identificado tres estrategias de resolución, bien definidas y claramente diferenciadas. Son la diagnosis o prescripción, la planificación y el diseño. Una vez que los pioneros definieron estos tres tipos, los sistemas conchas que se han construido o se están construyendo se diseñan fundamentalmente para una de estas aplicaciones o, a lo sumo, para dos de ellas y sólo permiten el desarrollo de sistemas expertos cuya tarea se enclave dentro de los sistemas resolubles por dichas estrategias. Ciertas técnicas de representación del conocimiento (de inferencia o las estrategias de control) son en muchos casos específicas de una aplicación; por ejemplo, para la planificación, lo más normal es utilizar “forward chainning” (encadenamiento hacia adelante) en vez de “backward chainning”, pero, sin embargo, otras, como por ejemplo los factores de certidumbre (centainty factors)pueden ser utilizadas en más de una aplicación, estando, por tanto, incorporadas en la mayoría de los sistemas conchas. En general problemas de un tipo particular llevan asociadas herramientas construidas con una determinada forma de representación, inferencia y control. Comercialmente los sistemas concha se dividen en tres categorías:
·Herramientas para pequeños sistemas. Pueden trabajar sobre ordenadores personales. Son diseñadas para facilitar el desarrollo de sistemas que contengan menos de 400 reglas.
·Herramientas para grandes sistemas específicos. Pueden trabajar sobre máquinas LISP (ordenadores especiales) o en grandes ordenadores y están diseñadas para crear sistemas expertos que contengan entre 100 y varios miles de reglas, aunque estén restringidos hacia la resolución de un único tipo de problemas.
·Herramientas para grandes sistemas. Pueden trabajar sobre máquinas LISP o en grandes ordenadores y están diseñadas para crear sistemas que contengan entre 500 y varios miles de reglas; pueden incluir las características necesarias para la resolución de distintos tipos de problemas.
CREACION DE UN SISTEMA EXPERTO
A través de este capítulo intentaremos dar una idea del proceso real que se sigue en la construcción de un sistema experto pequeño, basado en la utilización tanto de las técnicas de inteligencia artificial como de las herramientas que se han puesto al servicio de los ingenieros del conocimiento. La aplicación y el tipo de conocimiento se deben ajustar a los modelos ya estudiados de forma que su análisis sea menos complejo; problemas cuya resolución implique engorrosos cálculos o procesos iterativos tendrán probablemente mejor solución en la ya muy probada programación clásica, y el coste, por otra parte, será sensiblemente inferior. Con el problema ya delimitado, los siguientes pasos se encaminarán a determinar el tipo apropiado de herramienta necesaria para atacarlos, desde la utilización de lenguajes de propósito general como LISP o PROLOG a los sistemas conchas, pasando por los sistemas esqueletos o entornos. La elección de uno u otro no sólo depende de aspectos técnicos, sino también de recursos humanos y en último término, aunque son al final los que priman, los recursos económicos. La última etapa del desarrollo pasa forzosamente por la construcción de un modelo reducido del sistema que se quiere implantar, con dicho modelo a escala se experimentará y resolverán. Una vez suficientemente probado se van aumentando sus prestaciones, y por tanto su complejidad, y sufrirá diversos procesos de realimentación y mejora hasta su instalación final.
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.
