Hasta ahora se han considerado sinónimas las acepciones “sistemas expertos” y “sistemas basados en el conocimiento”(Knowledge systems), pero en los sistemas pequeños esto no es del todo cierto. Si se construye un sistema experto que ayude a decidir el tipo de los seguros, la cuantía de los mismos y los bienes que cubre, no se puede decir que el conocimiento que posee, necesario para realizar estas funciones, sea el de un experto, sino más bien se le debe denominar sistema basado en el conocimiento. Por otra parte, están, por ejemplo, los grandes programas de inteligencia artificial como DENTRAL y MYCIN que asesoran y resuelven casos médicos muy complejos y donde realmente ha sido necesario recurrir a verdaderos especialistas para poder introducir, en unos cuantos miles de reglas y hechos, todo el saber que posee la humanidad en dichos campos científicos. Estos últimos programas sí pueden ser denominados “sistemas expertos”. Los sistemas expertos “pequeños” tienen una concepción distinta a la de los grandes sistemas; las personas que utilizan estos programas no tienen por qué ser ingenieros de conocimiento, sino que normalmente, serán personas próximas al problema. En el ejemplo anterior (aquel que ayudaba en la determinación del seguro más apropiado) el supervisor del programa deberá ser el agente de seguros y, por lo tanto, todo pequeño sistema experto será eficiente y tendrá éxito si es verdaderamente sencillo en su utilización. Como conclusión: los sistemas pequeños son normalmente sistemas basados en el conocimiento y su característica fundamental es la sencillez de programación, manejo y modificación. Pasos a seguir a la hora de decidirnos por el tema de un sistema experto pequeño hubiéramos podido optar por algunos muy complejos, con los cuales se pudiera vislumbrar la potencia de estos programas, pero en beneficio de una mayor claridad hemos optado por un tema de conocimiento general como es la elección del viaje en una agencia de turismo. Es en realidad un sistema basado en el conocimiento, pues no necesita un experto en su realización y resuelve problemas que cualquiera puede solucionar. Para su construcción los ingenieros del conocimiento deben seguir los siguientes pasos:
Paso 1: Selección de la herramienta
Las herramientas pequeñas son menos restrictivas en sus aplicaciones que las grandes. Por esta razón todas las herramientas pequeñas se adaptan bien y fácilmente a cualquier problema, siempre que pertenezcan al tipo de diagnosis y prescripción.
·El tiempo que debemos tardar en resolverlo debe estar normalmente entre los 15 y 30 minutos. Si es menos de 10 el problema es muy sencillo, y si se tarda más de 30 implica demasiado conocimiento y será muy lento.
· No debe tener que examinar diagramas o cualquier contacto físico; será tal que pueda ser normalmente resuelto a través de una conversación telefónica.
· Asimismo el proceso de resolución se podrá llevar a cabo mediante una serie de reglas y, como mucho, unos pocos cálculos Si la solución requiere muchos cálculos es mejor la programación tradicional como, por ejemplo, una hoja de cálculo electrónica.
·El conjunto de posibles soluciones finales no debe sobrepasar unas pocas docenas. Si dichas soluciones son más de 50 habrá, probablemente, otras herramientas más aptas que las utilizadas por I.A.
El conjunto de estas normas reduce considerablemente el número de posibles temas a considerar. En el caso de la agencia de turismo, el cliente suele explicar su caso y elegir el viaje en unos 20 minutos y no se precisan muchos cálculos matemáticos, quizá unas sumas y multiplicaciones para conocer los precios exactos aplicando diversas tarifas. A través del teléfono es posible contar todo lo referente al viaje y el conjunto de soluciones básicas no sobrepasa la docena y media. Si bien es cierto que dentro de cada solución básica (por ejemplo, apartamento en la playa) existen muchas variantes, ésta es la que en principio se buscaba, y delimitará enormemente el problema.
Paso 2: Identificación y representación del conocimiento
Consiste en el explicitación de cada uno de los factores que concurren en la solución del problema, es decir, es el conjunto de datos iniciales que debe conocer el agente de turismo para poder decidir el tipo de viaje que más conviene a cada situación. Los factores que concurren en el problema se limitarán inicialmente a seis: motivo, fecha de viaje, dinero, número de personas, lugar de residencia y edad.
·Motivo. ¿Cuál es el motivo del viaje?, es uno de los factores más destacados y puede tomar los siguientes valores discretos: Descanso. Diversión. Deporte. Turismo.
·Fecha del viaje. Temporada en la que se pretende realizar el viaje: sólo se tendrán en cuenta las estaciones je de una forma global: ·Dinero. Cantidad de dinero que se piensa gastar en la vía Normal (inferior a 75.000 pts/persona). Superior (más de 75.000 pts/persona)
. Número de personas. Indica de alguna forma la preferencia o necesidad de optar por un tipo de viaje u otro.
·Lugar de residencia. Un factor poco indicativo, por una parte, pero muy exclusivo o limitativo por otra:
·Edad. La edad suele conllevar un tipo de viaje distinto.
Hay que hacer notar que no todos los factores precedentes experto, pero por simplicidad a todos les será asignado el mismo cular y generalizar mediante el mismo el concepto de sistemas basados en el conocimiento.
Paso 3: Diseño del sistema
Inicialmente se limita el conjunto de soluciones a 10; luego, en la fase de ampliación y mejora, se podría llegar hasta un número aproximado de 40. Actualmente en Estados Unidos se han definido dos tendencias muy diferentes sobre cómo interpretar la filosofía de utilización y desarrollo de los sistemas expertos. Por un lado, se encuentran los defensores del formalismo y la lógica como pilares de su desarrollo.
Paso 4: Desarrollo con el sistema concha de un prototipo
Llegados a este punto sólo tenemos que escribir la base de conocimientos anterior y el sistema concha M.1 se encarga del resto maneja las reglas y elige las que tiene que aplicar en cada caso, pregunta cuando desconoce algún factor y es capaz de mostrarnos cómo ha llegado a esa solución o por qué, en un momento dado, hace una pregunta determinada.
Estas dos últimas características son de gran ayuda e importancia para el encargado de poner a punto el programa, facilitándole la depuración y eliminación de errores del sistema.
Paso 5: Ampliación y modificación
La facilidad de ampliar una base de conocimientos debe ser una de las características más importantes de los sistemas conchas. En nuestro caso se pueden escribir hasta 200 reglas en la base de M.1, con lo cual se podrían completar todos los casos que no se han introducido en el prototipo.
Paso 6: Puesta al día y revisión
Es sólo una extensión del paso 5 y consiste en adaptar la base de conocimiento a las situaciones cambiantes que concurren en el sistema experto. Aunque el ejemplo era realmente simple, con él nos hemos podido dar una idea del sistema utilizado en estos pequeños sistemas basados en el conocimiento.
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.
