Una vez que el experto ha transferido sus conocimientos al computador, la información puede estructurarse en árbol, siendo los nodos determinadas informaciones constituidas en axiomas o reglas. En la parte superior del árbol estaría la hipótesis u objetivo principal a seguir en la solución de la tarea propuesta, incluyendo evaluación y margen de error. El sistema experto puede tener una hipótesis o planteamiento principal y varios planteamientos secundarios. Cada planteamiento contempla una circunstancia de la situación. No se incluyen los planteamientos de baja probabilidad, en estas circunstancias el sistema puede aconsejar al usuario que consulte un experto humano. La Inteligencia de un sistema experto se puede evaluar, tal vez frívolamente, mediante una prueba conversacional de Turing. La prueba consiste en situar un operador frente a dos terminales. uno de los cuales está asistido por un ser humano, y el otro por un sistema de inteligencia artificial. Si al evaluar las respuestas a las preguntas efectuadas el operador no puede distinguir entre las respuestas de la máquina y las respuestas del experto humano, se dice que la máquina es inteligente. En nuestro caso, el sistema de inteligencia artificial sería un sistema experto y. si la prueba la pasase satisfactoriamente, se diría que el sistema es verdaderamente experto.
Casi todos los sistemas expertos actualmente en funcionamiento están en los Estados Unidos, pero, como pasó con los ordenadores, su uso se extenderá a todos los países industrializados. Al principio de los años ochenta, la empresa británica Racal Decca creó una división especializada en sistemas expertos para las industrias petrolíferas. Systems Programing Ltd desarrolló la técnica de la regla o segmento de conocimientos: una de Michie y sus colaboradores de Edimburgo que sirvió de base para el paquete Sage que apareció en el mercado en mayo de 1982. Durante el primer año de vida del producto se vendieron unos doce sistemas Sage. La empresa británica utilizó Sage en varios proyectos relacionados con el lanzamiento en 1985 de sus productos DM/1 y Estrlel. Para demostrar la versatilidad de Sage, Shell ha desarrollado un sistema de análisis del riesgo político. Las compañías ICI y BHRA Fluid Engineering están usando Sage en varios proyectos experimentales. El proyecto de ICI estudia los fenómenos de estrés mecánico y corrosión en tuberías, mientras que el de BHRA examina los flujogramas y las velocidades de los fluidos a través de las tuberías. La empresa SPL está utilizando Sage como base de un sistema abierto de consulta.
Los sistemas expertos se están aplicando en la actualidad a la resolución de una amplia gama de problemas prácticos. Como ocurre con los ordenadores de la quinta generación, los sistemas expertos suponen el abandono de los métodos tradicionales, sobre todo en lo referente a técnicas de programación. En 1982, d’Agapeyeff definió los sistemas expertos corno: programas para la resolución de problemas que solucionan asuntos especialmente complicados y que requieren un elevado nivel de conocimientos. Se les califica como sistemas basados en conocimientos, porque sus prestaciones están determinadas por la utilización de procedimientos y técnicas heurísticas similares a las utilizadas por los expertos humanos”. Los procedimientos o base de conocimientos y las técnicas heurísticas o aplicación de leyes empíricas y normas de sentido común, están incorporadas en el ordenador. El programa de acuerdo con los requisitos fijados por el usuario, aplica técnicas heurísticas a los conocimientos almacenados en el sistema. En condiciones ideales, el sistema podría explicar al usuario cómo ha llegado a una determinada conclusión. El comité de especialistas en sistemas expertos de la British Computer Society ha definido los sistemas expertos como:
“la implementación en un sistema de computación de una base de conocimientos especializada y versada, de modo que la máquina puede ofrecer consejo inteligente o tomar una decisión inteligente sobre una función del proceso. Una característica adicional muy deseable, que puede considerarse como funda-mental, es la capacidad del sistema, si así se le solicita, de justificar su línea de razonamiento, de forma directamente inteligible por el usuario. Todas estas características se pueden obtener mediante técnicas de programación basadas en reglas (rule based programming).
La definición anterior pone el énfasis en la programación basada en reglas. Es decir, programación lógica en lenguajes relacionales, tales como PROLOG, que permiten una amplia gama de aplicaciones: consulta, tratamiento de datos, sistemas de control en línea, y la posibilidad de explicar la línea de razonamiento que ha permitido la solución (característica no disponible en todos los sistemas expertos actuales). Actualmente existen prototipos de sistemas expertos en campos tales como medicina e ingeniería genética. Donald Michie menciona un sistema experto de uso comercial diseñado para aconsejar sobre cómo pagar menos impuestos. Los sistemas expertos permiten un planteamiento más flexible de nuevas aplicaciones informáticas mediante la utilización de varios tipos de Inferencia independientes del razonamiento puramente deductivo.
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.
