{"id":1122,"date":"2026-05-25T11:32:55","date_gmt":"2026-05-25T11:32:55","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=1122"},"modified":"2026-05-27T11:47:45","modified_gmt":"2026-05-27T11:47:45","slug":"los-sistemas-de-informacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/herramientas\/los-sistemas-de-informacion\/","title":{"rendered":"Los sistemas de informaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

De momento, y quiz\u00e1 por muchos a\u00f1os, los ordenadores no pueden sacar informaci\u00f3n completamente<\/em> nueva respecto de la que poseen almacenada. Si a nuestro famoso ordenador, el que almacena todos los partidos que se han jugado de la Copa del Rey. Le preguntamos qui\u00e9n cree que va a ganar la Copa del a\u00f1o que viene, podr\u00e1 contestar cualquier equipo que ha jugado la competici\u00f3n, pero no podr\u00e1 responder con un equipo que no existe. Esto es muy importante. As\u00ed, pues, el aprendizaje ser\u00e1, precisamente. Lo que permita al ordenador realizar las siguientes tareas:<\/p>\n\n\n\n

\u00b7 completar la informaci\u00f3n almacenada; utilizar nueva informaci\u00f3n que necesite para procesos de inferencia.<\/p>\n\n\n\n

La nueva informaci\u00f3n que aprende el sistema puede venir por dos caminos diferentes:<\/p>\n\n\n\n

\u00b7Del propio usuario. En algunos procesos el ordenador puede ser consciente de qu\u00e9 nueva informaci\u00f3n puede cambiar el resultado. El ordenador “copero” podr\u00eda preguntar al usuario, antes de dar alguna soluci\u00f3n: \u00bfHabr\u00e1 alg\u00fan equipo nuevo en Primera Divisi\u00f3n el a\u00f1o que viene? As\u00ed, en el caso de que exista alguno, \u00e9ste ser\u00e1 introducido por el propio usuario y el sistema lo incorporar\u00e1 a sus conocimientos y lo tendr\u00e1 en cuenta como posible soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7De un proceso interno del ordenador. En este caso no se consigue informaci\u00f3n completamente nueva, sino resultante de la interrelaci\u00f3n de informaci\u00f3n previamente acumulada.<\/p>\n\n\n\n

Para ofrecer un ejemplo de este segundo m\u00e9todo vamos a crear otro ordenador que se ocupe de resolver problemas m\u00e9dicos.<\/p>\n\n\n\n

El usuario, en este caso un m\u00e9dico, le introduce al sistema los s\u00edntomas del paciente y el propio sistema expresa su opini\u00f3n indicando una enfermedad. Este “m\u00e9dico electr\u00f3nico” podr\u00eda aprender de la siguiente manera: Supongamos que la informaci\u00f3n que posee el sistema sea este “m\u00e9dico electr\u00f3nico” nos sirve adem\u00e1s para explicar brevemente la segunda gran cualidad espec\u00edfica de los sistemas expertos. el poder de inducci\u00f3n. Podemos apreciar c\u00f3mo a partir de una informaci\u00f3n que ha introducido el usuario (hace una semana que pas\u00f3 mucho fr\u00edo) y de unas relaciones entre hechos de informaci\u00f3n que posee, el ordenador consigue una soluci\u00f3n, combinaci\u00f3n de todo. A la acci\u00f3n de combinar la informaci\u00f3n para conseguir nuevos hechos se le llama inducci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Estructura de un sistema experto<\/h2>\n\n\n\n

Por esto, una vez que la teor\u00eda de los sistemas expertos queda expuesta y descritas las posibilidades y sus caracter\u00edsticas m\u00e1s importantes, queda por definir y reconocer c\u00f3mo est\u00e1 formado un sistema experto. Conocer la estructura general de un sistema de este tipo permite clarificar la comprensi\u00f3n de su funcionamiento.<\/p>\n\n\n\n

El sistema experto est\u00e1 formado b\u00e1sicamente por dos elementos:<\/p>\n\n\n\n

\u00b7 una base de conocimientos,<\/p>\n\n\n\n

\u00b7un motor inferencial.<\/p>\n\n\n\n

Analicemos cada uno de ellos:<\/p>\n\n\n\n

\u00b7Base de conocimientos.<\/h2>\n\n\n\n

En esta se guarda la informaci\u00f3n referente al tema tratado en los distintos casos por el sistema. La pregunta podr\u00eda ser: \u00bfPor qu\u00e9 se llama base de conocimientos y no base de datos, si al fin y al cabo lo que se almacena en dicha base es informaci\u00f3n? Respecto a este tema todav\u00eda no se han aclarado los cient\u00edficos. Incluso no se han puesto de acuerdo a\u00fan respecto a los elementos simples que engloba la propia base de conocimientos. Para profundizar en este problema hay que conocer los niveles del conocimiento diferenciados en inteligencia artificial, como haremos posteriormente.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7Motor inferencial. Se ocupa de gestionar la base de conocimientos de modo que ante preguntas del usuario el sistema ofrezca respuestas aceptables. Es decir, se ocupa de tomar las reglas y realizar inferencias para que tengamos una soluci\u00f3n. M\u00e1s adelante se explicar\u00e1n estas funciones con m\u00e1s detalle.<\/p>\n\n\n\n

Niveles de conocimiento, existen niveles de conocimiento que estructuran la informaci\u00f3n que maneja un sistema experto.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7HECHOS BASICOS DE INFORMACION<\/h2>\n\n\n\n

Es el nivel m\u00e1s bajo dentro de la jerarqu\u00eda de conocimientos. Representan simplemente hechos b\u00e1sicos, es decir, los elementos ling\u00fc\u00edsticos m\u00e1s simples que poseen sentido por ellos mismos. Son la base de la informaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

\u00b7REGLAS DE CONOCIMIENTO<\/h2>\n\n\n\n

Son bloques ling\u00fc\u00edsticos que representan un determinado tipo de informaci\u00f3n en funci\u00f3n de la forma en que se construyan. Est\u00e1n formados por hechos b\u00e1sicos, aunque puede ocurrir (de hecho, ocurre en algunos sistemas expertos) que las reglas de conocimiento pueden por ellas mismas representar la unidad m\u00ednima de conocimiento con la que trabaje un determinado sistema experto. Una regla de conocimiento puede representar lo que hay que hacer en caso de incendio; y solamente representar\u00e1 eso. En el caso de que ocurriera una inundaci\u00f3n no podr\u00edamos aplicar esta regla. Para crearla habr\u00e1 que utilizar como m\u00ednimo dos hechos b\u00e1sicos: el primero representar\u00e1 qu\u00e9 hacer realmente en caso de incendio; el segundo servir\u00e1 para tener claro que la regla creada s\u00f3lo se debe utilizar cuando hay un incendio y no cuando hay una tormenta, por ejemplo. Vemos como mediante la informaci\u00f3n de las reglas de conocimiento se constituye el conocimiento del sistema sobre un tema escogido (en el caso anterior, ser\u00eda c\u00f3mo tratar un incendio).<\/p>\n\n\n\n

\u00b7REGLAS DE CONTROL<\/h2>\n\n\n\n

Representan el \u00faltimo nivel de informaci\u00f3n en la estructura del conocimiento aqu\u00ed tratada. Una vez constituidas las reglas de conocimiento sobre un tema, se almacenan todas ellas en la memoria del ordenador. Sin embargo, ante una pregunta del usuario habr\u00e1 que utilizar, para responderle, s\u00f3lo unas cuantas de las reglas que se poseen, no todas.<\/p>\n\n\n\n

Las reglas de control, como su nombre indica, controlan la elecci\u00f3n de las reglas de conocimiento. Reglas de control forman el motor de inferencia en esta asignaci\u00f3n la base de conocimientos est\u00e1 formada por los hechos b\u00e1sicos y por las reglas de control. Para manejar correctamente la inferencia existen gran cantidad de herramientas l\u00f3gicas y matem\u00e1ticas estudiadas en este siglo. Entre ellas se encuentran la deducci\u00f3n, la inducci\u00f3n, etc. Todos estos m\u00e9todos matem\u00e1ticos pueden ser implantados en los sistemas para que trabajen con las reglas y produzcan soluciones Una vez estudiadas la estructura y cualidades m\u00e1s importantes de los sistemas expertos podemos realizar un gr\u00e1fico que aglutine perfectamente el trabajo del sistema. Si nos hacemos la famosa pregunta: \u00bfpor qu\u00e9 a la base de conocimientos no se le llama base de datos?  comprender\u00edamos ahora que en los sistemas expertos la base de conocimientos significa algo m\u00e1s que informaci\u00f3n almacenada, puesto que incluye ya una cierta “inteligencia\u201d en c\u00f3mo y cu\u00e1ndo utilizar la informaci\u00f3n. Por eso se llama precisamente Base de Conocimientos.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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