{"id":1248,"date":"2026-08-10T07:36:00","date_gmt":"2026-08-10T07:36:00","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=1248"},"modified":"2026-08-10T17:38:38","modified_gmt":"2026-08-10T17:38:38","slug":"estructura-de-un-sistema-experto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/tecnologia\/estructura-de-un-sistema-experto\/","title":{"rendered":"Estructura de un sistema experto"},"content":{"rendered":"
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Un sistema experto Incluye tres elementos fundamentales: el gestor de conocimiento. la base de conocimiento, y el modelo de situaci\u00f3n. El gestor de conocimientos utiliza normalmente la informaci\u00f3n contenida en la base de conocimientos para interpretar los datos presentes en el contexto inmediato del modelo de situaci\u00f3n. La base de conocimientos contiene todo aquello que pueda estar relacionado con la aplicaci\u00f3n. Es decir, el gestor de conocimientos trabaja como una herramienta polivalente respecto a la aplicaci\u00f3n. MYCIN, por ejemplo, aconseja tanto en la etapa del diagn\u00f3stico como en la del tratamiento de infecciones bacterianas. Cuando m\u00e1s amplia sea la base de conocimientos, con mayor facilidad el gestor de conocimientos efectuar\u00e1 las inferencias l\u00f3gicas necesarias para responder a una pregunta. Es decir, la potencia del sistema se mide m\u00e1s por la profundidad de sus conocimientos que por su capacidad de razonamiento. El sistema experto elabora sus respuestas directamente, en funci\u00f3n de la nueva informaci\u00f3n que se le va incorporando, o indirectamente, recordando los resultados de las inferencias anteriores. Adem\u00e1s de actuar sobre la base de conocimientos, el gestor controla tambi\u00e9n la adquisici\u00f3n de nuevos conocimientos. Es decir, el desarrollo de la base de conocimientos que incluye su actualizaci\u00f3n y modificaci\u00f3n, adem\u00e1s de las explicaciones a los usuarios: describir el funcionamiento del sistema y explicar el desarrollo de algunas de sus funciones, por ejemplo, los procesos de inferencia. El sistema experto puede trabajar a varios niveles: superficial, en aquellos casos que baste una simple y r\u00e1pida respuesta; o profundo, si se precisa un an\u00e1lisis m\u00e1s complejo.<\/p>\n\n\n\n

Software<\/h2>\n\n\n\n

Hay que destacar que el aspecto m\u00e1s importante de los sistemas expertos es el software. Los programas de los sistemas expertos se han escrito hasta ahora en lenguajes tradicionales, pero la tendencia actual es escribirlos en PROLOG, el lenguaje elegido para el n\u00facleo del sistema operativo de los ordenadores de la quinta generaci\u00f3n. Los lenguajes del estilo de PROLOG m\u00e1s que procesar cantidades num\u00e9ricas expresan relaciones. Esta caracter\u00edstica los hace id\u00f3neos tanto para los sistemas expertos como para los ordenadores de la quinta generaci\u00f3n. La utilizaci\u00f3n de reglas tales como operaciones de implicaci\u00f3n condicional: if then, puede facilitar el desarrollo de una base de conocimientos en PROLOG. En este tipo de contexto no se puede diferenciar entre datos e instrucciones. Ambos reciben el mismo tratamiento en una base de datos PROLOG y pueden seleccionarse a voluntad. Las instrucciones de PROLOG pueden considerarse tanto como la especificaci\u00f3n del programa como el programa en s\u00ed mismo.<\/p>\n\n\n\n

Los lenguajes convencionales de alto nivel, FORTRAN y COBOL, son ricos en sintaxis, pero d\u00e9biles en sus aspectos sem\u00e1nticos. Ello puede ser debido a que estos lenguajes iban dirigidos a programadores profesionales que realizaban gran multiplicidad de tareas en empresas de especialidad muy diversa. Los aspectos sem\u00e1nticos de un programa suelen ser espec\u00edficos de la aplicaci\u00f3n. En contraposici\u00f3n, los sistemas expertos son necesariamente muy ricos en aspectos sem\u00e1nticos e independientes de m\u00e1quinas y arquitecturas. No obstante, algunos lenguajes son particularmente adecuados para determinadas arquitecturas, por ejemplo, para arquitecturas de flujo de datos. Los sistemas expertos actualmente en funcionamiento dependen de la acumulaci\u00f3n de conocimientos en forma de reglas. Una ventaja de este planteamiento es que los conocimientos relativos al \u00e1rea de determinado especialista pueden ampliarse incrementalmente; adem\u00e1s. Est\u00e1 en una forma f\u00e1cilmente comprensible por un experto humano. Por ejemplo, el programa TEIRESIAS, que complementa a MYCIN. recopila reglas de los conocimientos del especialista humano. verifica la congruencia de las reglas y sigue una l\u00ednea de razonamiento que de las reglas que resultan inapropiadas. MYCIN acumula las reglas de diagn\u00f3stico mediante una serie de meta reglas. La tarea de compendiar reglas consume normalmente demasiado tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Las reglas Incluidas en una base de conocimientos son equivalentes a un programa de aplicaci\u00f3n, y pueden tener diferentes formatos. Uno de los formatos m\u00e1s utilizados es el correspondiente a la operaci\u00f3n de Implicaci\u00f3n condicional: if (si: una condici\u00f3n), the (entonces: una acci\u00f3n). La secci\u00f3n entonces puede incluir inferencias, aserciones, probabilidades, preceptos, etc. La primera de las m\u00faltiples condiciones asociadas a la regla determina si \u00e9sta es potencialmente v\u00e1lida respecto al estado actual del modelo de situaci\u00f3n. Para autorizar una acci\u00f3n, una regla puede exigir que se cumpla determinado n\u00famero de condiciones. Como ejemplo citaremos una regla de VM, un sistema para supervisar la recuperaci\u00f3n en el postoperatorio de un paciente que precisa respiraci\u00f3n asistida por medios mec\u00e1nicos:<\/p>\n\n\n\n

Si el contexto actual es ASSIST y el ritmo de la respiraci\u00f3n se ha mantenido estable durante 20minutos, y la relaci\u00f3n de inspiraci\u00f3n\/expiraci\u00f3n se ha mantenido estable durante 20 minutos, entonces el paciente est\u00e1 en CMV (controlled mandatory ventillation. oxigenaci\u00f3n controlada obligatoria). Nuestro ejemplo ilustra la transmisi\u00f3n entre el modo ASSIST y el modo CMV. Con relaci\u00f3n al modelo de situaci\u00f3n, ASSIST es un estado y CMV implica la toma de dos medidas. Cuando la regla entra en funcionamiento, cambia el contexto. Las reglas posteriores contin\u00faan adaptando el modelo de situaci\u00f3n. Como hemos podido observar. las reglas determinan los conocimientos del sistema. Algunos sistemas Incorporan s\u00faper meta reglas. Las reglas son an\u00e1logas al software del sistema en las configuraciones tradicionales. Actualmente son muy frecuentes los sistemas expertos basados en reglas. Utilizando de 200 a 300 reglas se obtiene un nivel aceptable de prestaciones. En el famoso Valle del Silicio (California) el valle donde tradicionalmente se asientan las compa\u00f1\u00edas americanas de alta tecnolog\u00eda se est\u00e1n desarrollando varios lenguajes cuya estructura es Independiente de las reglas que acabamos de describir: Rita, Rosie, Age, Hersay III, etc.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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