¿Quién creó los sistemas expertos?

Los Sistemas Expertos fueron desarrollados por la comunidad de IA a mediados de los años 60.

DENDRAL: Primer Sistema Experto en ser utilizado para propósitos reales, al margen de la investigación computacional, y durante aproximadamente 10 años, el sistema tuvo cierto éxito entre químicos y biólogos, ya que facilitaba enormemente la inferencia de estructuras moleculares, dominio en el que Dendral estaba ...

Un sistema experto consta de 3 partes fundamentales:

Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos: Basados en reglas previamente establecidas o RBR (Rule Based Reasoning)

La primera formulación en tal sentido es atribuible al biólogo Ludwig von Bertalanffy (1901-1972), quien acuñó la denominación "Teoría General de Sistemas".

Historia. En el siglo XIX, el físico francés Nicolas Léonard Sadi Carnot, que estudió termodinámica, fue pionero en el desarrollo del concepto de "sistema" en las ciencias naturales.

Los sistemas expertos (SE) son programas informáticos que tienen el objetivo de solucionar un problema concreto y utilizan la Inteligencia Artificial (IA) para simular el razonamiento de un ser humano. Se denominan sistemas expertos porque estos programas imitan la toma de decisiones de un profesional en la materia.

​​​​​​​ Un sistema experto se divide en dos subsistemas: el motor de inferencia y la base de conocimiento. La base de conocimiento representa hechos y reglas. El motor de inferencia aplica las reglas a los hechos conocidos para deducir nuevos hechos.

Los Sistemas Expertos se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas, por ejemplo: Militar, Informática, Telecomunicaciones, Química, Derecho, Aeronáutica, Geología, Arqueología, Agricultura, Electrónica, Transporte, Educación, Medicina, Finanzas y Gestión.

Los sistemas expertos son programas informáticos diseñados para simular el conocimiento y las habilidades analíticas de un especialista en un campo concreto. Su finalidad es proporcionar a los usuarios recomendaciones, diagnósticos, soluciones o decisiones de nivel experto en áreas complejas, pero bien definidas.

Los sistemas expertos (SE) son programas informáticos que tienen el objetivo de solucionar un problema concreto y utilizan la Inteligencia Artificial (IA) para simular el razonamiento de un ser humano. Se denominan sistemas expertos porque estos programas imitan la toma de decisiones de un profesional en la materia.

Ventajas y limitaciones de los sistemas expertos

Tipos de sistemas expertos

Los componentes de un sistema experto son los siguientes:

Los sistemas expertos, en cuanto área de la inteligencia artificial cuyo propósito es crear sistemas especializados en tareas específicas, simulan el accionar de seres humanos, y se diseñan formalizando el conocimiento que éstos aplican.

La TGS surge en el siglo XX como un nuevo esfuerzo en la búsqueda de conceptos y leyes válidos para la descripción e interpretación de toda clase de sistemas reales o físicos.

Podríamos definir un sistema como un 'complejo de elementos interactuan- tes' (Bertalanffy, 1945, recogido en 1968, pág. 56, la cursiva es nuestra). Pero la definición anterior, carece de un matiz importante: de cuyas interacciones surge un comportamiento como un todo (Hall y Fagen, 1956).

El primer Sistema Operativo de la historia fue creado en 1956 para un ordenador IBM 704, y básicamente lo único que hacía era comenzar la ejecución de un programa cuando el anterior terminaba. En los años 60 se produce una revolución en el campo de los Sistemas Operativos.

Creación de PC-DOS

IBM observó los progresos, diariamente, y presentó más de 300 peticiones de cambio antes de aceptar el producto y escribir el manual de usuario para él. En julio de 1981, un mes antes de que lanzaran el PC, Microsoft compró todos los derechos de 86-DOS de SCP por 50 000 dólares.

Unos días después, Microsoft compró los derechos de autor del QDOS a Tim Paterson, que trabajaba para la Seattle Computer Products, por 50 000 dólares, que vendió a IBM como MS-DOS (Microsoft DOS).

Los sistemas expertos, siendo una técnica de la inteligencia artificial, enlazan reglas de razonamiento, obtenidas de un preproceso y análisis de datos, con el objetivo de llegar a una conclusión.

La Ingeniería de sistemas es una disciplina de la Ingeniería que se encarga de desarrollar, mejorar e implementar sistemas informáticos. Fuertemente vinculada con las matemáticas e informática, esta disciplina crea redes y sistemas al servicio de la organización que lo demande.

5 tipos de inteligencia artificial

Se refiere a las reglas de producción que definen relaciones puramente lógicas entre conceptos del dominio de un problema.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos.