Category: SISTEMAS EXPERTOS


CONOCIMIENTO

EL CONOCIMIENTO

Entre una de las definiciones mas acertadas tenemos que el conocimiento es un conjunto de datos e ideas que se conocen acerca de algo, especialmente de una materia o ciencia, tenemos un conocimiento sensorial (si el objeto se capta por medio de los sentidos), éste se encuentra tanto en los hombres como en los animales, y un conocimiento racional, intelectivo o intelectual, si se capta por la razón directamente.

El conocimiento es más que un conjunto de datos, visto solo como datos es un conjunto sobre hechos, verdades o de información almacenada a través de la experiencia o del aprendizaje (a posteriori), o a través de introspección (a priori).

Según Platón, el conocimiento se caracteriza por ser necesariamente verdadero (episteme). De otro modo, la mera creencia y opinión (ignorante de la realidad de las cosas) quedan relegadas al ámbito de lo probable y lo aparente.

El conocimiento comienza por los sentidos, pasa de estos al entendimiento y termina en la razón. Igual que en el caso del entendimiento, hay un uso meramente formal de la misma, es decir un uso lógico ya que la razón hace abstracción de todo un contenido, pero también hay un uso real.

Conocimiento y su relación con los datos

El conocimiento es una apreciación de la posesión de múltiples datos interrelacionados que por sí solos poseen menor valor cualitativo. Significa, en definitiva, la posesión de un modelo de la realidad en la mente.

Por su parte el conocimiento tiene como fuente la información misma, por lo que es un producto posterior y surge a partir de ella. Si la información se elabora a partir de objetos materiales para después aparecer como ente ideal; el conocimiento retoma ese ente ideal para construirse. Una distinción semejante la encontramos en   Shera, quien expresa: “distinguimos entre información y conocimiento la información es el insumo del conocimiento, y siempre es recibida a través de los sentidos no puede haber conocimiento sin un conocedor.

Debemos tomar en cuenta q Información, Dato y conocimiento son muy diferentes.

Datos: Son valores recolectados del mundo real, estos no tienen contexto ni relación entre si o por si solos no representan una información valida

Información: Es cuando los datos ya han sido sometidos a un proceso el cual los relaciona entre si estos datos ya informan de algo real.

Conocimiento: Se genera cuando la información es sometida al uso y hay experiencia gracias a la vivencia.

ELEMENTOS DEL CONOCIMIENTO

Sujeto: Es el individuo conocedor. En él se encuentran los estados del espíritu en el que se envuelven o entran la ignorancia, duda, opinión y certeza.

Su función consiste en aprehender el objeto, esta aprehensión se presenta como una salida del sujeto fuera de su propia esfera, una invasión en la esfera del objeto y una captura de las propiedades de éste.

Objeto: Es aquello a lo que se dirige la conciencia, a la que se dirige la conciencia ya sea de una manera cognoscitiva, ya sea volitiva. Es lo que se percibe, imagina, concibe o piensa. Su función es ser aprehensible y aprehendido por el sujeto.

Los objetos pueden ser reales o irreales; llamamos real todo lo que nos es dado en la experiencia externa o interna o se infiere algo de ella. Los objetos irreales se presentan, por el contrario, como meramente pensados.

Medio: Generalmente hay ausencia de medios especiales, los instrumentos de trabajo son a la vez medios, del conocimiento de la realidad.

Los medios del conocimiento son:


La Experiencia interna: Consiste en darnos cuenta de lo que existe en nuestra interioridad. Esta experiencia constituye una certeza primaria: en nuestro interior ocurre realmente lo que experimentamos.

La Experiencia externa: Es todo conocimiento o experiencia que obtenemos por nuestros sentidos.

La Razón: Esta se sirve de los sentidos, elabora los datos recibidos por ellos los generaliza y los abstrae, transformando la experiencia sensible y singular en conocimientos que valen en cualquier lugar y tiempo.

La Autoridad: Muchísimos conocimientos que poseemos nos llegan a través de la comunicación de personas que saben mucho sobre el tema, estas personas tienen autoridad científica y lo que divulgan o enseñan merece toda nuestra adhesión.

WEBGRAFÍA

• Vargas-Mendoza, J. E. (2006) Teoría del conocimiento. México: Asociación Oaxaqueña de Psicología A.C. En http://www.conductitlan.net/conocimiento.ppt • Bitacora de AudieMan (2010) Relacion entre Datos, Informacion, Conocimiento e Inteligencia En http://audiemangt.blogspot.com/2010/05/datos-informacion-conocimiento-e.html • SOYDONDENOPIENSO (2007) Qué es el Conocimiento De: http://soydondenopienso.wordpress.com/2007/08/19/que-es-conocimiento/

Sistema experto que permitirá determinar si una persona es alcoholica  dar su diagnóstico del porque de su alcoholismo y a su vez sugerir los posibles tratamientos

OBJETOS Y VALORES

OBJETO VALOR
¿Tiene problemas en su casa por su forma de beber? SI-NO
¿Piensa que una bebida en especial, o cuándo mezcla varias, es la que lo emborracha y le hace perder el control? SI-NO
¿Se ha comprometido una y otra vez a dejar de beber sin conseguirlo? SI-NO
¿Se propuso alguna vez no tomar una sola copa al día siguiente? SI-NO
¿Cuándo asiste a reuniones sociales busca conseguir bebidas extras por no tener suficiente? SI-NO
¿Se molesta con las personas que beben sin meterse en problemas? SI-NO
¿Ha fallado a sus obligaciones por causa de la bebida? SI-NO
¿Le molesta la intervención de otras personas en su forma de beber? SI-NO
¿Ha intentado dejar de beber con juramentos, promesas o fuerza de voluntad, sin resultados? SI-NO
Después de una borrachera se ha preguntado: ¿en dónde estoy?, ¿qué día es hoy?, ¿quién me trajo?, o ¿qué hice? SI-NO
¿Durante los últimos meses ha tenido problemas donde el alcohol se vea relacionado? SI-NO
¿Ha pensado cómo sería la vida sin alcohol? SI-NO

REGLAS

REGLA 1

Si ¿Tiene problemas en su casa por su forma de beber? y si ¿Piensa que una bebida en especial, o cuándo mezcla varias, es la que lo emborracha y le hace perder el control? y SI ¿Se ha comprometido una y otra vez a dejar de beber sin conseguirlo? Y SI ¿Se propuso alguna vez no tomar una sola copa al día siguiente? ENTONCES UD ES ALCOHOLICO

REGLA 2

SI ¿Cuándo asiste a reuniones sociales busca conseguir bebidas extras por no tener suficiente? y SI ¿Se molesta con las personas que beben sin meterse en problemas? Y SI ¿Ha fallado a sus obligaciones por causa de la bebida? Y SI ¿Le molesta la intervención de otras personas en su forma de beber? ENTONCES USTED ES ALCOHOLICO

Regla 3

Si ¿Ha intentado dejar de beber con juramentos, promesas o fuerza de voluntad, sin resultados? y SI Después de una borrachera se ha preguntado: ¿en dónde estoy?, ¿qué día es hoy?, ¿quién me trajo?, o ¿qué hice? y SI ¿Durante los últimos meses ha tenido problemas donde el alcohol se vea relacionado? Y SI ¿Ha pensado cómo sería la vida sin alcohol? ENTONCES USTED ES ALCOHOLICO


El motor de inferencia como ya lo había explicado en una publicación anterior acerca de la Arquitectura de un Sistema Experto “trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y se encarga de las operaciones de búsqueda y selección de las reglas a utilizar en el proceso de razonamiento para obtener conclusiones acerca del problema” Es decir la función de un motor de inferencia es seleccionar las reglas posibles para satisfacer el problema de las cuales pueden ser de dos tipos, simples o compuestas.Las primeras son las que surgen como resultado de una regla simple, mientras que las compuestas surgen de más de una regla.

Para la obtención de conclusiones se utilizan dos tipos de reglas:

  • Regla Modus Ponens
  • Regla Modus Tollens

Regla Modus Ponens. Es muy utilizada y en esta regla son basados la mayoría de Sistemas Expertos. Se utiliza para obtener conclusiones simples. Aquí se examina la premisa de la regla, y si es cierta, la conclusión pasa aformar parte del conocimiento.

Ejemplo:

A= Hoy es Lunes

B= Lunes es inicio de semana

entonces “SI HOY ES LUNES” ENTONCES “LUNES ES INICIO DE SEMANA”

Es decir si A  es cierto entonces B es cierto

Regla Modus Tollens. Se utiliza  para obtener conclusiones simples,pero contrariamente a la anterior, se examina la conclusión y si es falsa, se concluye que la premisa también lo es.

A= Ricardo Arjona juega futbol

B= Ricardo Arjona fue premiado como mejor goleador

entonces si sabemos que  “RICARDO ARJONA NO FUE PREMIADO COMO MEJOR GOLEADOR”  ENTONCES “RICARDO ARJONA NO ES FUTBOLISTA”

En esta regla pasa lo contrario que en la regla anterior es decir si decimos si A es cierto B es cierto PERO  sabemos que B es falso por lo tanto concluimos que A también es Falso.

 

TOMADO DE :

http://personales.unican.es/gutierjm/cursos/expertos/Reglas.pdf

http://exa.unne.edu.ar/depar/areas/informatica/SistemasOperativos/ssee.pdf

http://www.slideshare.net/ruttbar/sistemas-expertos-4637427

Un sistema Experto consta de 7 elementos los cuales son:

  • Base de conocimientos.
  • Base de hechos
  • Motor de inferencia.
  • Subsistema de explicación.
  • Interfaz de usuario.
  • Módulo de adquisición de conocimiento
  • Módulo de comunicaciones

Base de conocimientos. Esta contiene el conocimiento que se debe del experto y codificarlo en la base de conocimientos.  La  forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son la utilización de reglas es decir básicamente constituye la descripción de los objetos y las relaciones entre ellos, así como de casos particulares y excepciones.

Base de hechos . Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta. Se trata de una memoria temporal auxiliar que almacena los datos del usuario, datos iniciales del problema, y los resultados intermedios obtenidos a lo largo del proceso de resolución.

Motor de inferencia o Interprete de Reglas. Este motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Se encarga de las operaciones de búsqueda y selección de las reglas a utilizar en el proceso de razonamiento. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.

Subsistema de explicación. Básicamente lo que trata es de explicar al usuario tanto las reglas usadas como el conocimiento aplicado en la resolución de un determinado problema. Usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión.

Interfaz de usuario. Todo sistema dispone de una interfaz de usuario, que gobierna el diálogo entre el sistema y el usuario lo que hace posible la comunicación. Por tanto debe ser interactiva siguiendo el patrón de la conversación entre seres humanos. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones.

Módulo de adquisición de conocimiento. Le sirve al experto para que pueda construir la base de conocimiento de una forma sencilla, así como disponer de una herramienta de ayuda para actualizar de la base de conocimiento cuando sea necesario. El módulo de adquisición del conocimiento, forman el esqueleto o sistema esencial, y que, separadas de las bases de conocimiento y de hechos, constituyen una herramienta software para el desarrollo de los sistemas basados en el conocimiento .

Módulo de comunicaciones

Puesto que los sistemas basados en el conocimiento no viven aislados sino que interactúan con otros sistemas es decir no solo son capaces de interactuar con el experto sino con estos sistemas, para poder recoger información o consultar bases de datos.

TOMADO DE:

http://html.rincondelvago.com/sistemas-expertos_1.html

http://rigo-fdr.blogspot.com/

http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtml

http://www.angelfire.com/ak6/ilb_ebustosf/6_3.pdf

Comenzaré recordando en si que era un SISTEMA EXPERTO pues bien un Sistema Experto es un “software que emula el comportamiento de una persona experta en cierta materia para la  de un problema.

Dicho esto vamos a ablar un poquito de la historia de los Sistemas Expertos enfatizando en los SISTEMAS EXPERTOS PIONEROS.

'Sistemas expertos'

Sus inicios datan a mediados de los años sesenta. Durante esta década los investigadores Alan Newell y Herbert Simon desarrollaron un programa llamado

GPS (General Problem Solver; solucionador general de problemas). Podía trabajar con criptoaritmética, con las torres de Hanoi y con otros problemas similares.Era un programa capaz de solucionar problemas de sentido común. El GPS utilizaba la teoría de la retroalimentación de Wiener. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas del mundo real, tales como un diagnóstico .

Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo el enfoque del problema restringiendo su ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los SE.

A partir de 1965, un  dirigido por Edward Feigenbaum, comenzó a desarrollar SE utilizando bases de conocimiento definidas minuciosamente.     Dos años más tarde se construye

DENDRAL, el cual es considerado como el primer SE. La ficción de dicho SE era identificar estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectrográfico.

Antes de DENDRAL los químicos solo tenían una forma de resolver el problema, este era tomar unas hipótesis relevantes como soluciones posibles, y someterlas a prueba comparándolas con los datos.

La realización de DENDRAL duró más de diez años (1965-1975).

En la década de los setenta se desarrolló

MYCIN para consulta y diagnóstico de infecciones de la sangre. Este sistema introdujo nuevas características: utilización de conocimiento impreciso para razonar y- posibilidad de explicar el proceso de razonamiento. Lo más importante es que funcionaba de manera correcta, dando conclusiones análogas a las que un ser humano daría tras largos años de experiencia.Ademas cabe recalcar que se trataba de un sistema experto para el diagnóstico de enfermedades infecciosas que era capaz de determinar, o en lo menos, sugerir el microorganismo que estaba causando la infección. Después de llegar a una conclusión, MYCIN prescribía una medicación que se adaptaba perfectamente a las características de la persona, tales como el peso corporal de este.

Luego surgió

EMYCIN (MYCIN Esencial) con el que se construyó SACON, utilizado para estructuras de ingeniería,

PUFF para  la función pulmonar y GUIDON para elegir  terapéuticos.

En esa época se desarrollaron también:

HERSAY, que intentaba identificar la palabra hablada, y PROSPECTOR, utilizado para hallar yacimientos deminerales. De este último derivó el shell KAS (Knowledge Adquisition System).

En 1973 se desarrolla el sistema experto llamado TIERESIAS. La funcion de este sistema experto era el de servir de intérprete entre MYCIN y los especialistas que lo manejaban, a la hora introducir nuevos conocimientos en su base de datos. El especialista debía utilizar MYCIN de una forma normal, y cuando este cometiera un error en un diagnóstico (hecho producido por la falta o fallo de información en el árbol de desarrollo de teorías) TEIRESIAS corregiría dicho fallo destruyendo la regla si es falsa o ampliándola si es eso lo que se necesita.

En 1979 aparece XCON, primer programa que sale del laboratorio Su usuario fue la Digital Equipament Corporation (DEC).

El proposito de XCON era configurar todos los ordenadores que saliesen de la DEC. El proyecto presentó resultados positivos y se empezó a trabajar en el proyecto más en serio en diciembre de 1978.

En abril de 1979 el equipo de investigación que lo había diseñado pensó que ya estaba preparado para salir, y fue entonces, cuando se hizo una prueba real, esperando resolver positivamente un 95% de las configuraciones, este porcentaje tan alto se quedó tan solo en un 20% al ser contrastado con la realidad; XCON volvió al laboratorio, donde fue revisado y a finales de ese mismo año funcionó con resultados positivos en la DEC.

En 1980 se instauró totalmente en DEC. Y en 1984, el XCOM había crecido hasta multiplicarse por diez. El XCOM supuso un ahorro de cuarenta millones de dólares al año para la DEC.

Entre los años 80 a 85 se produce la revolución de los Sistemas Expertos

En estos 5 años se crearon diversos sistemas expertos como el

DELTA, de General Electric Company, para la reparación de locomotoras diesel y eléctricas.

“Aldo en Disco” para la reparación de calderas hidróstaticas giratorias usadas para la eliminación de bacterias.

A partir de los 90 hasta la actualidad y con el desarrollo de la informatica, se produce un amplio desarrollo en el campo de la IA y los sistemas expertos, pudiéndose afirmar que estos se han convertido en una herramienta habitual en determinadas empresas en la actualidad.

Los sistemas expertos están ahora en uso comercial y de investigación en varios campos:

  • KAS (Sistema de Adquisición de conocimiento) y los ingenieros de Tiresias ayudar a construir sistemas de conocimiento experto.
  • ONCOCIN asiste a los médicos en la gestión de los complejos regímenes de medicamentos para el tratamiento de pacientes con cáncer.
  • MOLGEN ayuda a los biólogos moleculares en la planificación de experimentos de ADN.
  • GUIDON es un experto en educación que enseña a los estudiantes mediante la corrección de las respuestas a preguntas técnicas.
  • GÉNESIS Ayuda a los científicos en la planificación de experimentos de clonación.
  • TATR es utilizado por la Fuerza Aérea en la planificación de ataques contra las bases aéreas enemigas.
  • CASHVALUE, que evalúa proyectos de inversión y VATIA, que asesora acerca del impuesto sobre el valor añadido oIVA.

Muy bien eso es en cuanto a lo que pude encontrar acerca de la historia de los SISTEMAS EXPERTO o SE pero ahora vamos a ablar acerca de las diferencias que existen entre un Ciclo de vida de un SISTEMA EXPERTO y un SISTEMA CONVENCIONAL

Navegando por la red encontré basicamente 6 pasos o tambien llamadas Faces:

fase 1 consiste en encontrar un problema, localizar un experto para contribuir en el conocimeinto maestro, establecer un enfoque preliminar, analizar los costos y beneficios y finalmente preparar un plan de desarrollo.

fase 2 consiste del desarrollo de un prototipo de sistema. Es decir elaborar una versión pequeña del sistema experto para probar supuestos sobre cómo codificar los hechos, las relaciones y el conocimiento más profundo del campo del conocimiento maestro.

fase 3 Esta etapa sed babsa en el desarrollo del sistema completo.La estructura central de todo el sistema debe ser determinada; esta es la base de conocimientos debe extenderse a la base de conocimientos totales de manera congruente con el mundo real, y debe desarrollarse la interfase con el usuario.

El trabajo principal en esta fase es la suma de un gran número de reglas.  La complejidad de todo el sistema crece con el número de reglas y se ve amenazada la integridad del sistema.  Se desarrolla un conflicto fundamental en este período entre la fidelidad a la complejidad del mundo real y la comprensibilidad del sistema.

fase 4 La evaluación .  Cuando el experto y el ingeniero de conocimento quedan satisfechos de que el sistema está completo, puede ser probado ya contra los criterios de desempeño establecidos en etapas anteriores.  Es también tiempo de de mostrar el sistema a al institución e invitar a otros expertos a probarlo y presentar nuevos casos.

fase 5 La integración del sistema.  Una vez construido, el sistema experto debe ser integrado al flujo de los datos y patrones de trabajo de la institución.  Normalmente se deben desarrollar nuevos procedimientos, junto con nuevas formas, nuevas subunidades en la organización y nuevos procedimentos de entrenamiento.

fase 6 El mantenimiento del sistema.  Como cualquier sistema, el ambiente en el que el sistema experto opera está en cambios continuos.  Esto significa que el sistema experto debe también cambiar de manera continua. Se sabe muy poco sobre los costos de mantenimiento a largo plazo de los sistemas expertos, y aun se ha publicado menos.  Algunos sistemas expertos, en especial los grandes, son tan complejos que en algunos años los costos de mantenimiento habrán igualado los costos de desarrollo.

CICLO DE VIDA DE UN SISTEMA TRADICIONAL


Las fases en el ciclo de vida de os sistemas de información tradicional son las siguientes :

  • Concepciòn
  • Construcciòn
  • Explotaciòn
  • Mantenimiento

EN REALIDAD LA DIFERENCIA DE UN SISTEMA CONVENCIONAL Y UN SISTEMAS RADICA EN QUE “Los sistemas expertos estan diseñados de forma que facilitan la labor de los directivos de las organizaciones. La mayoria de los sistemas expertos son DSS(Decision Support Software, sowftware de ayuda a la toma de decisiones). Su principal objetivo es extraer conclusiones sobre los datos analizados. Por ejemplo: un sw tradicional de gestion de almacenes controla los stocks, entradas, salidas, etc. Un sistema experto además te podria informa de que época del año es la que tienes más stock. O cuando seria interesante comprar.

Las ventajas de los sistemas expertos estan claras. Sus consejos pueden ahorra millones a las empresas. Desventajas: muy caros de comprar y de implantar. Además el manejo suele ser costoso.”

SISTEMAS EXPERTOS

SISTEMAS EXPERTOS HISTORIA

FACES DE UN SISTEMA EXPERTO

El Sistema de Ingreso Biométrico consiste en la validación de la manera en la que el cliente digita sus datos al momento de ingresar a Banca Electrónica, garantizando así que la persona que realice las transacciones sea únicamente el propietario de la/las cuenta(s).

Adicionalmente el sistema construye, evoluciona y almacena un patrón personal grabando las características de comportamiento y entorno,  creando así  una huella o una firma única y exclusiva de cada cliente.

El Sistema contempla seguridades adicionales como son: el uso de preguntas  y figuras secretas, un sistema de alertas mediante correo electrónico y mensajes SMS que informarán cuando  existan intentos errados  o ingresos  sospechosos  a la  Banca Electrónica. Estos garantizarán  aún más el acceso seguro  a la Banca Electrónica.

 

 

Pienso que si es un sistema experto puesto que como leì en una pagina mejora su patrón de reconocimiento a través de técnicas matemáticas y estadísticas es decir va mejorando o aprendiendo y eso en esencia es un sistema experto.

FUENTES

 

http://www.hotwaves.net/sistema-biometrico-de-ingreso-del-banco-pichincha-revision/

http://wwwp2.pichincha.com/web/temas.php?ID=172

Weka es un conjunto de librerias JAVA para la extracción de conocimientos desde bases de datos. Es un software ha sido desarrollado en la universidad de Waikato (Nueva Zelanda) bajo licencia GPL lo cual ha impulsado que sea una de las suites más utilizadas en el área en los últimos años.

Es útil para ser aplicado sobre datos mediante los interfaces que ofrece o para embeberlos dentro de cualquieraplicación. Además Weka contiene las herramientas necesarias para realizar transformaciones sobrelos datos, tareas de clasificación, regresión, clustering, asociación y visualización. Weka está diseñadocomo una herramienta orientada a la extensibilidad por lo que añadir nuevas funcionalidades es unatarea sencilla.

Weka es un software libre distribuido bajo licencia GNU-GPL.

BENEFICIOS DE WEKA

Los puntos fuertes de Weka son:

  • Está disponible libremente bajo la licencia pública general de GNU.
  • Es muy portable porque está completamente implementado en Java y puede correr en casi cualquier plataforma.
  • Contiene una extensa colección de técnicas para preprocesamiento de datos y modelado.
  • Es fácil de utilizar por un principiante gracias a su interfaz gráfica de usuario.

DESVENTAJAS DE WEKA

Un área importante que actualmente no cubren los algoritmos incluidos en Weka es el modelado de secuencias.

FUENTES:

http://www.metaemotion.com/diego.garcia.morate/download/weka.pdf

http://users.dsic.upv.es/~cferri/weka/

http://es.wikipedia.org/wiki/Weka_(aprendizaje_autom%C3%A1tico)

Segùn lo que pude encontrar en la red el DEEP BLUE o tambien llamado “AZUL PROFUNDO” es una computadora creada por IBM o mejor dicho una super computadora que FUE CREADA para JUGAR AJEDREZ.

Para desarrollar esta Super computadora IBM tuvo que solucionar un problema base que era el cómo desarrollar un jugador de ajedrez computarizado que testeara a los mejores campeones en esta disciplina del mundo.

Pero con el transcurso de los años, el grupo diseño un procesador específico para ajedrez con la capacidad de examinar y evaluar entre doscientas y trescientas posiciones por segundo.Ademas este computador contaba con 256 procesadores.

Lo Verdaderamente sorprendente es que esta super computadora tuvo la capacidad para ganarle a un Campeón del Mundo vigente, Garry Kasparov. Esto ocurrió el 10 de febrero de 1996. Sin embargo, Kasparov ganó 3 y empató 2 de las siguientes partidas, derrotando a Deep Blue por 4-2. El encuentro concluyó el 17 de febrero de 1996.


Pienso que este SUPER COMPUTADOR es un sistema experto puesto que aprendiò de las versiones anteriores hasta el punto que ha logrado imponerse ante el CAMPEÒN DE AJEDREZ aunque claro hay que reconocer que existian factores que pudieron ahber influido para que Kasparov no ganara tales como la presion el cansancio

Fuentes

http://www.ajedrezdeataque.com/04%20Articulos/00%20Otros%20articulos/Computadoras/Kasparov.htm

http://www.efdeportes.com/efd7/sq7.htm

http://www.cad.com.mx/historia_de_deep_blue.htm

http://es.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue_(computadora)

Sistemas Expertos

Un Sistema Experto (SE), es básicamente un programa de computadora basado en conocimientos y raciocinio que lleva a cabo tareas que generalmente sólo realiza un experto humano; es decir, es un programa que imita el comportamiento humano en el sentido de que utiliza la información que le es proporcionada para poder dar una opinión sobre un tema en especial. Otros autores lo definen como sigue: un Sistema Experto es un programa de computadora interactivo que contiene la experiencia, conocimiento y habilidad propios de una persona o grupos de personas especialistas en un área particular del conocimiento humano, de manera que permitan resolver problemas específicos de ése área de manera inteligente y satisfactoria. La tarea principal de un SE es tratar de aconsejar al usuario.

Los usuarios que introducen la información al SE son en realidad los expertos humanos, y tratan a su vez de estructurar los conocimientos que poseen para ponerlos entonces a disposición del sistema. Los SE son útiles para resolver problemas que se basan en conocimiento.

Aplicaciones

Medicina, Economía, Psicología, Finanzas, Derecho y prácticamente todas las ramas del conocimiento.

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una página muy util  es esta visitala