Los sistemas expertos (SE), son todos aquellos programas informáticos cuyo objetivo es solucionar un problema concreto y utilizan la IA para simular el razonamiento de un ser humano. Reciben este nombre por su imitación en la toma de decisiones de un profesional en la materia.
Fueron creados durante los 60, siendo uno de los primeros sistemas de IA utilizados con gran éxito.
Se componen de una base de conocimiento, que representa hechos y reglas concretos con una fórmula determinista (si A entonces B). Formados por:
* Un motor de indiferencia: aplica reglas a unos hechos conocidos y deduce nuevas situaciones.
* Módulos de comunicación: de consulta o de trabajo.
Algunas de las ventajas del uso de estos sistemas son la capacidad analítica y deductiva de grandes cantidades de información en un período de tiempo relativamente corto, por lo que se puede considerar el ahorro de tiempo y de recursos como una de las ventajas de la utilización de los mismos.
Sin embargo, como todo, tiene una serie de desventajas. Hablamos de su incapacidad para aprender, a pesar de que otros tipos de IA sí que la incluyen.
Existen diversos tipos de sistemas expertos, entre los que destacamos:
-RBO (Rule Based Reasoning): se basan en reglas establecidas con anterioridad y llevan a cabo una serie de situaciones complejas a través de unas reglas deterministas.
-CBR (Case Based Reasoning): solucionan los problemas usando soluciones ya existentes y haciendo una analogía de problemas anteriores, es decir, se basan en casos.
- Basados en Redes de Bayes: utilizan una serie de conjuntos de variables conocidas y su dependencia probabilística para poder deducir una solución. Se usan en predicción, clasificación o diagnóstico de enfermedades, así como en el ámbito médico.
Algunos ejemplos de aplicación de estos sistemas son:
* Salud: en su mayoría se usan en la medicina para el diagnóstico de enfermedades.
* Industria y negocios empresariales: para realizar tareas de análisis de préstamos, optimización de almacenes logísticos, toma de decisiones financieras, gestión de datos, evaluación, control de procesos, etc.