Sistemas Basados en reglas
La solución más popular para representar el conocimiento de un dominio(hechos y heurísticos) que es necesario para un sistema experto es mediante las reglas de producción (también conocidas como reglas SITUACIÓN-ACCIÓN o reglas IF – THEN). Un ejemplo sencillo de reglas de producción es el siguiente: SI la potencia que recibe una cápsula espacial no es suficiente Y se dispone de potencia de reserva suficiente Y la causa que produjo el primer fallo no se va a producir de nuevo, ENTONCES conectar el sistema de potencia de reserva.
Los sistemas basados en reglas trabajan mediante la aplicación de reglas, comparación de resultados y aplicación de las nuevas reglas basadas en situación modificada. También pueden trabajar por inferencia lógica dirigida, bien empezando con una evidencia inicial en una determinada situación y dirigiéndose hacia la obtención de una solución, o bien con hipótesis sobre las posibles soluciones y volviendo hacia atrás para encontrar una evidencia existente (o una deducción de una evidencia existente) que apoye una hipótesis en particular.
Algunos ejemplos de sistemas expertos son:
DENDRAL.- Fue ideado a finales de los setenta para generar una representación estructural de las moléculas orgánicas a partir de los datos de un espectrógrafo de masas. Tal solución tiene los siguientes pasos:
- Obtener las limitaciones de los datos.
- Generar estructuras candidatas.
- Predecir espectros de masa con los candidatos.
- Comparar los resultados con los datos.
Este sistema ilustra la solución común de resolver problemas en IA de «generación y prueba».
MYCIN.- fue diseñado a mediados de los setenta. Es un sistema interactivo que diagnostica infecciones bacterianas y suministra la terapia de antibióticos. MYCIN representa el razonamiento experto como una serie de reglas condición – conclusión, que relacionan los datos del paciente con hipótesis de infección y al tiempo estiman la «certeza» de cada regla. Trabaja hacia atrás con diagnosis hipotética, empleando reglas para estimar los factores de certeza de las conclusiones basadas en los factores de certeza de su historial para comprobar si la evidencia apoya la diagnosis. Si no hay información suficiente para comprobar la hipótesis, pedirá al médico datos adicionales y evaluarán en forma exhaustiva todas las hipótesis. Cuando ha finalizado, MYCIN da los tratamientos para todas aquellas diagnosis que han alcanzado un alto valor de certeza.
