Manejo de incertidumbre en sistemas expertos

6.1 Introducción 

La inteligencia artificial busca que algún ente no orgánico se comporte de igual manera que un ser humano, pero qué posee el hombre para actuar de una manera que ni las máquinas pueden imitar con perfección. 

 El ser humano es una caja negra, donde no sabemos exactamente que contiene, pero podemos afirmar que la manera de actuar de las personas frente a una situación lo hace de acuerdo a lo que le diga su conciencia y cuanto conoce de algún tema, entonces, las máquinas pueden algún día tener conciencia, como se podría dar la sensación de esto?.  La filosofía es el conjunto de saberes que busca establecer, de manera racional, los principios más generales que organizan y orientan el conocimiento de la realidad, así como el sentido del obrar humano y la psicología 

Parte de la filosofía que trata del alma, sus facultades y operaciones, y es aquí que como el estudio principal es el hombre y es en ciertos patrones donde la base de la inteligencia artificial se origina, de esta manera se podría lograr la sensación que las máquinas parezcan más humanos.  

Todo sistema que tenga por objetivo simular las interacciones entre componentes inteligentes y autónomos debe de considerar el manejo de incertidumbre e inconsistencia. La Incertidumbre se puede resumir como la información incompleta, fuentes poco confiables, detalles y hechos importantes que cambian, hechos imprecisos, vagos o difusos. La gente llega a soluciones razonables a pesar de todo 

 6.3 Criterios de validación Verificación y validación (V&V) 

Son dos de las etapas más importantes en el análisis del comportamiento de un sistema experto. Sin entrar en grandes profundidades, con la verificación trataremos de comprobar si hemos construido nuestro sistema correctamente. Ello implica asegurarse de que el “software” implementado no contiene errores, y que el producto final satisface los requisitos y las especificaciones de diseño. 

Por otra parte, el término validación se refiere, más bien, a un análisis de la calidad del sistema inteligente en su entorno real de trabajo, lo que nos permite determinar si el producto desarrollado satisface convenientemente las expectativas inicialmente depositadas. Ambas fases, verificación y validación, forman la base de un entramado más complejo destinado a evaluar globalmente el comportamiento de un sistema inteligente. Por simplicidad, las fases posteriores a la V&V se agrupan bajo el termino evaluación. 

 La evaluación se encarga de analizar aspectos que van más allá de la corrección de las soluciones finales del sistema. Así analizaría aspectos como utilidad, robustez, velocidad, eficiencia, posibilidades de ampliación, facilidad de manejo, análisis coste/beneficio, etc. 

6.4 Problemas apropiados para el desarrollo de un sistema experto 

Tipo de problemas que hacen apropiado el desarrollo de un sistema experto. 

 Las tareas requieren principalmente tratamiento y razonamiento simbólico. 

 Las tareas admiten el uso de métodos heurísticos. 

 Las tareas no son demasiado fáciles. Las tareas tienen un valor eminentemente práctico. 

 Las tareas tienen un tamaño razonable, esto es, el número de conceptos que deben ser manejados es limitado y no requiere conocimientos de muchas áreas diferentes.