Els sistemes experts són una branca de la intel·ligència artificial que emula la capacitat de decisió d'un expert humà en un domini específic. Aquests sistemes utilitzen coneixements i regles per resoldre problemes complexos que normalment requeririen la intervenció d'un expert humà.

Un sistema expert és un programa informàtic que utilitza coneixements i tècniques de raonament per resoldre problemes que normalment requeririen la intervenció d'un expert humà.

1. Base de Coneixement: Conté fets i regles sobre el domini específic.
2. Motor d'Inferència: Utilitza les regles de la base de coneixement per deduir nova informació o prendre decisions.
3. Interfície d'Usuari: Permet als usuaris interactuar amb el sistema expert.
4. Mòdul d'Explicació: Proporciona justificacions sobre les decisions preses pel sistema.
5. Mòdul d'Adquisició de Coneixement: Facilita l'actualització i expansió de la base de coneixement.

1. Entrada de Dades: L'usuari introdueix dades o consultes a través de la interfície d'usuari.
2. Processament: El motor d'inferència processa les dades utilitzant la base de coneixement.
3. Sortida de Resultats: El sistema proporciona una solució o recomanació basada en el processament.

Un dels primers sistemes experts desenvolupats per diagnosticar infeccions bacterianes i recomanar tractaments. Utilitzava una base de coneixement amb regles mèdiques i un motor d'inferència per avaluar els símptomes del pacient.

Un sistema expert dissenyat per identificar estructures moleculars en química orgànica. Utilitzava coneixements químics per analitzar dades espectromètriques i proposar possibles estructures moleculars.

Un sistema expert desenvolupat per ajudar en la configuració de sistemes informàtics VAX de Digital Equipment Corporation. Utilitzava regles per assegurar que les configuracions de maquinari fossin correctes i òptimes.

• Consistència: Proporciona decisions consistents basades en regles predefinides.
• Disponibilitat: Pot estar disponible les 24 hores del dia, els 7 dies de la setmana.
• Eficàcia: Pot processar grans quantitats d'informació ràpidament.
• Transferència de Coneixement: Facilita la transferència de coneixement d'experts humans a sistemes informàtics.

• Limitacions de Coneixement: Només pot resoldre problemes dins del seu domini de coneixement.
• Manteniment: Requereix actualitzacions constants per mantenir la seva base de coneixement rellevant.
• Cost de Desenvolupament: Pot ser costós i temps de desenvolupament llarg.

Objectiu: Crear un sistema expert bàsic per diagnosticar problemes comuns en ordinadors.

Passos:

1. Definir la Base de Coneixement:

   • Problemes comuns: No s'encén, pantalla blava, lentitud.
   • Regles: Si no s'encén i el cable està connectat, comprovar la font d'alimentació.

2. Desenvolupar el Motor d'Inferència:

   class SistemaExpert:
       def __init__(self):
           self.base_coneixement = {
               "no_s_encen": ["comprovar_cable", "comprovar_font_alimentacio"],
               "pantalla_blava": ["comprovar_drivers", "comprovar_hardware"],
               "lentitud": ["comprovar_memoria", "comprovar_disc_dur"]
           }
   
       def diagnosticar(self, problema):
           if problema in self.base_coneixement:
               return self.base_coneixement[problema]
           else:
               return ["Problema desconegut"]
   
   # Exemple d'ús
   sistema = SistemaExpert()
   problema = "no_s_encen"
   solucions = sistema.diagnosticar(problema)
   print(f"Solucions per a '{problema}': {solucions}")
   

3. Provar el Sistema:

   • Introduir diferents problemes i verificar les solucions proporcionades pel sistema.

Solució:

Els sistemes experts són una eina poderosa en la intel·ligència artificial que permeten automatitzar la presa de decisions en dominis específics. Tot i que tenen limitacions, la seva capacitat per emmagatzemar i aplicar coneixements especialitzats els fa valuosos en moltes aplicacions pràctiques. En el proper tema, explorarem les aplicacions d'aquests sistemes experts en diferents indústries.