HISTORIA DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

Nacimiento de la IA como disciplina.

Nacimiento de la IA como disciplina.

Desarrollo de programas de lógica simbólica

Proyecto DENDRAL: primer sistema experto aplicado a la química.

MYCIN: sistema experto para el diagnóstico médico

Desarrollo de sistemas expertos en diversas áreas como finanzas y control de procesos

Lenguaje de programación utilizado para implementar sistemas expertos

Mayor accesibilidad para la programación de inteligencia artificial.

Auge de los sistemas expertos en la industria

Desarrollo de herramientas para la construcción de sistemas expertos

Avances en otras áreas de la IA como redes neuronales y aprendizaje automático

Evolución de enfoques híbridos combinando sistemas expertos con otras técnicas.

Desarrollo de los sistemas expertos

Necesidad de desarrollar sistemas que imiten el razonamiento humano

El teorema de Godel y su influencia en la inteligencia artificial

OTROS:
Medicina CASNET, INTERNIST, PUFF
Fabricación: XCON

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

El enfoque basado en reglas

El enfoque basado en casos

Lógica proposicional y lógica de predicados

Razonamiento basado en reglas y razonamiento basado en casos

Están limitados a problemas relativamente limitados.

No pueden enfrentar con facilidad a conocimientos "mixtos".
Posibilidad de error.

Programas = Estructuras de Datos + Algoritmos

SubSBC = Conocimiento + Control

Para actualizar necesitan reprogramación.

Tienen un elevado costo en dinero y tiempo, además que son poco flexibles a cambios y de difícil acceso a información no estructurada.

Por otra parte la inteligencia artificial no ha podido desarrollar sistemas que sean capaces de resolver problemas de manera general, de aplicar el sentido común para resolver situaciones complejas ni de controlar situaciones ambiguas. Sistema experto robótico utilizado en medicina