Cómo crear un diagnóstico Knowledge Base Avanzada

En febrero de 2011, los estadounidenses vieron como la red de ordenadores de IBM Watson compitió en Jeopardy, un espectáculo de concurso de trivia. El ordenador fácilmente vencer a sus oponentes humanos, pero tenía dificultades con las preguntas que utilizan palabras con múltiples significados, o se basaban en relaciones complejas. Aunque Watson corrió en un conjunto de servidores que desplegó miles de procesadores y enormes depósitos de almacenamiento, una tecnología similar se puede ejecutar en ordenadores de sobremesa, para resolver problemas en dominios mucho más pequeñas.

Instrucciones

1 Seleccione un dominio del problema pequeño para un proyecto piloto inicial. Si el proyecto implica el diagnóstico médico, comenzar con un área simple, como un pequeño subconjunto de problemas respiratorios.

2 Buscar en la Internet para aprender cómo funcionan los sistemas expertos, y qué lenguajes y herramientas se pueden utilizar para el proyecto piloto. La mayoría de los sistemas expertos tienen dos partes, una base de conocimientos que se almacenan los datos, y un motor de inferencia que analiza los hechos para responder a las preguntas.

3 Descargar varias herramientas del sistema experto y experimento, para crear el proyecto piloto. Muchas de las herramientas son de código abierto, por lo que se pueden descargar de forma gratuita. Los productos comerciales a menudo ofrecen versiones de prueba gratuitas, pero comprobar el coste final antes de elegir estos. Experimento con varios de averiguar cuál es la herramienta que funciona mejor para el dominio del proyecto y problema. Después de algunos ensayos y errores, elegir el mejor de ellos para crear el sistema experto.

4 Crear la base de conocimientos. Comenzar por definir hechos de muestra para tener una idea de cómo se representa el conocimiento. Datos a menudo se almacenan como "si", entonces construye. Si el síntoma es la fiebre, la condición es la gripe. Si el síntoma es la secreción nasal, la condición es resfriado común. Una base de conocimiento se construye sobre muchos miles de hechos, por lo que debe tener en cuenta la manera de recoger estos hechos y conseguir que en la forma adecuada.

5 Determinar la interfaz de usuario. Será una pregunta y basado en texto responder mejor trabajo de la sesión - o va a una serie de preguntas de opción múltiple trabajar mejor? Basar esta elección en las personas que utilizarán el sistema y las capacidades del software.

6 Probar el sistema. Desarrollar un conjunto de casos de prueba para determinar qué tan bien funciona el sistema experto. Si ciertos casos de prueba no dan las respuestas correctas, compruebe la base de conocimientos para asegurarse de que los hechos fueron codificados correctamente, y que los hechos se dispone de suficientes para responder a la pregunta. Continuar para ajustar el sistema, hasta que pueda responder a todas los casos de prueba, así como preguntas al azar que plantean los probadores.

7 Ampliar el sistema para cubrir todas las áreas del dominio del problema. Continuar añadiendo hechos en nuevas áreas. Refinar la interfaz de usuario y ajustar el motor de inferencia. Si es necesario, añadir otros motores de inferencia que pueden analizar los datos utilizando otros algoritmos.

Consejos y advertencias

• Los sistemas expertos cayeron en desgracia en la década de 1990 debido a la potencia de cálculo limitada. Con el poder ampliado de procesadores de múltiples núcleos y, rápido almacenamiento de varios terabytes barato, sistemas expertos podrían ser un área prometedora para la investigación de cosecha propia.