¿Qué es la Ingeniería del Conocimiento?

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La Ingeniería del Conocimiento es la disciplina que crea los Sistemas Expertos. Es, por tanto, una pieza fundamental dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Los especialistas de Strategy Big Data, socio tecnológico de B12, nos explican qué es la Ingeniería del Conocimiento, qué relación tiene con la Inteligencia Artificial y cuál es su aplicación práctica en el terreno empresarial.

Ingeniería del Conocimiento e Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial se dedica al estudio y desarrollo de tecnologías que permitan que las máquinas piensen por sí mismas. Esta es la definición simplificada. Los especialistas buscan que esas máquinas sean capaces de aprender, razonar, evolucionar y, por tanto, autocorregirse y perfeccionarse, tal y como lo haría un ser humano. Es un terreno increíblemente amplio, que aúna multitud de disciplinas, entre ellas, la Ingeniería del Conocimiento.

Definición de Ingeniería del Conocimiento

La Ingeniería del Conocimiento es la rama de la Inteligencia Artificial que se dedica a estudiar, diseñar y desarrollar los Sistemas Expertos. Hablamos de softwares creados para solucionar problemas emulando la mente de una persona que sea experta en un campo en concreto, para ello aprende reglas de negocio, y técnicas como arboles de decisión para emular el conocimiento de un experto en una campo.

Qué son los Sistemas Expertos

En Inteligencia Artificial, los Sistemas Expertos son softwares, programas informáticos dedicados a solucionar problemas como lo haría un ser humano. El añadido, en este caso, es que el ser humano cuya mente se emula sería un experto en una materia concreta, es decir, que tendría un conocimiento especializado en ella. De ahí su nombre.

Explicado de forma sencilla: imagina que tienes un problema relacionado con un terreno concreto, por ejemplo, un problema de matemáticas. La persona a la que consultas es un matemático, un experto que tiene unos conocimientos previos que puede aplicar y que le sirven para razonar, hacer hipótesis y cálculos y, en última instancia, solucionar el problema.

Un Sistema Experto hace lo mismo: el software está programado con unos conocimientos iniciales especializados en una materia, y utiliza esos conocimientos cuando se le plantea un problema. Por tanto, un Sistema Experto está dividido, fundamentalmente, en:

1. Base del conocimiento: los conocimientos iniciales con los que trabaja el Sistema Experto. Redes semánticas, casos prácticos, reglas, predicados… toda la información inicial sobre una materia en concreto.
2. Motor de inferencia: el motor que le proporciona la capacidad para razonar, el que le lleva a seleccionar y combinar datos, contrastar los hechos, hacer hipótesis… En definitiva, a emplear los conocimientos iniciales en base al problema que se plantea, para encontrar una solución.

Un añadido que tiene el Sistema Experto es que el conocimiento no es estático. A medida que va encontrando soluciones, se realimenta, aprende por sí mismo para que la respuesta en el futuro sea más acertada y rápida.

La base del conocimiento está, por tanto, en constante actualización y esto, a su vez, proporciona más argumentos al motor de inferencia e incrementa los porcentajes de acierto de la respuesta.

Tipos de Sistemas Expertos

Existen dos tipos fundamentales de Sistemas Expertos, en función de en qué se basan para dar la respuesta al problema.

Basados en conocimiento

Estos Sistemas Expertos aplican la heurística, es decir, utilizan una serie de conocimientos iniciales para buscar la solución al problema.

Basados en casos

Se basan en casos anteriores, ejemplos previos que plantean un problema ya resuelto que es similar al actual. Estos sistemas adaptan el razonamiento que se hizo entonces a la nueva realidad, siguiendo pasos similares para encontrar la respuesta.

Primeros Sistemas Expertos

Los Sistemas Expertos se pueden emplear en multitud de campos, desde el empresarial hasta la medicina. De hecho, el primer Sistema Experto que tuvo una aplicación práctica real y fructífera se convirtió en un software bastante popular en los campos de la química y la biología.

Hablamos de Dendral, del equipo de Edward Feigenbaum de la Universidad de Standford. Se trata de un software desarrollado en los 60 que interpretaba estructuras moleculares, lo cual agilizaba considerablemente las tareas de los expertos en los campos mencionados.

En la década siguiente y con Dendral como base, Edward Shortliffe y su equipo, también de Standford, desarrollaron Mycin. Este software se utilizaba en medicina para diagnosticar enfermedades infecciosas en la sangre. En base a eso, Mycin también decidía qué medicación era la más adecuada para cada caso.

Mycin presenta un ejemplo muy claro de lo que es un Sistema Experto: tenía una información inicial (base del conocimiento), reunía datos sobre los síntomas de una persona en concreto, cruzaba esos datos con su información inicial (utilizando el motor de inferencia) y exponía un resultado. Después, utilizaba las conclusiones para ampliar su base del conocimiento.

Coetáneos a Mycin surgieron otros Sistemas Expertos relevantes y con aplicación en campos variados, como Prospector (que se empleaba para encontrar yacimientos de minerales), Puff (que estudiaba la función pulmonar) o Macysma (que resolvía problemas de álgebra computacional).

Cómo se utiliza la Ingeniería del Conocimiento en una empresa

Entre otras cosas, la Ingeniería de Conocimiento puede desarrollar Sistemas Expertos que agilicen el funcionamiento interno de una empresa y, por tanto, incrementen la productividad. Así, un Sistema Experto puede encargarse, por ejemplo, de:

• Auditorías internas.
• Contabilidad.
• Gestión de tareas.
• Atención al cliente.
• Automatización de procesos repetitivos.