Sistema experto

Un sistema experto es un programa que intenta reproducir cómo decide un especialista en un dominio acotado: medicina, química, configuración de equipos, crédito. Tiene dos piezas principales: una base de conocimiento, con hechos y reglas del tipo «si… entonces…» obtenidas entrevistando a expertos, y un motor de inferencia, que encadena esas reglas para llegar a una conclusión y, a menudo, explicar el razonamiento.

Son el producto más conocido de la IA simbólica. DENDRAL, desarrollado en Stanford a partir de los años sesenta, ayudaba a identificar moléculas orgánicas a partir de datos de espectrometría. MYCIN, también de Stanford y de principios de los setenta, recomendaba antibióticos para infecciones bacterianas. En los ochenta los sistemas expertos vivieron un auge comercial en grandes empresas.

Su declive llegó por varias razones: extraer y mantener miles de reglas era caro (el llamado «cuello de botella de la adquisición de conocimiento»), los sistemas eran frágiles ante casos no previstos y no aprendían solos. Ese desencanto forma parte del segundo invierno de la IA.

No desaparecieron del todo: los motores de reglas siguen usándose en banca, seguros o cumplimiento normativo, donde se valora que cada decisión sea trazable. La diferencia con el aprendizaje automático es de origen: aquí las reglas las escriben personas; allá el sistema las infiere de los datos. Hoy es común combinar ambos, por ejemplo, un modelo que estima riesgo y un conjunto de reglas que garantiza que se cumplan políticas internas.