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1.1 Introducción a la Inteligencia Artificial Historia de la Inteligencia Artificial 1.3 Las habilidades cognoscitivas 1.4 El proceso de razonamiento según la lógica 1.5 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía. 1.6 El modelo cognoscitivo. 1.7 El modelo del agente inteligente, Sistemas Multi Agentes, Sistemas Ubicuos. 1.8 Heuristica
1.8 El papel de la heurística ▶
1.8.1 Algoritmos de exploración de alternativas 1.8.2 Algoritmo A* 1.8.3 Algoritmos de búsqueda local
2.1 Principios y Metodología de la Inteligencia Artificial 2.2 Paradigmas de la Inteligencia Artificial 2.3 Mapas conceptuales 2.4 Redes semánticas 2.5 Razonamiento monótono 2.7 Conocimiento no-monótono y otras lógicas 2.8 Razonamiento probabilístico 2.9 Teorema de Bayes
3.1 Representación de conocimiento mediante reglas 3.2 Métodos de Inferencia en reglas 3.3 Reglas de producción 3.4 Sintaxis de las reglas de producción 3.5 Semántica de las reglas de producción 3.6 Arquitectura de un sistema de Producción (SP) o sistemas basados en reglas, (SBR).
3.6 Arquitectura de sistemas ▶
3.6.1 Hechos 3.6.2 Base de conocimientos 3.6.3 Mecanismo de control
3.7 Espacios de estados determinísticos y no determinísticos 3.8 Busqueda Sistematica.
3.8 Búsqueda sistemática ▶
3.8.1 Búsqueda en profundidad 3.8.2 Búsqueda en anchura
4.1 Robótica
Robotica ▶
4.1.1. Conceptos básicos. 4.1.2. Clasificación. 4.1.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.2 Redes Neuronales
Redes Neuronales ▶
4.2.1. Conceptos básicos. 4.2.2. Clasificación 4.2.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.3. Visión artificial.
Vision Artificial ▶
4.3.1. Conceptos básicos. 4.3.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.4. Lógica difusa (Fuzzy Logic).
Logica Difusa ▶
4.4.1. Conceptos básicos. 4.4.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.5. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
Procesamiento de Lenguaje Natural ▶
4.5.1. Conceptos básicos. 4.5.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.6. Sistemas Expertos (SE).
Sistemas Expertos ▶
4.5.1. Conceptos básicos. 4.5.2. Clasificación 4.5.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.

Inteligencia Artificial

🌸 3.6 ARQUITECTURA DE UN SISTEMA DE PRODUCCIÓN (SP) O SISTEMAS BASADOS EN REGLAS (SBR)


   Fundamento teórico

La arquitectura de un sistema de producción es la estructura interna que permite el funcionamiento de los sistemas basados en reglas.

Un sistema de producción organiza conocimiento y razonamiento para resolver problemas automáticamente.

Está formado por componentes que trabajan juntos para evaluar información y generar respuestas.

Su objetivo principal es transformar hechos en conclusiones mediante reglas.

Los sistemas basados en reglas son ampliamente utilizados en Inteligencia Artificial porque permiten simular procesos de razonamiento humano.

Componentes principales

Base de conocimientos

Contiene reglas y conocimientos.

Base de hechos

Almacena información actual.

Motor de inferencia

Evalúa reglas.

Mecanismo de control

Decide qué regla aplicar.

Memoria de trabajo

Almacena resultados temporales.

Funcionamiento general

Paso 1

Se ingresan hechos.

Paso 2

El motor compara hechos con reglas.

Paso 3

Selecciona reglas aplicables.

Paso 4

Ejecuta acciones.

Paso 5

Genera conclusiones.

Ventajas

  • Modularidad
  • Organización estructurada
  • Fácil mantenimiento
  • Automatización

Limitaciones

  • Puede crecer demasiado
  • Requiere actualización constante

Aplicaciones

  • Sistemas médicos
  • Sistemas financieros
  • Diagnóstico técnico
  • Automatización educativa

Video explicativo:



Práctica:

Actividad: Diseñar arquitectura de un SBR

Crear un diagrama de un sistema escolar que incluya:

  • Base de hechos
  • Base de conocimientos
  • Motor de inferencia
  • Resultado

📄 Ver práctica en PDF

Evaluación

  1. ¿Qué es un sistema de producción?
  2. ¿Qué componentes lo integran?
  3. ¿Qué hace el motor de inferencia?
  4. ¿Qué contiene la base de conocimientos?
  5. ¿Qué función tiene la memoria de trabajo?

Conclusión:

La arquitectura de un sistema de producción permite estructurar procesos inteligentes de manera organizada.

Es la base que hace posible el funcionamiento de sistemas expertos eficientes.

Referencias APA 7

Jackson, P. (1998). Introduction to expert systems.

Russell, S., & Norvig, P. (2021).

Etiquetas: Arq-SPSBR, Unidad3

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