Arquitectura de un Sistema Experto

Mediante este gráfico podemos entender que la arquitectura de un sistema experto está basada en una entrada de datos realizada por el usuario a fin de efectuar la oportuna consulta. Las entradas no solamente están compuestas de estas consultas. El aprendizaje del sistema y las condiciones específicas del problema a tratar también han de encontrarse en la entrada.

Junto a ello, se encuentra la administración del sistema, compuesta por una interfaz encargado del manejo de la sintaxis del lenguaje y de la máquina de inferencias, que se encarga de efectuar la búsqueda en la base de conocimientos y en la base de datos. Por último, se tienen los resultados. (1)

De una manera mas resumida encontré este aporte en la web:

" Arquitectura. Un sistema basado en conocimientos se compone de:

1. Base de Conocimientos (Knowledgebase): representa el conocimiento del experto y el problema en forma de hechos descriptivos y reglas de inferencia lógica. La base de conocimientos es algo más que una base de datos, ya que su mecanismo de búsqueda (query) es más que una simple comparación (text matching), de hecho (como se verá más delante), es una búsqueda donde un elemento puede "encadenar" a otro (chaining) utilizando comparaciones más sofisticadas (unification and pattern matching). Desde luego, la calidad del conocimiento de salida dependerá de la calidad del conocimiento depositado en su correspondiente base de conocimiento (garbage-in, garbage-out).
2. Máquina de Inferencias (Inference Machine): traduce reglas siguiendo sus propios algoritmos de búsqueda, control y resolución de conflictos. Dos métodos típicos de búsqueda (encadenamiento de reglas) son: 1) forward chaining y 2) backward chaining. De manera simplificada, el proceso inicia partiendo de los hechos del problema que se alimenten al sistema, e.g. un dato, lectura, señal, imágen, etc. Luego, la máquina intenta llegar a una conclusión válida buscando aquellas relgas que crea puedan cumplirse, i.e. mecanismo de encadenamiento. Cada vez que se cumple una regla, existe un nuevo hecho que de no ser la solución definitiva, puede usarse este "nuevo" conocimiento como un "nuevo" hecho en la base de conocimientos.
3. Interfaz de Usuario (User Interface): recibe y entrega información interactuando con el usuario, es decir, el usuario puede: 1) alimentar hechos, 2) proporcionar objetivos, 3) nuevas restricciones y reglas, 4) escribir programas que deban adicionarse al sistema, 5) solicitar resultados y reportes, y 6) cuestionar cómo se obtuvieron ciertas conclusiones. Dada la posible complejidad que puede existir entre el sistema y el usuario, se pueden tener distintos tipos de especialistas como usuarios, tales como: 1) el experto, 2) el ingeniero de conocimiento, 3) el programador, 4) el administrador del sistema, y 5) los usuarios finales." (2)

VIA (1): Jackson, P. Introducción a Sistemas Expertos Addison-Wesley, 1990.

VIA (2): http://www.depi.itch.edu.mx/apacheco/ai/definic.htm