En febrero de 2011 , los estadounidenses vieron como la red de IBM Watson equipo compitió en Jeopardy , un concurso de trivia. La computadora fácilmente vencer a sus oponentes humanos , pero tenía dificultad con las preguntas que utiliza palabras con múltiples significados , o se basan en las relaciones complejas. Aunque Watson funcionó en una granja de servidores que desplegó miles de procesadores y depósitos de almacenamiento grandes , tecnología similar se puede ejecutar en equipos de escritorio , para resolver problemas en ámbitos mucho más pequeñas. Instrucciones
1

Seleccione un dominio del problema pequeño para un proyecto piloto inicial . Si el proyecto implica el diagnóstico médico , comience con un área simple, al igual que un pequeño subconjunto de los 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 conocimiento donde se almacenan los datos y un motor de inferencia que analiza los datos para responder preguntas.
3

descargar varias herramientas de sistemas expertos y experimentar , 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 revise el costo final antes de la elección de éstos . Experimente con varios para saber qué herramienta funciona mejor para el proyecto y el dominio del problema . Después de un poco de ensayo y error , elegir el mejor de ellos para crear el sistema experto .
4

Crear la base de conocimientos . Comience 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 conocimientos se basa en miles de hechos, por lo que considerar la manera de recoger estos datos y hacer que en la forma apropiada.
5

Determine la interfaz de usuario . Será una pregunta basada en texto y de trabajo de la sesión mejor respuesta - o va a una serie de preguntas de opción múltiple trabajar mejor ? Base de esta elección en las personas que utilizarán el sistema y las capacidades del software.
6

de prueba del 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 asegurar que los datos fueron codificados correctamente y que se dispone de suficientes datos para responder a la pregunta. Continuar para ajustar el sistema , hasta que se pueda responder a todos los casos de prueba , así como las preguntas aleatorias formuladas por los probadores .
7

ampliar el sistema para cubrir todas las áreas del dominio del problema . Continúe agregando hechos en nuevas áreas . Afinar 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.