Dentro del enfoque de la ingeniería de la Inteligencia Artificial, se clasifican las técnicas que pueden ser usadas como herramientas para solucionar problemas en las siguientes categorías:

1. Técnicas básicas, así llamadas por encontrarse a la base de diversas aplicaciones de IA. Entre otras se encuentran Búsqueda Heurística de Soluciones, Representación del Conocimiento, Deducción Automática, Programación Simbólica (LISP) y Redes Neuronales. Estas técnicas son las bases de las aplicaciones. En su mayoría, no necesita conocerla el usuario final, sino los profesionales que se dedican a su aplicación y la generación de aplicaciones comerciales.

2. Tecnologías, o combinaciones de varias técnicas básicas, orientadas a resolver familias de problemas. Las tecnologías son más especializadas que las técnicas básicas y están más cerca de las aplicaciones finales. Se pueden mencionar a la Robótica y Visión, Lenguaje Natural, Sistemas Expertos,

3. Clases o tipos de aplicaciones: Diagnóstico, Predicción (sistemas de autocontrol de reactores atómicos), Secuenciamiento de operaciones («Scheduling»), Diseño, Interpretación de datos. Todas ellas son familias de problemas tipo. Por ejemplo, el diagnóstico se refiere a encontrar las causas de fallas, ya sea que se trate de fallas en una línea de producción o de enfermedades en una persona.

 

Los sistemas expertos forman parte de un firme y verdadero avance en inteligencia artificial. Los sistemas expertos pueden incorporar miles de reglas. Para una persona seria una experiencia casi «traumática» el realizar una búsqueda de reglas posibles al completado de un problema y concordar estas con las posibles consecuencias, mientras que se sigue en un papel los trazos de un árbol de búsqueda. Los sistemas expertos realizan amablemente esta tarea; mientras que la persona responde a las preguntas formuladas por el sistema experto, este busca recorriendo las ramas más interesantes del árbol, hasta dar con la respuesta a fín al problema, o en su falta, la más parecida a esta.

COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO

• Base de Conocimientos: Similar a la base de datos.
• Motor de Inferencia: Similar a un programa lógico o núcleo del sistema experto.
• Motor de Aprendizaje: a medida que genera conocimiento va ah aprendiendo.
• Conocimiento Experto Humano: Cada vez que se genera un conocimiento se adquiere un aprendizaje.
• Interfaz de Usuario: Es hacer mas agradable el sistema con el usuario.
• Dominio: Es el área de influencia sobre el cual puede temer decisiones.