Какво представляват експертните системи в изкуствения интелект

Експертните системи често се използват като алтернатива, когато се търсят решения на сложни проблеми, които изискват определен вид човешки умения. Експертната система за изкуствен интелект (ИИ) е система за вземане на решения с помощта на компютри. Тя е предназначена за решаване на сложни проблеми. За тази цел тя използва знания, логическо мислене и спазване на норми. Това е едно от първите практически приложения на изкуствения интелект.

Какво представлява експертната система?

Експертните системи са интерактивни, надеждни компютърни инструменти за вземане на решения, които използват данни и евристики за решаване на предизвикателни въпроси. Смята се, че те представляват върха на човешкото знание и мъдрост. Задачата на експертната система е да решава най-сложните проблеми в определена област.

Характеристики на експертната система

Следват характеристиките на една експертна система.

Човекът експерт може да се промени, но експертната система може да остане завинаги.
Тя улеснява разпространението на човешката експертиза.
Експертната система може да включва знания от множество човешки експерти, което би увеличило ефективността на отговорите.
Тя понижава разходите за търсене на съвет от специалист в различни области, включително медицинска диагностика.
Вместо да използват стандартен процедурен код, експертните системи могат да се справят със сложни въпроси, като извеждат нови факти от известни факти на знанието, които обикновено се представят като правила „ако – то“.

Компоненти на експертната система

Съществуват пет компонента на експертната система в изкуствения интелект:

База от знания: Базата от знания съдържа фактите и правилата в една експертна система. Тя включва норми за решаване на проблеми и формулиране на методи, отнасящи се до областта, и знания в конкретни дисциплини.
Двигател за изводи: Най-основната задача на двигателя за изводи е да събира съответната информация от базата от знания, да я анализира и да определи решение на проблема на потребителя. Двигателите за изводи притежават също така умения за обяснение и отстраняване на проблеми.
Модул за придобиване на знания и обучение: С помощта на този компонент експертните системи могат да събират повече информация от множество източници. След това знанията се съхраняват в базата от знания.
Потребителски интерфейс: С помощта на този елемент потребител, който не е експерт, може да комуникира с експертната система и да разработва решения.
Модул за обяснения: Този модул дава на потребителя обосновка на заключението.

Примери за експертни системи

По-долу са посочени някои примери за експертни системи:

MYCIN: Тя може да разпознава различни бактерии, които могат да причинят остри инфекции, и се основава на обратна верижна връзка. Освен това тя може да предлага лекарства въз основа на теглото на пациента. Тя е сред най-добрите примери за експертна система.
DENDRAL: Инструмент за предсказване на молекулярна структура за химичен анализ.
CaDet: Това е един от най-добрите примери за експертна система, която може да открива рак в най-ранните му стадии.
PXDES: Видът и стадия на рака на белия дроб се определят с помощта на експертната система PXDES. Тя прави снимка на горната част на тялото, която наподобява сянка, за да определи състоянието. Тази сянка определя вида и тежестта.

Предимства на експертните системи

Използването на експертни системи вместо човешки експерти има няколко предимства:

Точност: Експертните системи са имунизирани срещу емоционална или човешка неточност. Те основават своя избор на факти и правила.
Постоянност: Когато човешките специалисти напуснат позициите си, техническата информация може да ги последва. Базираните на знания системи предлагат вечен резервоар от информация и знания.
Логическа дедукция: Експертните системи използват различни принципи, като например правилата „ако – то“, за да извличат заключения от вече известни данни.
Контрол на разходите: В сравнение с разходите за наемане на специалисти, експертните системи са сравнително евтини. Те могат да подпомогнат вземането на решения по-бързо и по-евтино.
Няколко експерти: Базата от знания на една експертна система се допълва от няколко експерти. Това дава повече информация, от която да се черпи, и не позволява на един експерт да влияе на процеса на вземане на решение.

Използване на експертни системи

Тя има широк спектър от приложения в проектирането и производството на материални обекти, включително проектиране и производство на автомобили и лещи за фотоапарати.
Тези системи обикновено се използват в областта на знанието за разпространение на подходяща информация до потребителите. Данъчните съветници и консултантите са двете стандартни експертни системи, използвани за този предмет.
Тя се използва във финансовия сектор за идентифициране на всякакви потенциални измами и подозрително поведение.
Експертната система в областта на изкуствения интелект се използва при оценката и ремонта на оборудване. Експертната система се използва в медицинската диагностика и е първото приложение на тези системи.

Конвенционална система срещу експертна система

Съществената разлика между експертните системи и конвенционалния софтуер за решаване на проблеми е методът, използван за кодиране на експертните знания, свързани с проблема. В традиционните приложения за кодиране на експертните знания по проблема се използват както структури от данни, така и програми. При експертния метод цялата експертиза, свързана с проблема, се представя само в структури от данни, а не в програми.

Традиционните системи не са в състояние да обяснят конкретно решение на даден проблем. Тези системи имат за цел да предоставят ясни решения. Експертните системи обаче могат да обосноват защо е необходима определена информация по време на даден процес и как е постигнат конкретен резултат.

Обикновено експертната система изпълнява своите изводи чрез символни изчисления, като използва символите за знание, като например правилата, различни форми на мрежи, рамки, скриптове и др. Въпреки това тези термини не могат да бъдат изразени от традиционните системи. Те твърде много опростяват проблемите и не могат да формулират въпросите „как, защо“.

Човекът експерт срещу експертната система

Същественото разграничение между експертните системи в изкуствения интелект и човешките експерти е, че експертните системи обработват знания, представени под формата на правила, и използват репрезентативни разсъждения в ограничена област, докато човешките експерти използват знания под формата на евристични правила за решаване на проблеми в ограничена област.

Експертните системи са винаги достъпни, за разлика от човешките експерти, които са на разположение само в определени часове от денонощието. Експертните системи се справят с всеки проблем за кратко време, докато човешките експерти могат да отнемат време.

В заключение, експертните системи са интерактивни и надеждни при решаването на сложни проблеми. Използват се в програми за човешки ресурси, медицина и други цели. Подобреното качество на решенията, намаляването на разходите, последователността, бързината и надеждността са някои от основните предимства на експертните системи в изкуствения интелект.