Mitä asiantuntijajärjestelmät ovat tekoälyssä

Asiantuntijajärjestelmiä käytetään usein vaihtoehtona, kun etsitään ratkaisuja monimutkaisiin ongelmiin, jotka edellyttävät tietynlaista inhimillistä osaamista. Asiantuntijajärjestelmä tekoäly (AI) on järjestelmä, jossa päätökset tehdään tietokoneiden avulla. Se on tarkoitettu haastavien kysymysten ratkaisemiseen. Se käyttää tähän tietoa, loogista ajattelua ja normien noudattamista. Se on yksi tekoälyn ensimmäisistä käytännön sovelluksista.

Mikä on asiantuntijajärjestelmä?

Asiantuntijajärjestelmät ovat vuorovaikutteisia, luotettavia tietokonepohjaisia päätöksentekovälineitä, jotka hyödyntävät tietoja ja heuristiikkoja haastavien päätöksentekokysymysten ratkaisemiseen. Sen katsotaan edustavan inhimillisen tiedon ja viisauden huippua. Asiantuntijajärjestelmän tehtävänä on ratkaista tietyn alan hankalimmat ongelmat.

Asiantuntijajärjestelmän ominaisuudet

Seuraavassa on asiantuntijajärjestelmän ominaisuuksia.

• Ihmisen asiantuntija voi muuttua, mutta asiantuntijajärjestelmä voi kestää ikuisesti.
• Se helpottaa inhimillisen asiantuntemuksen jakamista.
• Asiantuntijajärjestelmään voidaan sisällyttää useiden ihmisasiantuntijoiden tietämystä, mikä lisää vastausten tehokkuutta.
• Se alentaa kustannuksia, joita aiheutuu asiantuntijan neuvojen hakemisesta eri aloilla, kuten lääketieteellisessä diagnostiikassa.
• Tavanomaisen proseduraalisen koodin sijaan asiantuntijajärjestelmät voivat käsitellä monimutkaisia kysymyksiä päättelemällä uusia tosiasioita tunnetuista tietoon kuuluvista tosiasioista, jotka tyypillisesti esitetään jos-jos-sääntöinä.

Asiantuntijajärjestelmän osat

Asiantuntijajärjestelmään kuuluu tekoälyssä viisi komponenttia:

• Tietopohja: Tietopohja sisältää asiantuntijajärjestelmän faktat ja säännöt. Se sisältää ongelmanratkaisunormit ja muotoilumenetelmät, jotka soveltuvat kyseiseen alaan ja tietämykseen tietyillä tieteenaloilla.
• Päättelymoottori: Päättelymoottorin tärkein tehtävä on kerätä tietopohjasta asiaankuuluvaa tietoa, analysoida sitä ja löytää ratkaisu käyttäjän ongelmaan. Päättelymoottoreilla on myös selitys- ja vianetsintätaitoja.
• Tiedonhankinta- ja oppimismoduuli: Tämän komponentin avulla asiantuntijajärjestelmät voivat kerätä lisää tietoa lukuisista lähteistä. Tämän jälkeen tieto tallennetaan tietopohjaan.
• Käyttöliittymä: Tämän elementin avulla ei-asiantuntijakäyttäjä voi kommunikoida asiantuntijajärjestelmän kanssa ja kehittää ratkaisuja.
• Selitysmoduuli: Tämä moduuli antaa käyttäjälle perustelut johtopäätökselle.

Esimerkkejä asiantuntijajärjestelmistä

Seuraavassa on joitakin esimerkkejä asiantuntijajärjestelmistä:

• MYCIN: Se pystyi tunnistamaan erilaisia bakteereja, jotka saattavat aiheuttaa akuutteja infektioita, ja se perustui taaksepäin ketjuttamiseen. Lisäksi se saattoi ehdottaa lääkkeitä potilaan painon perusteella. Se on yksi parhaista esimerkeistä asiantuntijajärjestelmästä.
• DENDRAL: Molekyylirakenteen ennustustyökalu kemiallista analyysia varten.
• CaDet: Se on yksi parhaista esimerkeistä asiantuntijajärjestelmästä, joka voi havaita syövän sen varhaisimmissa vaiheissa.
• PXDES: Keuhkosyövän laatu ja vaihe tunnistetaan PXDES-asiantuntijajärjestelmän avulla. Se ottaa yläkehosta valokuvan, joka muistuttaa varjoa, tilan tunnistamiseksi. Tämä varjo määrittää lajin ja vaikeusasteen.

Asiantuntijajärjestelmien edut

Asiantuntijajärjestelmien käyttämisellä ihmisasiantuntijoiden sijaan on useita etuja:

• Tarkkuus: Asiantuntijajärjestelmät ovat immuuneja tunneperäiselle tai inhimilliselle epätarkkuudelle. Ne perustavat valintansa tosiasioihin ja sääntöihin.
• Pysyvyys: Kun ihmisasiantuntijat lähtevät tehtävistään, tekninen tieto voi seurata perässä. Tietoon perustuvat järjestelmät tarjoavat ikuisen tietovarannon.
• Looginen päättely: Asiantuntijajärjestelmät käyttävät erilaisia periaatteita, kuten jos-jos-sääntöjä, johtamaan johtopäätöksiä jo tiedossa olevista tiedoista.
• Kustannusten hallinta: Asiantuntijajärjestelmien kustannukset ovat verrattain edullisia verrattuna siihen, että palkattaisiin ihmisasiantuntijoita. Ne voivat auttaa tekemään päätöksiä nopeammin ja edullisemmin.
• Useita asiantuntijoita: Asiantuntijajärjestelmän tietopohjaa täydennetään useilla asiantuntijoilla. Näin saadaan enemmän tietoa käyttöön ja estetään yhtä asiantuntijaa vaikuttamasta päätöksentekoprosessiin.

Asiantuntijajärjestelmän käyttö

• Asiantuntijajärjestelmällä on monenlaisia sovelluksia konkreettisten esineiden suunnittelussa ja valmistuksessa, kuten autojen ja kameroiden objektiivien suunnittelussa ja valmistuksessa.
• Näitä järjestelmiä käytetään tyypillisesti tietämysalalla jakamaan asiaankuuluvaa tietoa käyttäjille. Veroneuvojat ja neuvonantajat ovat kaksi tavanomaista asiantuntijajärjestelmää, joita käytetään tässä aiheessa.
• Sitä käytetään rahoitusalalla mahdollisten petosten ja epäilyttävän käyttäytymisen tunnistamiseen.
• Tekoälyn asiantuntijajärjestelmää käytetään laitteiden arvioinnissa ja korjauksessa. Asiantuntijajärjestelmää hyödynnetään lääketieteellisessä diagnostiikassa, ja se oli näiden järjestelmien ensimmäinen sovellus.

Perinteinen järjestelmä vs. asiantuntijajärjestelmä

Asiantuntijajärjestelmien ja tavanomaisten ongelmanratkaisuohjelmien välinen ratkaiseva ero on menetelmä, jota käytetään ongelmaan liittyvän asiantuntemuksen koodaamiseen. Perinteisissä sovelluksissa ongelman asiantuntemuksen koodaamiseen käytetään sekä tietorakenteita että ohjelmia. Asiantuntijamenetelmässä kaikki ongelmaan liittyvä asiantuntemus esitetään pelkästään tietorakenteissa, ei ohjelmissa.

Perinteiset järjestelmät eivät pysty selittämään tiettyä ratkaisua ongelmaan. Nämä järjestelmät pyrkivät tarjoamaan suoraviivaisia ratkaisuja. Asiantuntijajärjestelmät voivat kuitenkin perustella, miksi tiettyä tietoa tarvitaan prosessin aikana ja miten tiettyyn tulokseen on päästy.

Tyypillisesti asiantuntijajärjestelmä suorittaa päätelmänsä symbolisin laskutoimituksin käyttäen tiedon symboleja, kuten sääntöjä, erilaisia verkkoja, kehyksiä, skriptejä jne. Näitä termejä ei kuitenkaan voida ilmaista perinteisillä järjestelmillä. Ne yksinkertaistavat asioita liikaa eivätkä pysty ilmaisemaan ”miten, miksi” -kysymyksiä.

Ihmisen asiantuntija vs. asiantuntijajärjestelmä

Merkittävä ero tekoälyn asiantuntijajärjestelmien ja ihmisasiantuntijoiden välillä on se, että asiantuntijajärjestelmät käsittelevät sääntöjen muodossa olevaa tietoa ja käyttävät edustuksellista päättelyä rajatulla alueella, kun taas ihmisasiantuntijat käyttävät tietämystä heuristiikkasääntöjen muodossa ratkaistakseen ongelmia rajatulla alueella.

Asiantuntijajärjestelmät ovat aina käytettävissä, toisin kuin ihmisasiantuntijat, jotka ovat käytettävissä vain tiettyinä vuorokauden aikoina. Asiantuntijajärjestelmät käsittelevät minkä tahansa ongelman lyhyessä ajassa, mutta ihmisasiantuntijoilla voi mennä aikaa.

Yhteenvetona voidaan todeta, että asiantuntijajärjestelmät ovat vuorovaikutteisia ja luotettavia monimutkaisten kysymysten ratkaisemisessa. Niitä käytetään muun muassa henkilöstöhallinnon ja lääketieteen ohjelmissa. Parempi päätöksenteon laatu, kustannussäästöt, johdonmukaisuus, nopeus ja luotettavuus ovat joitakin asiantuntijajärjestelmien tärkeimpiä etuja tekoälyssä.