Cosa sono i sistemi esperti nell’intelligenza artificiale

I sistemi esperti sono spesso utilizzati come alternativa quando si cercano soluzioni a problemi complessi che richiedono un particolare tipo di abilità umana. Un sistema esperto di intelligenza artificiale (AI) è un sistema per prendere decisioni utilizzando i computer. È destinato ad affrontare problemi impegnativi. Per farlo, utilizza la conoscenza, il pensiero logico e il rispetto delle norme. È una delle prime applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale.

Che cos’è un sistema esperto?

I sistemi esperti sono strumenti decisionali interattivi e affidabili basati su computer che utilizzano dati ed euristiche per affrontare problemi decisionali impegnativi. Sono considerati l’apice della conoscenza e della saggezza umana. Il compito di un sistema esperto è quello di risolvere i problemi più difficili in un campo specifico.

Caratteristiche del sistema esperto

Seguono le caratteristiche di un sistema esperto.

Un esperto umano può cambiare, ma un sistema esperto può durare per sempre.
Facilita la distribuzione delle competenze umane.
Il sistema esperto può incorporare le conoscenze di più esperti umani, aumentando così l’efficacia delle risposte.
Riduce le spese per rivolgersi a uno specialista in vari campi, compresa la diagnosi medica.
Invece di utilizzare un codice procedurale standard, i sistemi esperti possono gestire questioni complesse deducendo nuovi fatti dai fatti noti della conoscenza, che sono tipicamente rappresentati come regole if-then.

Componenti del sistema esperto

I componenti del sistema esperto nell’intelligenza artificiale sono cinque:

Base di conoscenza: La base di conoscenza contiene i fatti e le regole di un sistema esperto. Include norme per la risoluzione dei problemi e la formulazione di metodi pertinenti al dominio e conoscenze in discipline specifiche.
Motore di inferenza: il compito principale del motore di inferenza è quello di raccogliere informazioni pertinenti dalla base di conoscenza, analizzarle e identificare una soluzione al problema dell’utente. I motori di inferenza possiedono anche capacità esplicative e di risoluzione dei problemi.
Modulo di acquisizione e apprendimento della conoscenza: Con l’aiuto di questo componente, i sistemi esperti possono raccogliere ulteriori informazioni da numerose fonti. Successivamente, la conoscenza viene memorizzata nella base di conoscenza.
Interfaccia utente: Con questo elemento, un utente non esperto può comunicare con il sistema esperto e sviluppare soluzioni.
Modulo di spiegazione: Questo modulo fornisce all’utente una giustificazione delle conclusioni.

Esempi di sistemi esperti

Di seguito sono riportati alcuni esempi di sistemi esperti:

MYCIN: è in grado di riconoscere i diversi batteri che possono causare infezioni acute e si basa sul backward chaining. Inoltre, può suggerire farmaci in base al peso del paziente. È uno dei principali esempi di sistema esperto.
DENDRAL: uno strumento di previsione della struttura molecolare per l’analisi chimica.
CaDet: È uno dei migliori esempi di sistema esperto in grado di individuare il cancro nelle sue prime fasi.
PXDES: Il tipo e lo stadio del cancro ai polmoni vengono identificati grazie al sistema esperto PXDES. Il sistema scatta una foto della parte superiore del corpo, che assomiglia a un’ombra, per identificare la condizione. L’ombra determina il tipo e la gravità.

Vantaggi dei sistemi esperti

L’utilizzo di sistemi esperti al posto di esperti umani presenta diversi vantaggi:

Accuratezza: I sistemi esperti sono immuni dall’imprecisione emotiva o umana. Basano le loro scelte su fatti e regole.
Permanenza: Quando gli specialisti umani lasciano le loro posizioni, le informazioni tecniche potrebbero seguirli. I sistemi basati sulla conoscenza offrono un serbatoio perenne di informazioni e conoscenze.
Deduzione logica: I sistemi esperti utilizzano una serie di principi, come le regole if-then, per trarre conclusioni da dati già noti.
Controllo dei costi: Rispetto al costo dell’assunzione di specialisti umani, i sistemi esperti sono relativamente economici. Possono aiutare a formulare giudizi in modo più rapido ed economico.
Diversi esperti: La base di conoscenze di un sistema esperto è aumentata da più esperti. In questo modo si ottengono più informazioni a cui attingere e si impedisce a un solo esperto di influenzare il processo decisionale.

Utilizzo del sistema esperto

Il sistema esperto ha un’ampia gamma di applicazioni nella progettazione e nella produzione di oggetti tangibili, tra cui la progettazione e la produzione di automobili e di lenti per macchine fotografiche.
Questi sistemi sono tipicamente utilizzati nel dominio della conoscenza per diffondere informazioni pertinenti agli utenti. I consulenti fiscali e i consulenti sono i due sistemi esperti standard utilizzati per questo argomento.
Viene utilizzato nel settore finanziario per identificare potenziali frodi e comportamenti sospetti.
Il sistema esperto di intelligenza artificiale viene utilizzato per la valutazione e la riparazione delle apparecchiature. Il sistema esperto è utilizzato nella diagnosi medica ed è stata la prima applicazione di questi sistemi.

Sistema convenzionale vs. sistema esperto

La differenza fondamentale tra i sistemi esperti e i software convenzionali per la risoluzione dei problemi è il metodo utilizzato per codificare le competenze relative al problema. Nelle applicazioni tradizionali, per codificare le competenze relative ai problemi si utilizzano sia strutture di dati che programmi. Nel metodo esperto, invece, tutte le competenze relative al problema sono rappresentate solo nelle strutture dati e non nei programmi.

I sistemi tradizionali non sono in grado di spiegare una soluzione specifica a un problema. Questi sistemi mirano a fornire soluzioni semplici. Tuttavia, i sistemi esperti sono in grado di giustificare il motivo per cui sono necessarie determinate informazioni durante un processo e il modo in cui è stato raggiunto un determinato risultato.

In genere, un sistema esperto esegue la sua inferenza mediante calcoli simbolici utilizzando i simboli della conoscenza, come le regole, varie forme di reti, frame, script, ecc. Tuttavia, questi termini non possono essere espressi dai sistemi tradizionali. Essi semplificano eccessivamente le questioni e non riescono ad articolare le domande sul “come e perché”.

Esperto umano vs. Sistema esperto

La distinzione significativa tra i sistemi esperti di intelligenza artificiale e gli esperti umani è che i sistemi esperti elaborano la conoscenza rappresentata sotto forma di regole e utilizzano il ragionamento rappresentazionale in un ambito limitato, mentre gli esperti umani utilizzano la conoscenza sotto forma di euristica o di regole empiriche per risolvere i problemi in un dominio limitato.

I sistemi esperti sono sempre accessibili, a differenza degli esperti umani, che sono disponibili solo in determinate ore del giorno. I sistemi esperti risolvono qualsiasi problema in tempi brevi, mentre gli esperti umani possono prendersi tutto il tempo necessario.

In conclusione, i sistemi esperti sono interattivi e affidabili nel risolvere problemi complicati. Vengono utilizzati in programmi per le risorse umane, la medicina e altri scopi. Il miglioramento della qualità delle decisioni, la riduzione dei costi, la coerenza, la rapidità e l’affidabilità sono alcuni dei principali vantaggi dei sistemi esperti nell’intelligenza artificiale.