人工知能におけるエキスパート・システムとは

エキスパート・システムは、特定のタイプの人間のスキルを必要とする複雑な問題の解決策を探す際に、代替手段として頻繁に使用される。エキスパート人工知能（AI）システムは、コンピュータを使って意思決定を行うシステムである。困難な問題に対処することを目的としている。そのために知識、論理的思考、規範の遵守を用いる。人工知能の最初の実用化のひとつである。

エキスパート・システムとは？

エキスパート・システムは、データおよびヒューリスティックを利用して、困難な意思決定問題に対処する、対話的で信頼できるコンピュータベースの意思決定ツールである。人間の知識と知恵の最高峰とみなされている。エキスパート・システムの仕事は、特定の分野で最も厄介な問題を解決することです。

エキスパート・システムの特徴

エキスパート・システムの特徴は以下の通りである。

• 人間の専門家は変わる可能性があるが、エキスパート・システムは永遠に続く。
• エキスパート・システムは、人間の専門知識の分配を容易にする。
• エキスパート・システムは、複数の人間の専門家の知識を取り入れることができる。
• 医療診断を含む様々な分野において、専門家に助言を求める費用を削減できる。
• エキスパート・システムは、標準的な手続きコードを使用する代わりに、既知の知識事実から新たな事実を推論することによって複雑な問題を扱うことができ、それは通常if-thenルールとして表現される。

エキスパート・システムの構成要素

人工知能におけるエキスパート・システムには5つの構成要素がある：

• 知識ベース： 知識ベース：知識ベースにはエキスパート・システムにおける事実と規則が含まれる。知識ベースには、問題解決のための規範や、ドメインに関連した手法の定式化、特定の分野の知識などが含まれる。
• 推論エンジン：推論エンジンの最も基本的な仕事は、知識ベースから適切な情報を収集し、それを分析し、ユーザーの問題に対する解決策を特定することである。推論エンジンは、説明スキルやトラブルシューティングスキルも備えている。
• 知識獲得と学習モジュール： このコンポーネントの助けを借りて、エキスパート・システムは多数の情報源からより多くの情報を収集することができる。その後、知識は知識ベースに保存される。
• ユーザー・インターフェース： この要素により、非エキスパート・ユーザーはエキスパート・システムと通信し、ソリューションを開発することができる。
• 説明モジュール： このモジュールは、結論の正当性をユーザーに示す。

エキスパートシステムの例

以下はエキスパート・システムの例である：

• MYCIN：急性感染症を引き起こす可能性のあるさまざまな細菌を認識することができ、後方連鎖に基づいている。さらに、患者の体重に基づいて薬を提案することもできる。これはエキスパート・システムの代表的な例である。
• DENDRAL：化学分析のための分子構造予測ツール。
• CaDet： がんを初期段階で発見できるエキスパート・システムの最良の例のひとつ。
• PXDES： 肺がんの種類と病期を特定するエキスパートシステム。PXDESは、上半身を撮影し、その影から病態を特定する。この影が種類と重症度を決定する。

エキスパート・システムの利点

人間の専門家の代わりにエキスパート・システムを使用することには、いくつかの利点がある：

• 正確さ： エキスパート・システムは、感情や人間の不正確さとは無縁である。事実とルールに基づいて選択する。
• 永続的： 人間の専門家がその職を離れると、技術情報が後を追う可能性がある。ナレッジベース・システムは、情報と知識の永久的な貯蔵庫を提供する。
• 論理的推論： エキスパート・システムは、if-thenルールなどのさまざまな原則を使用して、すでに知られているデータから結論を導き出す。
• コスト管理： 人間の専門家を雇うコストと比較すると、エキスパート・システムは比較的安価である。より迅速かつ安価に判断を支援することができる。
• 複数のエキスパート： エキスパート・システムの知識ベースは、複数の専門家によって補強される。これにより、より多くの情報を活用することができ、一人の専門家が意思決定プロセスに影響を与えることを防ぐことができる。

エキスパート・システムの活用

• エキスパート・システムは、自動車やカメラレンズの設計・製造など、有形物体の設計・製造に幅広く応用されている。
• これらのシステムは通常、知識領域でユーザーに適切な情報を広めるために使用される。税理士と顧問は、この主題に使用される2つの標準的な専門家システムです。
• 金融分野では、潜在的な詐欺や疑わしい行為を特定するために使用される。
• 人工知能のエキスパート・システムは、機器の評価や修理に使用される。エキスパートシステムシステムは医療診断に利用され、これらのシステムの最初の応用であった。

従来のシステムとエキスパート・システムの比較

エキスパート・システムと従来の問題解決ソフトウェアの決定的な違いは、問題に関連する専門知識を符号化するために使用される方法である。従来のアプリケーションでは、問題の専門知識を符号化するためにデータ構造とプログラムの両方が使用される。エキスパート方式では、問題に関連する専門知識はすべて、プログラムではなく、データ構造だけで表現される。

従来のシステムでは、問題に対する具体的な解決策を説明することができない。これらのシステムは、わかりやすい解決策を提供することを目的としている。しかし、エキスパートシステムは、あるプロセスにおいて、なぜ特定の情報が必要なのか、どのようにして特定の結果が得られたのかを正当化することができる。

通常、エキスパート・システムは、ルール、様々な形式のネットワーク、フレーム、スクリプトなど、知識を表す記号を用いた記号計算によって推論を実行する。とはいえ、これらの用語は従来のシステムでは表現できない。それらは問題を単純化しすぎ、「どのように、なぜ」という問いを明確にすることができない。

人間の専門家とエキスパート・システム

人工知能のエキスパート・システムと人間の専門家の大きな違いは、エキスパート・システムがルールの形で表現された知識を処理し、限られた領域で表現的推論を使用するのに対し、人間の専門家は経験則のヒューリスティックスの形で知識を使用し、限られた領域で問題を解決することである。

エキスパート・システムは、特定の時間帯にしか利用できない人間の専門家とは異なり、いつでもアクセス可能である。エキスパート・システムはどんな問題でも簡潔な時間で処理するが、人間の専門家は時間がかかる。

結論として、エキスパート・システムはインタラクティブで、複雑な問題を解決するのに信頼できる。人事や医療などのプログラムで利用されている。意思決定の質の向上、コスト削減、一貫性、迅速性、信頼性などが、人工知能におけるエキスパート・システムの主な利点である。