인공 지능의 전문가 시스템이란
전문가 시스템은 특정 유형의 인간 기술이 필요한 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾을 때 대안으로 자주 사용됩니다. 전문가 인공 지능(AI) 시스템은 컴퓨터를 사용하여 의사 결정을 내리는 시스템입니다. 이는 까다로운 문제를 해결하기 위한 것입니다. 이를 위해 지식, 논리적 사고, 규범 준수를 사용합니다. 이는 인공 지능의 첫 번째 실용적인 응용 분야 중 하나입니다.
전문가 시스템이란 무엇인가요?
전문가 시스템은 데이터와 휴리스틱을 활용하여 까다로운 의사 결정 문제를 해결하는 신뢰할 수 있는 대화형 컴퓨터 기반 의사 결정 도구입니다. 전문가 시스템은 인간의 지식과 지혜의 정점을 보여주는 것으로 간주됩니다. 전문가 시스템의 역할은 특정 분야에서 가장 까다로운 문제를 해결하는 것입니다.
전문가 시스템의 특징
다음은 전문가 시스템의 특징입니다.
- 인간 전문가는 변할 수 있지만, 전문가 시스템은 영원히 지속될 수 있습니다.
- 인간 전문 지식의 분배를 용이하게 합니다.
- 전문가 시스템은 여러 인간 전문가의 지식을 통합하여 답변의 효율성을 높일 수 있습니다.
- 의료 진단을 비롯한 다양한 분야의 전문가에게 조언을 구하는 데 드는 비용을 절감할 수 있습니다.
- 전문가 시스템은 표준 절차적 코드를 사용하는 대신, 일반적으로 if-then 규칙으로 표현되는 알려진 지식 사실로부터 새로운 사실을 추론하여 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다.
전문가 시스템의 구성 요소
인공 지능의 전문가 시스템에는 다섯 가지 구성 요소가 있습니다:
- 지식 기반: 지식 기반에는 전문가 시스템의 사실과 규칙이 포함되어 있습니다. 여기에는 문제 해결을 위한 규범과 해당 분야와 관련된 방법 및 특정 분야의 지식을 공식화하는 방법이 포함됩니다.
- 추론 엔진: 추론 엔진의 가장 기본적인 역할은 지식창고에서 관련 정보를 수집하고, 이를 분석하여 사용자의 문제에 대한 해결책을 찾아내는 것입니다. 추론 엔진은 설명 및 문제 해결 능력도 갖추고 있습니다.
- 지식 습득 및 학습 모듈: 이 구성 요소의 도움으로 전문가 시스템은 다양한 소스에서 더 많은 정보를 수집할 수 있습니다. 그런 다음 지식은 지식창고에 저장됩니다.
- 사용자 인터페이스: 이 요소를 통해 비전문가인 사용자도 전문가 시스템과 소통하며 솔루션을 개발할 수 있습니다.
- 설명 모듈: 이 모듈은 사용자에게 결론에 대한 정당성을 제공합니다.
전문가 시스템의 예
다음은 전문가 시스템의 몇 가지 예입니다:
- MYCIN: 급성 감염을 일으킬 수 있는 다양한 박테리아를 인식할 수 있으며, 역연쇄를 기반으로 합니다. 또한 환자의 체중에 따라 약물을 제안할 수도 있습니다. 전문가 시스템의 대표적인 사례 중 하나입니다.
- 덴달: 화학 분석을 위한 분자 구조 예측 도구.
- CaDet: 초기 단계에서 암을 발견할 수 있는 전문가 시스템의 가장 좋은 예 중 하나입니다.
- PXDES: 폐암의 종류와 병기는 PXDES 전문가 시스템을 사용하여 식별합니다. 이 시스템은 그림자와 유사한 상체 사진을 찍어 상태를 식별합니다. 이 그림자에 따라 암의 종류와 중증도가 결정됩니다.
전문가 시스템의 장점
인간 전문가 대신 전문가 시스템을 사용하면 몇 가지 장점이 있습니다:
- 정확성: 전문가 시스템은 감정이나 인간의 부정확성에 영향을 받지 않습니다. 전문가 시스템은 사실과 규칙에 근거하여 선택을 내립니다.
- 영구성: 인간 전문가가 자리를 떠나면 기술 정보도 함께 사라질 수 있습니다. 지식 기반 시스템은 정보와 지식의 영원한 저장소를 제공합니다.
- 논리적 추론: 전문가 시스템은 if-then 규칙과 같은 다양한 원칙을 사용하여 이미 알려진 데이터에서 결론을 도출합니다.
- 비용 관리: 인간 전문가를 고용하는 비용과 비교할 때, 전문가 시스템은 비교적 저렴합니다. 전문가 시스템은 보다 신속하고 저렴하게 판단을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 여러 전문가: 전문가 시스템의 지식 기반은 여러 전문가에 의해 보강됩니다. 이를 통해 더 많은 정보를 활용할 수 있고 한 명의 전문가가 의사 결정 과정에 영향을 미치는 것을 방지할 수 있습니다.
전문가 시스템 활용
- 전문가 시스템은 자동차 및 카메라 렌즈의 설계와 생산을 포함하여 유형의 물체를 설계하고 제조하는 데 광범위하게 적용됩니다.
- 이러한 시스템은 일반적으로 지식 영역에서 사용자에게 관련 정보를 전달하기 위해 사용됩니다. 세무사와 고문은 이 주제에 사용되는 두 가지 표준 전문가 시스템입니다.
- 금융 부문에서는 잠재적인 사기 및 의심스러운 행위를 식별하는 데 사용됩니다.
- 인공지능의 전문가 시스템은 장비의 평가 및 수리에 사용됩니다. 전문가 시스템은 의료 진단에 활용되며 이러한 시스템이 최초로 적용된 분야입니다.
기존 시스템과 전문가 시스템 비교
전문가 시스템과 기존 문제 해결 소프트웨어의 결정적인 차이점은 문제 관련 전문 지식을 인코딩하는 데 사용되는 방법입니다. 기존 애플리케이션에서는 데이터 구조와 프로그램 모두 문제 전문 지식을 인코딩하는 데 사용됩니다. 전문가 방식에서는 모든 문제 관련 전문 지식이 프로그램이 아닌 데이터 구조로만 표현됩니다.
기존 시스템은 문제에 대한 구체적인 해결책을 설명할 수 없습니다. 이러한 시스템은 간단한 해결책을 제공하는 것을 목표로 합니다. 그러나 전문가 시스템은 프로세스 중에 특정 정보가 필요한 이유와 특정 결과가 어떻게 달성되었는지를 정당화할 수 있습니다.
일반적으로 전문가 시스템은 규칙, 다양한 형태의 네트워크, 프레임, 스크립트 등과 같은 지식을 상징하는 기호를 사용하여 기호 계산을 통해 추론을 실행합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 용어는 기존 시스템으로는 표현할 수 없습니다. 문제를 지나치게 단순화하고 “어떻게, 왜”라는 질문을 명확하게 표현할 수 없기 때문입니다.
인간 전문가와 전문가 시스템
인공지능의 전문가 시스템과 인간 전문가의 중요한 차이점은 전문가 시스템은 규칙의 형태로 표현된 지식을 처리하고 제한된 영역에서 표현적 추론을 사용하는 반면, 인간 전문가는 제한된 영역에서 문제를 해결하기 위해 경험 법칙의 휴리스틱 형태로 지식을 사용한다는 점입니다.
하루 중 특정 시간에만 사용할 수 있는 인간 전문가와 달리 전문가 시스템은 항상 액세스할 수 있습니다. 전문가 시스템은 어떤 문제든 단시간 내에 처리하지만, 인간 전문가는 시간이 오래 걸립니다.
결론적으로, 전문가 시스템은 대화형이며 복잡한 문제를 해결할 때 신뢰할 수 있습니다. 전문가 시스템은 인사, 의료 및 기타 목적을 위한 프로그램에서 사용됩니다. 향상된 의사 결정 품질, 비용 절감, 일관성, 신속성, 신뢰성은 인공지능 전문가 시스템의 주요 장점 중 일부입니다.
