Czym są systemy eksperckie w sztucznej inteligencji

Systemy eksperckie są często wykorzystywane jako alternatywa przy poszukiwaniu rozwiązań złożonych problemów, które wymagają szczególnego rodzaju ludzkich umiejętności. Ekspercki system sztucznej inteligencji (AI) to system do podejmowania decyzji przy użyciu komputerów. Jest on przeznaczony do rozwiązywania trudnych problemów. Wykorzystuje do tego wiedzę, logiczne myślenie i przestrzeganie norm. Jest to jedno z pierwszych praktycznych zastosowań sztucznej inteligencji.

Czym jest system ekspercki?

Systemy eksperckie to interaktywne, godne zaufania komputerowe narzędzia do podejmowania decyzji, które wykorzystują dane i heurystyki do rozwiązywania trudnych kwestii decyzyjnych. Uważa się, że reprezentują one szczyt ludzkiej wiedzy i mądrości. Zadaniem systemu eksperckiego jest rozwiązywanie najtrudniejszych problemów w określonej dziedzinie.

Charakterystyka systemu eksperckiego

Poniżej przedstawiono charakterystykę systemu eksperckiego.

Ludzki ekspert może się zmienić, ale system ekspercki może trwać wiecznie.
Ułatwia on dystrybucję ludzkiej wiedzy.
System ekspercki może obejmować wiedzę od wielu ekspertów, co zwiększy skuteczność odpowiedzi.
Obniża koszty poszukiwania porady u specjalisty w różnych dziedzinach, w tym w diagnostyce medycznej.
Zamiast używać standardowego kodu proceduralnego, systemy eksperckie mogą obsługiwać złożone kwestie poprzez wnioskowanie nowych faktów ze znanych faktów wiedzy, które są zwykle reprezentowane jako reguły „jeśli-to”.

Składniki systemu eksperckiego

Istnieje pięć komponentów systemu eksperckiego w sztucznej inteligencji:

Baza wiedzy: Baza wiedzy zawiera fakty i przepisy w systemie eksperckim. Obejmuje ona normy dotyczące rozwiązywania problemów i formułowania metod odnoszących się do domeny i wiedzy w określonych dyscyplinach.
Silnik wnioskowania: Podstawowym zadaniem silnika wnioskowania jest zbieranie istotnych informacji z bazy wiedzy, analizowanie ich i identyfikowanie rozwiązania problemu użytkownika. Silniki wnioskowania posiadają również umiejętności wyjaśniania i rozwiązywania problemów.
Moduł pozyskiwania i uczenia się wiedzy: Z pomocą tego komponentu systemy eksperckie mogą gromadzić więcej informacji z wielu źródeł. Następnie wiedza jest przechowywana w bazie wiedzy.
Interfejs użytkownika: Dzięki temu elementowi użytkownik niebędący ekspertem może komunikować się z systemem eksperckim i opracowywać rozwiązania.
Moduł wyjaśnień: Moduł ten daje użytkownikowi uzasadnienie wniosków.

Przykłady systemów eksperckich

Poniżej przedstawiono kilka przykładów systemów eksperckich:

MYCIN: Mógł rozpoznawać różne bakterie, które mogą powodować ostre infekcje i opierał się na łańcuchowaniu wstecznym. Dodatkowo może sugerować leki na podstawie wagi pacjenta. Jest to jeden z najlepszych przykładów systemu eksperckiego.
DENDRAL: Narzędzie do przewidywania struktury molekularnej do analizy chemicznej.
CaDet: Jest to jeden z najlepszych przykładów systemu eksperckiego, który może wykrywać raka w jego najwcześniejszych stadiach.
PXDES: Rodzaj i stadium raka płuc są identyfikowane za pomocą systemu eksperckiego PXDES. Wykonuje on zdjęcie górnej części ciała, które przypomina cień, aby zidentyfikować chorobę. Cień ten określa rodzaj i stopień zaawansowania choroby.

Zalety systemów eksperckich

Korzystanie z systemów eksperckich zamiast ludzkich ekspertów ma kilka zalet:

Dokładność: Systemy eksperckie są odporne na emocjonalne lub ludzkie niedokładności. Opierają swoje wybory na faktach i zasadach.
Trwałość: Kiedy ludzcy specjaliści opuszczają swoje stanowiska, informacje techniczne mogą podążyć za nimi. Systemy oparte na wiedzy oferują wieczny rezerwuar informacji i wiedzy.
Logiczna dedukcja: Systemy eksperckie wykorzystują różne zasady, takie jak reguły „jeśli-to”, do wyciągania wniosków z już znanych danych.
Kontrola kosztów: W porównaniu do kosztów zatrudnienia ludzkich specjalistów, systemy eksperckie są stosunkowo tanie. Mogą one pomóc w szybszym i tańszym dokonywaniu osądów.
Kilku ekspertów: Baza wiedzy systemu eksperckiego jest uzupełniana przez wielu ekspertów. Daje to więcej informacji do wykorzystania i zapobiega wpływowi jednego eksperta na proces podejmowania decyzji.

Wykorzystanie systemu eksperckiego

System ekspercki ma szeroki zakres zastosowań w projektowaniu i produkcji obiektów materialnych, w tym w projektowaniu i produkcji samochodów i obiektywów do aparatów fotograficznych.
Systemy te są zazwyczaj wykorzystywane w domenie wiedzy do rozpowszechniania istotnych informacji wśród użytkowników. Doradcy podatkowi i doradcy to dwa standardowe systemy eksperckie wykorzystywane w tym temacie.
Jest on wykorzystywany w sektorze finansowym do identyfikacji wszelkich potencjalnych oszustw i podejrzanych zachowań.
System ekspercki w sztucznej inteligencji jest wykorzystywany do oceny i naprawy sprzętu. System ekspercki jest wykorzystywany w diagnostyce medycznej i był pierwszym zastosowaniem tych systemów.

System konwencjonalny a system ekspercki

Zasadniczą różnicą między systemami eksperckimi a konwencjonalnym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów jest metoda stosowana do kodowania wiedzy związanej z problemem. W tradycyjnych aplikacjach, struktury danych i programy są używane do kodowania wiedzy o problemie. W metodzie eksperckiej cała wiedza związana z problemem jest reprezentowana wyłącznie w strukturach danych, a nie w programach.

Konwencjonalne systemy nie są w stanie wyjaśnić konkretnego rozwiązania problemu. Systemy te dążą do zapewnienia prostych rozwiązań. Systemy eksperckie mogą jednak uzasadnić, dlaczego określone informacje są wymagane podczas procesu i w jaki sposób osiągnięto określony wynik.

Zazwyczaj system ekspercki wykonuje swoje wnioskowanie poprzez symboliczne obliczenia przy użyciu symboli wiedzy, takich jak reguły, różne formy sieci, ramki, skrypty itp. Niemniej jednak, terminy te nie mogą być wyrażone przez tradycyjne systemy. Zbytnio upraszczają one zagadnienia i nie mogą wyartykułować pytań „jak, dlaczego”.

Ludzki ekspert a system ekspercki

Istotna różnica między systemami eksperckimi w sztucznej inteligencji a ludzkimi ekspertami polega na tym, że systemy eksperckie przetwarzają wiedzę reprezentowaną w postaci reguł i wykorzystują rozumowanie reprezentacyjne w ograniczonym obszarze, podczas gdy ludzcy eksperci wykorzystują wiedzę w postaci heurystyki reguł praktycznych do rozwiązywania problemów w ograniczonej dziedzinie.

Systemy eksperckie są zawsze dostępne, w przeciwieństwie do ludzkich ekspertów, którzy są dostępni tylko w określonych godzinach w ciągu dnia. Systemy eksperckie radzą sobie z każdym problemem w krótkim czasie, podczas gdy ludzcy eksperci mogą się nie spieszyć.

Podsumowując, systemy eksperckie są interaktywne i godne zaufania w rozwiązywaniu skomplikowanych problemów. Są wykorzystywane w programach dotyczących zasobów ludzkich, medycyny i innych celów. Poprawa jakości decyzji, oszczędność kosztów, spójność, szybkość i niezawodność to tylko niektóre z głównych zalet systemów eksperckich w sztucznej inteligencji.