Ce sunt sistemele expert în inteligența artificială

Sistemele expert sunt utilizate frecvent ca alternative atunci când se caută soluții la probleme complexe care necesită un anumit tip de competențe umane. Un sistem expert de inteligență artificială (AI) este un sistem de luare a deciziilor cu ajutorul calculatoarelor. Acesta este destinat să abordeze probleme dificile. În acest scop, se folosește de cunoștințe, de gândirea logică și de respectarea normelor. Este una dintre primele aplicații practice ale inteligenței artificiale.

Ce este un sistem expert?

Sistemele expert sunt instrumente de luare a deciziilor interactive, fiabile, bazate pe calculator, care utilizează date și euristici pentru a aborda probleme dificile de luare a deciziilor. Se consideră că reprezintă apogeul cunoașterii și înțelepciunii umane. Sarcina unui sistem expert este de a rezolva cele mai dificile probleme dintr-un anumit domeniu.

Caracteristicile sistemului expert

Iată care sunt caracteristicile unui sistem expert.

Un expert uman se poate schimba, dar un sistem expert poate dura pentru totdeauna.
Acesta facilitează distribuirea expertizei umane.
Sistemul expert ar putea încorpora cunoștințe de la mai mulți experți umani, ceea ce ar crește eficiența răspunsurilor.
Reduce cheltuielile legate de solicitarea sfatului unui specialist în diverse domenii, inclusiv în ceea ce privește diagnosticul medical.
În loc să utilizeze coduri procedurale standard, sistemele expert pot gestiona probleme complexe prin deducția de fapte noi din fapte cunoscute ale cunoașterii, care sunt reprezentate de obicei sub forma unor reguli de tipul „dacă-atunci”.

Componentele sistemului expert

Există cinci componente ale sistemului expert în inteligența artificială:

Baza de cunoștințe: Baza de cunoștințe conține fapte și reglementări într-un sistem expert. Ea include norme pentru rezolvarea problemelor și formularea de metode pertinente pentru domeniu și cunoștințe în discipline specifice.
Motorul de inferență: Cea mai importantă sarcină a motorului de inferență este de a colecta informații pertinente din baza de cunoștințe, de a le analiza și de a identifica o soluție la problema utilizatorului. Motoarele de inferență au, de asemenea, abilități de explicație și de depanare.
Modul de achiziție și învățare a cunoștințelor: Cu ajutorul acestei componente, sistemele expert pot aduna mai multe informații din numeroase surse. După aceea, cunoștințele sunt stocate în baza de cunoștințe.
Interfața cu utilizatorul: Cu ajutorul acestui element, un utilizator neexpert poate comunica cu sistemul expert și poate elabora soluții.
Modulul de explicare: Acest modul oferă utilizatorului o justificare a concluziei.

Exemple de sisteme expert

În continuare sunt prezentate câteva exemple de sisteme expert:

MYCIN: putea recunoaște diferite bacterii care ar putea provoca infecții acute și se baza pe înlănțuirea inversă. În plus, putea sugera medicamente în funcție de greutatea pacientului. Se numără printre exemplele de top ale unui sistem expert.
DENDRAL: Un instrument de predicție a structurii moleculare pentru analiza chimică.
CaDet: Este unul dintre cele mai bune exemple de sistem expert care poate detecta cancerul în stadiile sale incipiente.
PXDES: Tipul și stadiul cancerului pulmonar sunt identificate cu ajutorul sistemului expert PXDES. Acesta face o fotografie a părții superioare a corpului, care seamănă cu umbra, pentru a identifica afecțiunea. Această umbră determină tipul și gravitatea.

Beneficiile sistemelor expert

Utilizarea sistemelor expert în locul experților umani prezintă mai multe avantaje:

Precizie: Sistemele expert sunt imune la imprecizia emoțională sau umană. Ele își bazează alegerile pe fapte și reguli.
Permanent: Atunci când specialiștii umani își părăsesc posturile, informațiile tehnice ar putea urma. Sistemele bazate pe cunoaștere oferă un rezervor veșnic de informații și cunoștințe.
Deducție logică: Sistemele expert utilizează o varietate de principii, cum ar fi regulile „dacă-atunci”, pentru a deriva concluzii din datele deja cunoscute.
Controlul costurilor: În comparație cu costul angajării de specialiști umani, sistemele expert sunt relativ ieftine. Ele pot ajuta la formularea de judecăți mai rapid și mai ieftin.
Mai mulți experți: Baza de cunoștințe a unui sistem expert este completată de mai mulți experți. Acest lucru oferă mai multe informații la care se poate apela și împiedică un expert să influențeze procesul de luare a deciziilor.

Utilizarea sistemului expert

Are o gamă largă de aplicații în proiectarea și fabricarea obiectelor tangibile, inclusiv proiectarea și producerea de automobile și lentile de camere de luat vederi.
Aceste sisteme sunt utilizate de obicei în domeniul cunoașterii pentru a disemina informații pertinente către utilizatori. Consilierii fiscali și consilierii sunt cele două sisteme expert standard utilizate pentru acest subiect.
Acesta este utilizat în sectorul financiar pentru a identifica orice potențială fraudă și comportament suspect.
Sistemul expert în inteligență artificială este utilizat în evaluarea și repararea echipamentelor. Sistemul de sistem expert este utilizat în diagnosticul medical și a fost prima aplicație a acestor sisteme.

Sistemul convențional vs. sistemul expert

Diferența crucială dintre sistemele expert și software-ul convențional de rezolvare a problemelor este metoda utilizată pentru a codifica expertiza legată de problemă. În aplicațiile tradiționale, structurile de date și programele sunt ambele utilizate pentru a codifica expertiza problemei. În metoda expertă, toată expertiza legată de probleme este reprezentată doar în structuri de date, nu în programe.

Sistemele convenționale nu sunt capabile să explice o soluție specifică la o problemă. Aceste sisteme urmăresc să ofere soluții simple. Cu toate acestea, sistemele expert pot justifica de ce sunt necesare anumite informații în timpul unui proces și cum a fost obținut un anumit rezultat.

În mod obișnuit, un sistem expert își execută inferența prin calcule simbolice, utilizând simbolurile pentru cunoaștere, cum ar fi regulile, diferite forme de rețele, cadre, scripturi etc. Cu toate acestea, acești termeni nu pot fi exprimați de sistemele tradiționale. Acestea simplifică prea mult problemele și nu pot articula întrebările „cum, de ce”.

Expert uman vs. sistem expert

Distincția semnificativă între sistemele expert în inteligența artificială și experții umani este că sistemele expert procesează cunoștințele reprezentate sub formă de reguli și utilizează raționamentul reprezentațional într-un domeniu limitat, în timp ce experții umani utilizează cunoștințe sub formă de euristică sau reguli empirice pentru a rezolva probleme într-un domeniu limitat.

Sistemele expert sunt întotdeauna accesibile, spre deosebire de experții umani, care sunt disponibili doar în anumite ore din zi. Sistemele expert rezolvă orice problemă într-un timp concis, în timp ce experții umani pot avea nevoie de timp.

În concluzie, sistemele expert sunt interactive și de încredere în rezolvarea problemelor complicate. Este utilizat în programe pentru resurse umane, medicină și în alte scopuri. Îmbunătățirea calității deciziilor, reducerea costurilor, consecvența, rapiditatea și fiabilitatea sunt câteva dintre principalele avantaje ale sistemelor expert în inteligența artificială.