Что такое экспертные системы в искусственном интеллекте

Экспертные системы часто используются в качестве альтернативы при поиске решений сложных задач, требующих определенной квалификации человека. Экспертная система искусственного интеллекта (ИИ) — это система для принятия решений с помощью компьютеров. Она предназначена для решения сложных задач. Для этого она использует знания, логическое мышление и следование нормам. Это одно из первых практических применений искусственного интеллекта.

Что такое экспертная система?

Экспертные системы — это интерактивные, надежные компьютерные инструменты принятия решений, использующие данные и эвристику для решения сложных вопросов. Считается, что они представляют собой вершину человеческих знаний и мудрости. Задача экспертной системы — решать самые сложные проблемы в определенной области.

Характеристики экспертной системы

Ниже перечислены характеристики экспертной системы.

Человек-эксперт может меняться, а экспертная система — существовать вечно.
Она облегчает распределение человеческих знаний.
Экспертная система может включать в себя знания нескольких экспертов-людей, что повышает эффективность ответов.
Она снижает затраты на обращение к специалисту в различных областях, включая медицинскую диагностику.
Вместо использования стандартного процедурного кода экспертные системы могут решать сложные вопросы, выводя новые факты из известных, которые обычно представлены в виде правил «если — то».

Компоненты экспертной системы

В искусственном интеллекте существует пять компонентов экспертной системы:

База знаний: База знаний содержит факты и правила экспертной системы. Она включает нормы для решения проблем и формулирования методов, относящихся к домену, а также знания по конкретным дисциплинам.
Механизм вывода: основная задача механизма вывода — сбор необходимой информации из базы знаний, ее анализ и поиск решения проблемы пользователя. Механизмы вывода также обладают навыками объяснения и поиска неисправностей.
Модуль приобретения и обучения знаний: С помощью этого компонента экспертные системы могут собирать информацию из многочисленных источников. После этого знания сохраняются в базе знаний.
Пользовательский интерфейс: С помощью этого элемента пользователь, не являющийся экспертом, может взаимодействовать с экспертной системой и разрабатывать решения.
Модуль объяснения: Этот модуль дает пользователю обоснование вывода.

Примеры экспертных систем

Ниже приведены примеры экспертных систем:

MYCIN: она может распознавать различные бактерии, которые могут вызывать острые инфекции, и основана на обратной цепочке. Кроме того, она может предлагать лекарства в зависимости от веса пациента. Это один из лучших примеров экспертной системы.
DENDRAL: инструмент предсказания молекулярной структуры для химического анализа.
CaDet: Это один из лучших примеров экспертной системы, которая может обнаружить рак на самых ранних стадиях.
PXDES: Вид и стадия рака легких определяются с помощью экспертной системы PXDES. Для определения заболевания она делает снимок верхней части тела, напоминающий тень. По этой тени определяется вид и степень тяжести заболевания.

Преимущества экспертных систем

Использование экспертных систем вместо людей-экспертов имеет ряд преимуществ:

Точность: Экспертные системы не подвержены эмоциональной или человеческой неточности. Они основывают свой выбор на фактах и правилах.
Постоянство: Когда специалисты-люди покидают свои посты, техническая информация может последовать за ними. Системы, основанные на знаниях, предлагают вечный резервуар информации и знаний.
Логический вывод: Экспертные системы используют различные принципы, такие как правила «если — то», для получения выводов из уже известных данных.
Контроль затрат: По сравнению с затратами на наем специалистов, экспертные системы сравнительно дешевы. Они могут помочь в принятии решений быстрее и дешевле.
Несколько экспертов: База знаний экспертной системы пополняется несколькими экспертами. Это дает больше информации для использования и не позволяет одному эксперту влиять на процесс принятия решения.

Использование экспертных систем

Экспертные системы находят широкое применение в проектировании и производстве материальных объектов, включая проектирование и производство автомобилей и объективов для фотоаппаратов.
Эти системы обычно используются в области знаний для распространения соответствующей информации среди пользователей. Налоговые консультанты и советники — две стандартные экспертные системы, используемые в этой области.
Она используется в финансовом секторе для выявления потенциального мошенничества и подозрительного поведения.
Экспертная система в искусственном интеллекте используется при оценке и ремонте оборудования. Экспертная система используется в медицинской диагностике и была первым применением этих систем.

Обычная система против экспертной системы

Принципиальное различие между экспертными системами и обычным программным обеспечением для решения задач заключается в методе, используемом для кодирования знаний, связанных с проблемой. В традиционных приложениях для кодирования знаний о проблеме используются как структуры данных, так и программы. В экспертном методе все знания, связанные с проблемой, представлены только в структурах данных, а не в программах.

Традиционные системы не могут объяснить конкретное решение проблемы. Эти системы нацелены на предоставление простых решений. Однако экспертные системы могут обосновать, почему в ходе процесса требуется определенная информация и как был достигнут конкретный результат.

Как правило, экспертные системы выполняют свои выводы путем символьных вычислений, используя символы знаний, такие как правила, различные формы сетей, фреймы, скрипты и т. д. Тем не менее, эти термины не могут быть выражены традиционными системами. Они чрезмерно упрощают проблемы и не могут сформулировать вопросы «как, почему».

Человек-эксперт против экспертной системы

Существенное различие между экспертными системами в искусственном интеллекте и человеческими экспертами заключается в том, что экспертные системы обрабатывают знания, представленные в виде правил, и используют репрезентативные рассуждения в ограниченной области, в то время как человеческие эксперты используют знания в виде эвристических правил для решения проблем в ограниченной области.

Экспертные системы всегда доступны, в отличие от человеческих экспертов, которые доступны только в определенные часы дня. Экспертные системы решают любую проблему за короткий промежуток времени, в то время как человеческие эксперты могут не торопиться.

В заключение следует отметить, что экспертные системы интерактивны и надежны в решении сложных вопросов. Они используются в программах для управления персоналом, медицины и других целей. Повышение качества решений, экономия средств, последовательность, быстрота и надежность — вот некоторые из основных преимуществ экспертных систем в искусственном интеллекте.