Kaj so ekspertni sistemi v umetni inteligenci

Ekspertni sistemi se pogosto uporabljajo kot alternativa pri iskanju rešitev za zapletene probleme, ki zahtevajo posebno vrsto človeških spretnosti. Ekspertni sistem umetne inteligence je sistem za sprejemanje odločitev z uporabo računalnikov. Namenjen je reševanju zahtevnih vprašanj. Pri tem uporablja znanje, logično razmišljanje in upoštevanje norm. Gre za eno prvih praktičnih uporab umetne inteligence.

Kaj je ekspertni sistem?

Ekspertni sistemi so interaktivna, zaupanja vredna računalniška orodja za odločanje, ki uporabljajo podatke in hevristiko za reševanje zahtevnih vprašanj odločanja. Velja, da predstavljajo vrhunec človeškega znanja in modrosti. Naloga ekspertnega sistema je reševanje najzahtevnejših problemov na določenem področju.

Značilnosti ekspertnega sistema

Sledijo značilnosti ekspertnega sistema.

Človeški strokovnjak se lahko spremeni, ekspertni sistem pa lahko traja večno.
Omogoča lažjo distribucijo človeškega strokovnega znanja.
Ekspertni sistem lahko vključuje znanje več človeških strokovnjakov, kar bi povečalo učinkovitost odgovorov.
Zmanjšuje stroške iskanja nasveta strokovnjaka na različnih področjih, vključno z medicinsko diagnozo.
Namesto uporabe standardne postopkovne kode lahko ekspertni sistemi obravnavajo zapletena vprašanja z izpeljavo novih dejstev iz znanih dejstev znanja, ki so običajno predstavljena kot pravila “če – potem”.

Sestavni deli ekspertnega sistema

Obstaja pet sestavnih delov ekspertnega sistema v umetni inteligenci:

baza znanja: Baza znanja vsebuje dejstva in predpise v ekspertnem sistemu. Vključuje norme za reševanje problemov in oblikovanje metod, ki se nanašajo na domeno, ter znanje na določenih področjih.
Inferenčni mehanizem: Najosnovnejša naloga inferenčnega mehanizma je zbiranje ustreznih informacij iz baze znanja, njihova analiza in določitev rešitve za uporabnikovo vprašanje. Inferenčni motorji imajo tudi sposobnosti pojasnjevanja in odpravljanja težav.
Modul za pridobivanje in učenje znanja: S pomočjo te komponente lahko ekspertni sistemi zberejo več informacij iz številnih virov. Nato se znanje shrani v bazo znanja.
Uporabniški vmesnik: S tem elementom lahko uporabnik, ki ni strokovnjak, komunicira z ekspertnim sistemom in razvija rešitve.
Modul za razlago: Ta modul uporabniku ponudi utemeljitev sklepa.

Primeri ekspertnih sistemov

V nadaljevanju je navedenih nekaj primerov ekspertnih sistemov:

MYCIN: prepoznal je lahko različne bakterije, ki lahko povzročijo akutne okužbe, in je temeljil na povratnem veriženju. Poleg tega bi lahko predlagal zdravila glede na težo bolnika. To je eden najboljših primerov ekspertnega sistema.
DENDRAL: orodje za napovedovanje molekulske strukture za kemijsko analizo.
CaDet: Je eden najboljših primerov ekspertnega sistema, ki lahko odkrije raka v najzgodnejših fazah.
PXDES: PXDES: ekspertni sistem PXDES omogoča prepoznavanje vrste in stadija pljučnega raka. Ta za prepoznavanje stanja posname fotografijo zgornjega dela telesa, ki je podobna senci. Ta senca določa vrsto in stopnjo bolezni.

Prednosti ekspertnih sistemov

Uporaba ekspertnih sistemov namesto človeških strokovnjakov ima več prednosti:

Natančnost: Ekspertni sistemi so odporni na čustveno ali človeško nenatančnost. Svoje odločitve temeljijo na dejstvih in pravilih.
Trajnost: Ko človeški strokovnjaki zapustijo svoje delovno mesto, jim lahko sledijo tudi tehnične informacije. Sistemi, ki temeljijo na znanju, ponujajo večni rezervoar informacij in znanja.
Logično sklepanje: Strokovni sistemi za izpeljavo sklepov iz že znanih podatkov uporabljajo različna načela, kot so pravila če-če, da bi izpeljali sklepe.
Obvladovanje stroškov: V primerjavi s stroški zaposlovanja človeških strokovnjakov so ekspertni sistemi razmeroma poceni. Pomagajo lahko pri hitrejšem in cenovno ugodnejšem sprejemanju odločitev.
Več strokovnjakov: Strokovni sistem dopolnjuje bazo znanja z več strokovnjaki. Tako je na voljo več informacij, ki jih je mogoče uporabiti, in se prepreči, da bi en strokovnjak vplival na postopek odločanja.

Uporaba ekspertnega sistema

Ima široko paleto aplikacij pri načrtovanju in izdelavi materialnih predmetov, vključno z načrtovanjem in izdelavo avtomobilov in objektivov za fotoaparate.
Ti sistemi se običajno uporabljajo na področju znanja za razširjanje ustreznih informacij uporabnikom. Davčni svetovalci in svetovalci sta dva standardna ekspertna sistema, ki se uporabljata za to področje.
Uporablja se v finančnem sektorju za prepoznavanje morebitnih goljufij in sumljivih ravnanj.
Ekspertni sistem na področju umetne inteligence se uporablja pri ocenjevanju in popravljanju opreme. Ekspertni sistem se uporablja pri medicinski diagnostiki in je bil prva uporaba teh sistemov.

Konvencionalni sistem proti ekspertnemu sistemu

Ključna razlika med ekspertnimi sistemi in konvencionalno programsko opremo za reševanje problemov je metoda, ki se uporablja za kodiranje strokovnega znanja, povezanega s problemom. V tradicionalnih aplikacijah se za kodiranje strokovnega znanja o problemu uporabljajo tako podatkovne strukture kot programi. Pri ekspertni metodi je vse strokovno znanje, povezano s problemom, predstavljeno samo v podatkovnih strukturah in ne v programih.

Tradicionalni sistemi ne morejo pojasniti posebne rešitve problema. Cilj teh sistemov je zagotoviti enostavne rešitve. Vendar pa lahko ekspertni sistemi utemeljijo, zakaj so med postopkom potrebne določene informacije in kako je bil dosežen določen rezultat.

Običajno ekspertni sistem izvaja sklepanje s simbolnimi izračuni z uporabo simbolov za znanje, kot so pravila, različne oblike mrež, okvirji, skripte itd. Kljub temu teh izrazov ni mogoče izraziti s tradicionalnimi sistemi. Preveč poenostavljajo vprašanja in ne morejo izraziti vprašanj “kako, zakaj”.

Človeški strokovnjak v primerjavi s strokovnim sistemom

Bistvena razlika med ekspertnimi sistemi v umetni inteligenci in človeškimi strokovnjaki je v tem, da ekspertni sistemi obdelujejo znanje, predstavljeno v obliki pravil, in uporabljajo predstavitveno sklepanje na omejenem področju, medtem ko človeški strokovnjaki uporabljajo znanje v obliki hevristike pravil palca za reševanje problemov na omejenem področju.

Ekspertni sistemi so vedno dostopni, za razliko od človeških strokovnjakov, ki so na voljo le ob določenih urah dneva. Ekspertni sistemi rešijo vsak problem v kratkem času, medtem ko si človeški strokovnjaki lahko vzamejo čas.

Zaključimo lahko, da so ekspertni sistemi interaktivni in zanesljivi pri reševanju zapletenih vprašanj. Uporabljajo se v programih za človeške vire, medicino in druge namene. Izboljšana kakovost odločitev, prihranek stroškov, doslednost, hitrost in zanesljivost so nekatere od glavnih prednosti ekspertnih sistemov v umetni inteligenci.