Що таке експертні системи у штучному інтелекті

Експертні системи часто використовуються як альтернатива при пошуку рішень складних проблем, що вимагають певного типу людських навичок. Експертна система штучного інтелекту (ШІ) – це система для прийняття рішень за допомогою комп’ютера. Вона призначена для вирішення складних питань. Для цього вона використовує знання, логічне мислення та дотримання норм. Це одне з перших практичних застосувань штучного інтелекту.

Що таке експертна система?

Експертні системи – це інтерактивні, надійні комп’ютерні інструменти прийняття рішень, які використовують дані та евристики для вирішення складних питань прийняття рішень. Вважається, що вони представляють вершину людських знань і мудрості. Робота експертної системи полягає у вирішенні найскладніших проблем у певній галузі.

Характеристики експертної системи

Нижче наведено характеристики експертної системи.

Людина-експерт може змінюватися, але експертна система може існувати вічно.
Це полегшує розподіл людського досвіду.
Експертна система може включати в себе знання від декількох експертів, що підвищує ефективність відповідей.
Це знижує витрати на консультації з фахівцями в різних галузях, включаючи медичну діагностику.
Замість того, щоб використовувати стандартний процедурний код, експертні системи можуть вирішувати складні питання, виводячи нові факти з відомих фактів знань, які зазвичай представлені у вигляді правил “якщо-то”.

Компоненти експертної системи

У штучному інтелекті виділяють п’ять компонентів експертної системи:

База знань: База знань містить факти і правила в експертній системі. Вона включає норми для вирішення проблем і формулювання методів, що відносяться до предметної області, а також знання в конкретних дисциплінах.
Механізм виведення: Найголовніша робота механізму виведення полягає в тому, щоб зібрати відповідну інформацію з бази знань, проаналізувати її і знайти рішення для проблеми користувача. Механізми виведення також володіють навичками пояснення та усунення несправностей.
Модуль набуття знань і навчання: За допомогою цього компонента експертні системи можуть збирати більше інформації з численних джерел. Після цього знання зберігаються в базі знань.
Інтерфейс користувача: За допомогою цього елемента користувач, який не є експертом, може спілкуватися з експертною системою та розробляти рішення.
Модуль пояснень: Цей модуль дає користувачеві обґрунтування висновку.

Приклади експертних систем

Нижче наведено кілька прикладів експертних систем:

MYCIN: Вона може розпізнавати різні бактерії, які можуть викликати гострі інфекції, і заснована на зворотному ланцюгу. Крім того, вона може запропонувати ліки на основі ваги пацієнта. Це один з найкращих прикладів експертної системи.
DENDRAL: інструмент прогнозування молекулярної структури для хімічного аналізу.
CaDet: Один з найкращих прикладів експертної системи, яка може виявити рак на ранніх стадіях.
PXDES: Тип і стадія раку легенів визначаються за допомогою експертної системи PXDES. Для ідентифікації захворювання використовується фотографія верхньої частини тіла, яка нагадує тінь. Ця тінь визначає тип і ступінь тяжкості захворювання.

Переваги експертних систем

Використання експертних систем замість людей-експертів має кілька переваг:

Точність: Експертні системи не схильні до емоційних або людських помилок. Вони засновують свій вибір на фактах і правилах.
Постійність: Коли фахівці-люди залишають свої посади, технічна інформація може піти за ними. Системи, засновані на знаннях, пропонують вічне джерело інформації та знань.
Логічна дедукція: Експертні системи використовують різноманітні принципи, такі як правила “якщо-тоді”, щоб робити висновки на основі вже відомих даних.
Контроль витрат: Порівняно з витратами на наймання фахівців-людей, експертні системи коштують порівняно дешево. Вони можуть допомогти у прийнятті рішень швидше і дешевше.
Кілька експертів: База знань експертної системи поповнюється кількома експертами. Це дає більше інформації, на яку можна спиратися, і не дозволяє одному експерту впливати на процес прийняття рішень.

Використання експертної системи

Експертні системи мають широкий спектр застосування в проектуванні та виробництві матеріальних об’єктів, включаючи проектування та виробництво автомобілів і об’єктивів для камер.
Ці системи, як правило, використовуються в галузі знань для поширення відповідної інформації серед користувачів. Податкові консультанти та радники – це дві стандартні експертні системи, що використовуються в цій галузі.
Вони використовуються у фінансовому секторі для виявлення будь-якого потенційного шахрайства та підозрілої поведінки.
Експертна система зі штучного інтелекту використовується в оцінці та ремонті обладнання. Експертна система використовується в медичній діагностиці і була першим застосуванням цих систем.

Звичайна система проти експертної системи

Ключова відмінність між експертними системами і звичайним програмним забезпеченням для вирішення проблем полягає в методі, який використовується для кодування знань, пов’язаних з проблемою. У традиційних програмах для кодування знань про проблему використовуються як структури даних, так і програми. В експертному методі всі знання, пов’язані з проблемою, представлені лише в структурах даних, а не в програмах.

Традиційні системи не здатні пояснити конкретне рішення проблеми. Ці системи спрямовані на надання простих рішень. Однак експертні системи можуть обґрунтувати, чому певна інформація необхідна в процесі і як був досягнутий конкретний результат.

Як правило, експертна система виконує свої висновки шляхом символічних обчислень, використовуючи символи для позначення знань, такі як правила, різні форми мереж, фрейми, скрипти тощо. Тим не менш, ці терміни не можуть бути виражені традиційними системами. Вони надто спрощують проблеми і не можуть сформулювати питання “як, чому”.

Людина-експерт проти експертної системи

Істотна відмінність між експертними системами штучного інтелекту та експертами-людьми полягає в тому, що експертні системи обробляють знання, представлені у вигляді правил, і використовують репрезентативні міркування в обмеженій області, тоді як експерти-люди використовують знання у вигляді евристик емпіричних правил для вирішення проблем в обмеженій предметній області.

Експертні системи завжди доступні, на відміну від людей-експертів, які доступні лише в певні години дня. Експертні системи вирішують будь-яку проблему за короткий проміжок часу, тоді як люди-експерти можуть не поспішати.

Отже, експертні системи є інтерактивними та надійними у вирішенні складних питань. Їх використовують у програмах для управління персоналом, медицині та інших сферах. Покращена якість рішень, економія коштів, узгодженість, швидкість і надійність – ось деякі з основних переваг експертних систем у штучному інтелекті.