Was sind Expertensysteme in der künstlichen Intelligenz

Expertensysteme werden häufig als Alternative bei der Suche nach Lösungen für komplexe Probleme eingesetzt, die besondere menschliche Fähigkeiten erfordern. Ein Expertensystem der künstlichen Intelligenz (KI) ist ein System zur Entscheidungsfindung mit Hilfe von Computern. Es ist für die Lösung anspruchsvoller Probleme gedacht. Dazu nutzt es Wissen, logisches Denken und die Einhaltung von Normen. Es ist eine der ersten praktischen Anwendungen der künstlichen Intelligenz.

Was ist ein Expertensystem?

Expertensysteme sind interaktive, vertrauenswürdige computergestützte Entscheidungsfindungsinstrumente, die Daten und Heuristiken nutzen, um schwierige Entscheidungsprobleme zu lösen. Sie gelten als die Spitze des menschlichen Wissens und der Weisheit. Die Aufgabe eines Expertensystems ist es, die schwierigsten Probleme in einem bestimmten Bereich zu lösen.

Merkmale eines Expertensystems

Im Folgenden werden die Merkmale eines Expertensystems beschrieben.

• Ein menschlicher Experte kann sich ändern, aber ein Expertensystem kann ewig bestehen bleiben.
• Es erleichtert die Verteilung des menschlichen Fachwissens.
• Das Expertensystem kann das Wissen mehrerer menschlicher Experten einbeziehen, was die Effektivität der Antworten erhöhen würde.
• Es senkt die Kosten für die Inanspruchnahme eines Spezialisten in verschiedenen Bereichen, einschließlich der medizinischen Diagnose.
• Anstelle von standardmäßigem Verfahrenscode können Expertensysteme komplexe Probleme behandeln, indem sie neue Fakten aus bekannten Wissensfakten ableiten, die in der Regel als Wenn-Dann-Regeln dargestellt werden.

Komponenten eines Expertensystems

In der künstlichen Intelligenz gibt es fünf Komponenten eines Expertensystems:

• Wissensbasis: Die Wissensbasis enthält Fakten und Regeln in einem Expertensystem. Sie enthält Normen zur Problemlösung und zur Formulierung von Methoden, die für die Domäne und das Wissen in bestimmten Disziplinen relevant sind.
• Inferenzmaschine: Die wichtigste Aufgabe der Inferenzmaschine ist es, relevante Informationen aus der Wissensbasis zu sammeln, sie zu analysieren und eine Lösung für das Problem des Benutzers zu finden. Inferenzmaschinen verfügen auch über Erklärungs- und Fehlerbehebungsfähigkeiten.
• Modul für Wissenserwerb und Lernen: Mit Hilfe dieser Komponente können Expertensysteme weitere Informationen aus zahlreichen Quellen sammeln. Anschließend wird das Wissen in der Wissensdatenbank gespeichert.
• Benutzerschnittstelle: Mit diesem Element kann ein nicht fachkundiger Benutzer mit dem Expertensystem kommunizieren und Lösungen entwickeln.
• Erklärungsmodul: Dieses Modul liefert dem Benutzer eine Begründung für die Schlussfolgerung.

Beispiele für Expertensysteme

Im Folgenden sind einige Beispiele für Expertensysteme aufgeführt:

• MYCIN: Es kann verschiedene Bakterien erkennen, die akute Infektionen verursachen können, und basiert auf der Rückwärtsverkettung. Außerdem kann es auf der Grundlage des Gewichts des Patienten Medikamente vorschlagen. Es ist eines der besten Beispiele für ein Expertensystem.
• DENDRAL: Ein Tool zur Vorhersage von Molekülstrukturen für die chemische Analyse.
• CaDet: Es ist eines der besten Beispiele für ein Expertensystem, das Krebs im Frühstadium erkennen kann.
• PXDES: Mit dem Expertensystem PXDES werden die Art und das Stadium von Lungenkrebs bestimmt. Es nimmt ein Foto des Oberkörpers auf, das dem Schatten ähnelt, um die Krankheit zu identifizieren. Dieser Schatten bestimmt die Art und den Schweregrad.

Vorteile von Expertensystemen

Der Einsatz von Expertensystemen anstelle von menschlichen Experten hat mehrere Vorteile:

• Genauigkeit: Expertensysteme sind immun gegen emotionale oder menschliche Ungenauigkeiten. Sie treffen ihre Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Regeln.
• Dauerhaft: Wenn menschliche Spezialisten ihre Position verlassen, könnten die technischen Informationen folgen. Wissensbasierte Systeme bieten einen immerwährenden Vorrat an Informationen und Wissen.
• Logische Schlussfolgerung: Expertensysteme verwenden eine Reihe von Prinzipien, wie z. B. Wenn-dann-Regeln, um Schlussfolgerungen aus bereits bekannten Daten abzuleiten.
• Kostenkontrolle: Im Vergleich zu den Kosten für die Einstellung menschlicher Spezialisten sind Expertensysteme vergleichsweise günstig. Sie können dabei helfen, schneller und kostengünstiger Entscheidungen zu treffen.
• Mehrere Experten: Die Wissensbasis eines Expertensystems wird durch mehrere Experten erweitert. Dadurch stehen mehr Informationen zur Verfügung und es wird verhindert, dass ein einzelner Experte den Entscheidungsprozess beeinflusst.

Einsatz von Expertensystemen

• Es gibt ein breites Spektrum von Anwendungen bei der Entwicklung und Herstellung von materiellen Objekten, einschließlich der Entwicklung und Herstellung von Automobilen und Kameralinsen.
• Diese Systeme werden in der Regel im Wissensbereich eingesetzt, um den Benutzern sachdienliche Informationen zu vermitteln. Steuerberater und Berater sind die beiden Standard-Expertensysteme, die in diesem Bereich eingesetzt werden.
• Es wird im Finanzsektor eingesetzt, um potenzielle Betrugsfälle und verdächtiges Verhalten zu erkennen.
• Das Expertensystem der künstlichen Intelligenz wird bei der Bewertung und Reparatur von Geräten eingesetzt. Das Expertensystem wird in der medizinischen Diagnose eingesetzt und war die erste Anwendung dieser Systeme.

Konventionelles System vs. Expertensystem

Der entscheidende Unterschied zwischen Expertensystemen und herkömmlicher Problemlösungssoftware liegt in der Methode, die zur Kodierung des problembezogenen Fachwissens verwendet wird. In herkömmlichen Anwendungen werden sowohl Datenstrukturen als auch Programme verwendet, um das Fachwissen zu kodieren. Bei der Expertenmethode wird das gesamte problembezogene Fachwissen ausschließlich in Datenstrukturen und nicht in Programmen dargestellt.

Herkömmliche Systeme sind nicht in der Lage, eine spezifische Lösung für ein Problem zu erklären. Diese Systeme zielen darauf ab, einfache Lösungen zu liefern. Expertensysteme können jedoch begründen, warum bestimmte Informationen während eines Prozesses erforderlich sind und wie ein bestimmtes Ergebnis erreicht wurde.

Typischerweise führt ein Expertensystem seine Schlussfolgerungen durch symbolische Berechnungen unter Verwendung von Wissenssymbolen wie Regeln, verschiedenen Formen von Netzen, Rahmen, Skripten usw. aus. Diese Begriffe lassen sich jedoch mit herkömmlichen Systemen nicht ausdrücken. Sie vereinfachen die Sachverhalte zu stark und können die Fragen nach dem „Wie“ und „Warum“ nicht artikulieren.

Menschlicher Experte vs. Expertensystem

Der wesentliche Unterschied zwischen Expertensystemen in der künstlichen Intelligenz und menschlichen Experten besteht darin, dass Expertensysteme in Form von Regeln dargestelltes Wissen verarbeiten und in einem begrenzten Bereich repräsentatives Denken anwenden, während menschliche Experten Wissen in Form von Heuristiken oder Faustregeln verwenden, um Probleme in einem begrenzten Bereich zu lösen.

Expertensysteme sind immer zugänglich, im Gegensatz zu menschlichen Experten, die nur zu bestimmten Zeiten des Tages verfügbar sind. Expertensysteme lösen jedes Problem in kürzester Zeit, während menschliche Experten sich Zeit lassen können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Expertensysteme interaktiv und zuverlässig bei der Lösung komplizierter Probleme sind. Sie werden in Programmen für das Personalwesen, die Medizin und für andere Zwecke eingesetzt. Verbesserte Entscheidungsqualität, Kosteneinsparungen, Konsistenz, Schnelligkeit und Zuverlässigkeit sind einige der wichtigsten Vorteile von Expertensystemen in der künstlichen Intelligenz.