System ekspertowy to program komputerowy zaprojektowany do rozwiązywania złożonych problemów i zapewniania zdolności podejmowania decyzji na poziomie ludzkiego eksperta. Dokonuje tego poprzez wydobywanie wiedzy ze swojej bazy wiedzy przy użyciu reguł rozumowania i wnioskowania zgodnie z zapytaniami użytkowników.

System ekspertowy jest częścią sztucznej inteligencji, a pierwszy ES powstał w 1970 roku, co było pierwszym udanym podejściem do sztucznej inteligencji. Rozwiązuje najbardziej złożony problem jako ekspert, wydobywając wiedzę zgromadzoną w swojej bazie wiedzy. System pomaga w podejmowaniu decyzji dotyczących problemów związanych z korzystaniem z Compsex zarówno faktów, jak i heurystyki, jak ludzki ekspert . Nazywa się tak, ponieważ zawiera wiedzę ekspercką z określonej dziedziny i może rozwiązać każdy złożony problem z tej konkretnej dziedziny. Systemy te są projektowane pod konkretną dziedzinę, np medycyna, nauka, itp.

Działanie systemu ekspertowego opiera się na wiedzy eksperta przechowywanej w jego bazie wiedzy. Im więcej wiedzy jest przechowywane w KB, tym bardziej system poprawia swoją wydajność. Jednym z typowych przykładów ES jest sugestia błędów ortograficznych podczas pisania w polu wyszukiwania Google.

Poniżej znajduje się schemat blokowy przedstawiający działanie systemu ekspertowego:

Uwaga: Należy pamiętać, że system ekspertowy nie zastępuje ekspertów ludzkich; zamiast tego służy człowiekowi w podjęciu złożonej decyzji. Systemy te nie mają ludzkich możliwości myślenia i pracy w oparciu o bazę wiedzy z danej dziedziny.

Poniżej znajduje się kilka popularnych przykładów Systemu Eksperckiego:

DENDRAL:Był to projekt sztucznej inteligencji, który powstał jako system ekspercki do analizy chemicznej. Stosowano go w chemii organicznej do wykrywania nieznanych cząsteczek organicznych za pomocą ich widm masowych i bazy wiedzy chemicznej.MYCYNA:Był to jeden z najwcześniejszych systemów eksperckich obejmujących łańcuchy wsteczne, który został zaprojektowany w celu wyszukiwania bakterii powodujących infekcje, takie jak bakteriemia i zapalenie opon mózgowo-rdzeniowych. Stosowano go także do zalecania antybiotyków i diagnostyki chorób krzepnięcia krwi.PXDES:Jest to system ekspertowy, który służy do określenia rodzaju i zaawansowania raka płuc. Aby określić chorobę, wykonuje się zdjęcie górnej części ciała, które wygląda jak cień. Ten cień określa rodzaj i stopień szkody.Kadet:System ekspercki CaDet to system wspomagający diagnostykę, który umożliwia wykrycie nowotworu we wczesnym stadium.

Charakterystyka systemu ekspertowego

Wysoka wydajność:System ekspertowy zapewnia wysoką wydajność rozwiązywania każdego rodzaju złożonego problemu z określonej domeny z dużą wydajnością i dokładnością.Zrozumiale:Reaguje w sposób łatwo zrozumiały dla użytkownika. Może przyjmować dane wejściowe w ludzkim języku i dostarczać dane wyjściowe w ten sam sposób.Niezawodny:Jest bardzo niezawodny w generowaniu wydajnych i dokładnych wyników.Wysoka responsywność:ES dostarcza wynik dla każdego złożonego zapytania w bardzo krótkim czasie.

Elementy systemu ekspertowego

System ekspertowy składa się głównie z trzech komponentów:

Interfejs użytkownika Silnik wnioskowania Baza wiedzy

1. Interfejs użytkownika

Za pomocą interfejsu użytkownika system ekspercki wchodzi w interakcję z użytkownikiem, przyjmuje zapytania jako dane wejściowe w czytelnym formacie i przekazuje je do silnika wnioskowania. Po otrzymaniu odpowiedzi z silnika wnioskowania wyświetla dane wyjściowe użytkownikowi. Innymi słowy, jest to interfejs, który pomaga użytkownikowi niebędącemu ekspertem w komunikacji z systemem eksperckim w celu znalezienia rozwiązania .

2. Silnik wnioskowania (zasady silnika)

• Silnik wnioskowania nazywany jest mózgiem systemu ekspertowego, ponieważ jest główną jednostką przetwarzającą systemu. Stosuje reguły wnioskowania do bazy wiedzy w celu wyciągnięcia wniosków lub wydedukowania nowych informacji. Pomaga w uzyskaniu bezbłędnego rozwiązania zapytań zadawanych przez użytkownika.
• Za pomocą silnika wnioskowania system wydobywa wiedzę z bazy wiedzy.
• Istnieją dwa typy silników wnioskowania:
Deterministyczny silnik wnioskowania:Zakłada się, że wnioski wyciągnięte z tego typu silnika wnioskowania są prawdziwe. Opiera się na fakty I zasady .Silnik wnioskowania probabilistycznego:Ten typ silnika wnioskowania zawiera niepewność we wnioskach i opiera się na prawdopodobieństwie.

Silnik wnioskowania wykorzystuje poniższe tryby do wyprowadzania rozwiązań:

Łańcuch do przodu:Rozpoczyna się od znanych faktów i reguł, a następnie stosuje reguły wnioskowania, aby dodać wnioski do znanych faktów.Łańcuch wsteczny:Jest to metoda wnioskowania wstecznego, która rozpoczyna się od celu i działa wstecz, aby udowodnić znane fakty.

3. Baza wiedzy

• Baza wiedzy to rodzaj magazynu, w którym przechowywana jest wiedza zdobyta od różnych ekspertów w danej dziedzinie. Jest uważany za duży magazyn wiedzy. Im większa baza wiedzy, tym bardziej precyzyjny będzie System Ekspercki.
• Przypomina bazę danych zawierającą informacje i zasady dotyczące określonej domeny lub tematu.
• Bazę wiedzy można również postrzegać jako zbiory obiektów i ich atrybutów. Na przykład lew jest przedmiotem, a jego atrybuty to ssak, nie jest zwierzęciem domowym itp.

Składniki Bazy Wiedzy

Faktyczna wiedza:Wiedza oparta na faktach i akceptowana przez inżynierów wiedzy zaliczana jest do wiedzy faktograficznej.Wiedza heurystyczna:Wiedza ta opiera się na praktyce, umiejętności zgadywania, oceny i doświadczeń.

Reprezentacja wiedzy: Służy do sformalizowania wiedzy przechowywanej w bazie wiedzy za pomocą reguł If-else.

0,06 jako ułamek

Zdobywanie wiedzy: Jest to proces wydobywania, organizowania i strukturyzacji wiedzy dziedzinowej, określania zasad pozyskiwania wiedzy od różnych ekspertów i przechowywania tej wiedzy w bazie wiedzy.

Rozwój Systemu Eksperckiego

Tutaj wyjaśnimy działanie systemu ekspertowego na przykładzie MYCIN ES. Poniżej znajduje się kilka kroków do zbudowania MYCIN:

• Po pierwsze, ES należy zasilać wiedzą ekspercką. W przypadku MYCIN eksperci specjalizujący się w medycynie infekcji bakteryjnych dostarczają informacji na temat przyczyn, objawów i innej wiedzy w tej dziedzinie.
• Baza KB MYCIN została pomyślnie zaktualizowana. Aby go przetestować, lekarz stawia mu nowy problem. Problem polega na zidentyfikowaniu obecności bakterii poprzez wprowadzenie szczegółowych danych pacjenta, w tym objawów, aktualnego stanu i historii choroby.
• W ES będzie potrzebny kwestionariusz do wypełnienia przez pacjenta, aby poznać ogólne informacje o pacjencie, takie jak płeć, wiek itp.
• Teraz system zebrał wszystkie informacje, więc znajdzie rozwiązanie problemu, stosując reguły „jeżeli-to” z wykorzystaniem silnika wnioskowania i wykorzystując fakty przechowywane w KB.
• Docelowo przekaże odpowiedź pacjentowi za pomocą interfejsu użytkownika.

Uczestnicy rozwoju Systemu Eksperckiego

W budowaniu Systemu Eksperckiego biorą udział trzej główni uczestnicy:

Ekspert:Sukces ES w dużej mierze zależy od wiedzy dostarczonej przez ekspertów. Eksperci to osoby specjalizujące się w danej dziedzinie.Inżynier wiedzy:Inżynier wiedzy to osoba, która gromadzi wiedzę od ekspertów dziedzinowych, a następnie koduje ją do systemu zgodnie z formalizmem.Użytkownik końcowy:Jest to konkretna osoba lub grupa osób, która może nie być ekspertem i pracując w systemie eksperckim potrzebuje rozwiązania lub porady w związku ze swoimi złożonymi zapytaniami.

Dlaczego System Ekspercki?

Przed użyciem jakiejkolwiek technologii musimy mieć pomysł, dlaczego zastosować tę technologię, a zatem to samo ma miejsce w przypadku ES. Chociaż mamy ekspertów w każdej dziedzinie, jaka jest zatem potrzeba opracowania systemu komputerowego. Poniżej znajdują się punkty opisujące potrzebę ES:

Brak pamięci. Ograniczenia:Może przechowywać dowolną ilość danych i zapamiętywać je w momencie użycia. Jednak dla ekspertów istnieją pewne ograniczenia dotyczące zapamiętywania wszystkiego w każdym momencie.Wysoka wydajność:Jeśli baza wiedzy zostanie zaktualizowana o odpowiednią wiedzę, wówczas zapewnia bardzo wydajne wyniki, co może nie być możliwe w przypadku człowieka.Specjalizacja w dziedzinie:W każdej dziedzinie jest wielu ekspertów, a każdy z nich ma inne umiejętności, różne doświadczenia i różne umiejętności, dlatego nie jest łatwo uzyskać ostateczny wynik zapytania. Jeśli jednak umieścimy wiedzę zdobytą od ludzkich ekspertów w systemie eksperckim, wówczas zapewni on efektywny wynik poprzez połączenie wszystkich faktów i wiedzyBrak wpływu na emocje:Na systemy te nie mają wpływu ludzkie emocje, takie jak zmęczenie, złość, depresja, lęk itp. Dlatego wydajność pozostaje stała.Wysoki poziom bezpieczeństwa:Systemy te zapewniają wysoki poziom bezpieczeństwa w celu rozwiązania każdego zapytania.Bierze pod uwagę wszystkie fakty:Aby odpowiedzieć na każde zapytanie, sprawdza i uwzględnia wszystkie dostępne fakty i odpowiednio podaje wynik. Możliwe jest jednak, że ekspert-ludzki z jakiegoś powodu nie weźmie pod uwagę pewnych faktów.Regularne aktualizacje poprawiają wydajność:Jeśli wystąpią problemy z wynikami dostarczonymi przez systemy ekspertowe, możemy poprawić wydajność systemu, aktualizując bazę wiedzy.

Możliwości Systemu Eksperckiego

Poniżej przedstawiono niektóre możliwości Systemu Eksperckiego:

Doradzanie:Jest w stanie doradzić człowiekowi w przypadku zapytania o dowolną domenę z konkretnego ES.Zapewnij możliwości podejmowania decyzji:Zapewnia możliwość podejmowania decyzji w dowolnej dziedzinie, na przykład przy podejmowaniu dowolnej decyzji finansowej, decyzji w naukach medycznych itp.Zaprezentuj urządzenie:Jest w stanie zademonstrować wszelkie nowe produkty, takie jak ich funkcje, specyfikacje, sposób korzystania z tego produktu itp.Rozwiązywanie problemów:Posiada możliwości rozwiązywania problemów.Wyjaśnienie problemu:Jest również w stanie zapewnić szczegółowy opis problemu wejściowego.Interpretacja wejścia:Jest w stanie zinterpretować dane wejściowe podane przez użytkownika.Przewidywanie wyników:Można go wykorzystać do przewidywania wyniku.Diagnoza:ES zaprojektowany dla medycyny jest w stanie zdiagnozować chorobę bez użycia wielu komponentów, ponieważ zawiera już różne wbudowane narzędzia medyczne.

Zalety Systemu Eksperckiego

• Systemy te charakteryzują się dużą powtarzalnością.
• Można je stosować w miejscach niebezpiecznych, gdzie obecność człowieka nie jest bezpieczna.
• Możliwości błędów są mniejsze, jeśli baza wiedzy zawiera poprawną wiedzę.
• Wydajność tych systemów pozostaje stała, ponieważ nie wpływają na nią emocje, napięcie ani zmęczenie.
• Zapewniają bardzo dużą szybkość reakcji na konkretne zapytanie.

Ograniczenia systemu ekspertowego

• Odpowiedź systemu eksperckiego może być błędna, jeśli baza wiedzy zawiera błędne informacje.
• Podobnie jak istota ludzka, nie może wytwarzać twórczych wyników dla różnych scenariuszy.
• Koszty jego utrzymania i rozwoju są bardzo wysokie.
• Zdobycie wiedzy do projektowania jest bardzo trudne.
• Dla każdej domeny wymagamy specyficznego ES, co jest jednym z dużych ograniczeń.
• Nie może uczyć się od siebie i dlatego wymaga ręcznych aktualizacji.

Zastosowania Systemu Eksperckiego

W dziedzinie projektowania i produkcji
Może być szeroko stosowany do projektowania i produkcji urządzeń fizycznych, takich jak obiektywy aparatów i samochody.W domenie wiedzy
Systemy te służą przede wszystkim do publikowania odpowiedniej wiedzy wśród użytkowników. Dwoma popularnymi ES używanymi w tej domenie jest doradca i doradca podatkowy.W domenie finansów
W branży finansowej służy do wykrywania wszelkiego rodzaju możliwych oszustw, podejrzanych działań i doradzania bankierom, czy powinni udzielać pożyczek na działalność gospodarczą, czy nie.W diagnostyce i rozwiązywaniu problemów urządzeń
W diagnostyce medycznej wykorzystuje się system ES i był to pierwszy obszar, w którym zastosowano te systemy.Planowanie i harmonogramowanie
Systemy ekspertowe można również wykorzystać do planowania i harmonogramowania określonych zadań, aby osiągnąć cel tego zadania.