Un sistem expert este un program de calculator conceput pentru a rezolva probleme complexe și pentru a oferi capacitatea de a lua decizii ca un expert uman. Ea realizează acest lucru prin extragerea cunoștințelor din baza sa de cunoștințe folosind regulile de raționament și inferență în funcție de interogările utilizatorului.

Sistemul expert este o parte a AI, iar primul ES a fost dezvoltat în anul 1970, care a fost prima abordare de succes a inteligenței artificiale. Rezolvă cea mai complexă problemă ca expert prin extragerea cunoștințelor stocate în baza sa de cunoștințe. Sistemul ajută la luarea deciziilor pentru utilizarea problemelor compsex atât faptele cât și euristica ca un expert uman . Se numește astfel deoarece conține cunoștințele de specialitate ale unui anumit domeniu și poate rezolva orice problemă complexă a acelui domeniu anume. Aceste sisteme sunt proiectate pentru un domeniu specific, cum ar fi medicina, stiinta, etc.

Performanța unui sistem expert se bazează pe cunoștințele expertului stocate în baza sa de cunoștințe. Cu cât sunt mai multe cunoștințe stocate în KB, cu atât sistemul își îmbunătățește performanța. Unul dintre exemplele obișnuite de un ES este o sugestie de erori de ortografie în timpul tastării în caseta de căutare Google.

Mai jos este diagrama bloc care reprezintă funcționarea unui sistem expert:

Notă: Este important să ne amintim că un sistem expert nu este folosit pentru a înlocui experții umani; în schimb, este folosit pentru a ajuta omul în luarea unei decizii complexe. Aceste sisteme nu au capacități umane de a gândi și de a lucra pe baza de cunoștințe a domeniului respectiv.

Mai jos sunt câteva exemple populare ale sistemului expert:

DENDRAL:A fost un proiect de inteligență artificială care a fost realizat ca un sistem expert de analiză chimică. A fost folosit în chimia organică pentru a detecta molecule organice necunoscute cu ajutorul spectrelor lor de masă și a bazei de cunoștințe despre chimie.MICINA:A fost unul dintre cele mai vechi sisteme expert de înlănțuire înapoi care a fost conceput pentru a găsi bacteriile care cauzează infecții precum bacteriemia și meningita. De asemenea, a fost folosit pentru recomandarea de antibiotice și pentru diagnosticul bolilor de coagulare a sângelui.PXDES:Este un sistem expert care este utilizat pentru a determina tipul și nivelul cancerului pulmonar. Pentru a determina boala, se face o poză din partea superioară a corpului, care arată ca umbra. Această umbră identifică tipul și gradul de vătămare.Cadet:Sistemul expert CaDet este un sistem de suport pentru diagnosticare care poate detecta cancerul în stadii incipiente.

Caracteristicile Sistemului Expert

Performanta ridicata:Sistemul expert oferă performanțe ridicate pentru rezolvarea oricărui tip de problemă complexă dintr-un domeniu specific cu eficiență și acuratețe ridicate.De inteles:Răspunde într-un mod care poate fi ușor de înțeles de către utilizator. Poate prelua intrare în limbaj uman și oferă rezultate în același mod.De încredere:Este mult de încredere pentru a genera o ieșire eficientă și precisă.Foarte receptiv:ES oferă rezultatul pentru orice interogare complexă într-o perioadă foarte scurtă de timp.

Componentele sistemului expert

Un sistem expert constă în principal din trei componente:

linkedlist în java

Interfața cu utilizatorul Motor de inferență Bază de cunoștințe

1. Interfață cu utilizatorul

Cu ajutorul unei interfețe cu utilizatorul, sistemul expert interacționează cu utilizatorul, preia interogări ca intrare într-un format care poate fi citit și le transmite motorului de inferență. După obținerea răspunsului de la motorul de inferență, acesta afișează rezultatul utilizatorului. Cu alte cuvinte, este o interfață care ajută un utilizator neexpert să comunice cu sistemul expert pentru a găsi o soluție .

2. Motor de inferență (Regulile motorului)

• Motorul de inferență este cunoscut drept creierul sistemului expert, deoarece este principala unitate de procesare a sistemului. Ea aplică reguli de inferență la baza de cunoștințe pentru a trage o concluzie sau a deduce informații noi. Ajută la obținerea unei soluții fără erori pentru întrebările adresate de utilizator.
• Cu ajutorul unui motor de inferență, sistemul extrage cunoștințele din baza de cunoștințe.
• Există două tipuri de motor de inferență:
Motor de inferență deterministă:Concluziile desprinse din acest tip de motor de inferență se presupune că sunt adevărate. Se bazeaza pe fapte și reguli .Motor de inferență probabilistică:Acest tip de motor de inferență conține incertitudine în concluzii și se bazează pe probabilitate.

Motorul de inferență folosește modurile de mai jos pentru a deriva soluțiile:

Înlănțuire înainte:Pornește de la faptele și regulile cunoscute și aplică regulile de inferență pentru a adăuga concluzia lor la faptele cunoscute.Înlănțuire înapoi:Este o metodă de raționament înapoi care pleacă de la scop și lucrează înapoi pentru a dovedi faptele cunoscute.

3. Baza de cunoștințe

• Baza de cunoștințe este un tip de stocare care stochează cunoștințele dobândite de la diferiți experți din domeniul respectiv. Este considerat un mare depozit de cunoștințe. Cu cât baza de cunoștințe este mai mare, cu atât sistemul expert va fi mai precis.
• Este similar cu o bază de date care conține informații și reguli ale unui anumit domeniu sau subiect.
• De asemenea, se poate vedea baza de cunoștințe ca colecții de obiecte și atributele acestora. De exemplu, un Leu este un obiect și atributele sale sunt că este un mamifer, nu este un animal domestic etc.

Componentele bazei de cunoștințe

Cunoștințe faptice:Cunoștințele care se bazează pe fapte și sunt acceptate de inginerii cunoașterii intră sub incidența cunoștințelor faptice.Cunoștințe euristice:Aceste cunoștințe se bazează pe practică, capacitatea de a ghici, evaluare și experiențe.

Reprezentarea cunoștințelor: Este folosit pentru a oficializa cunoștințele stocate în baza de cunoștințe folosind regulile If-else.

Achiziții de cunoștințe: Este procesul de extragere, organizare și structurare a cunoștințelor de domeniu, de specificare a regulilor pentru a dobândi cunoștințele de la diverși experți și de a stoca aceste cunoștințe în baza de cunoștințe.

Dezvoltarea Sistemului Expert

Aici, vom explica funcționarea unui sistem expert luând un exemplu de MYCIN ES. Mai jos sunt câțiva pași pentru a construi un MYCIN:

• În primul rând, ES ar trebui să fie alimentat cu cunoștințe de specialitate. În cazul MYCIN, experții umani specializați în domeniul medical al infecțiilor bacteriene, oferă informații despre cauzele, simptomele și alte cunoștințe în acest domeniu.
• KB-ul MYCIN este actualizat cu succes. Pentru a-l testa, medicul îi oferă o nouă problemă. Problema este de a identifica prezența bacteriilor introducând detaliile unui pacient, inclusiv simptomele, starea actuală și istoricul medical.
• SE va avea nevoie de un chestionar care trebuie completat de către pacient pentru a cunoaște informațiile generale despre pacient, cum ar fi sexul, vârsta etc.
• Acum sistemul a colectat toate informațiile, așa că va găsi soluția problemei prin aplicarea regulilor dacă-atunci folosind motorul de inferență și folosind faptele stocate în KB.
• În cele din urmă, acesta va oferi un răspuns pacientului prin utilizarea interfeței cu utilizatorul.

Participanți la dezvoltarea Sistemului Expert

Există trei participanți principali la construirea Expert System:

Expert:Succesul unui ES depinde mult de cunoștințele oferite de experții umani. Acești experți sunt acele persoane care sunt specializate în acel domeniu specific.Inginer de cunoștințe:Inginerul de cunoștințe este persoana care adună cunoștințele de la experții din domeniu și apoi le codifică în sistem conform formalismului.Utilizator final:Aceasta este o anumită persoană sau un grup de oameni care poate să nu fie experți, iar lucrul la sistemul expert are nevoie de soluția sau sfatul pentru întrebările sale, care sunt complexe.

De ce Expert System?

Înainte de a folosi orice tehnologie, trebuie să avem o idee despre de ce să folosim acea tehnologie și, prin urmare, același lucru pentru ES. Deși avem experți umani în fiecare domeniu, atunci care este nevoia de a dezvolta un sistem bazat pe computer. Deci, mai jos sunt punctele care descriu nevoia ES:

Fără limitări de memorie:Poate stoca câte date este necesar și le poate memora în momentul aplicării. Dar pentru experții umani, există anumite limitări pentru a memora toate lucrurile în orice moment.Eficiență ridicată:Dacă baza de cunoștințe este actualizată cu cunoștințele corecte, atunci oferă o ieșire extrem de eficientă, ceea ce ar putea să nu fie posibil pentru un om.Expertiza intr-un domeniu:Există o mulțime de experți umani în fiecare domeniu și toți au abilități diferite, experiențe diferite și abilități diferite, așa că nu este ușor să obțineți un rezultat final pentru interogare. Dar dacă punem cunoștințele dobândite de la experții umani în sistemul expert, atunci acesta oferă un rezultat eficient prin amestecarea tuturor faptelor și cunoștințelor.Nu este afectat de emoții:Aceste sisteme nu sunt afectate de emoțiile umane precum oboseala, furia, depresia, anxietatea, etc. Prin urmare, performanța rămâne constantă.Securitate inalta:Aceste sisteme oferă securitate ridicată pentru a rezolva orice întrebare.Ia în considerare toate faptele:Pentru a răspunde oricărei întrebări, verifică și ia în considerare toate faptele disponibile și furnizează rezultatul în consecință. Dar este posibil ca un expert uman să nu ia în considerare unele fapte din orice motiv.Actualizările regulate îmbunătățesc performanța:Dacă există o problemă în rezultatul oferit de sistemele expert, putem îmbunătăți performanța sistemului prin actualizarea bazei de cunoștințe.

Capabilitățile sistemului expert

Mai jos sunt câteva capabilități ale unui sistem expert:

Consiliere:Este capabil să sfătuiască ființa umană pentru interogarea oricărui domeniu din ES particular.Oferiți capacități de luare a deciziilor:Oferă capacitatea de a lua decizii în orice domeniu, cum ar fi pentru a lua orice decizie financiară, decizii în știința medicală etc.Demonstrați un dispozitiv:Este capabil să demonstreze orice produs nou, cum ar fi caracteristicile sale, specificațiile, modul de utilizare a produsului respectiv etc.Rezolvarea problemelor:Are capacitati de rezolvare a problemelor.Explicarea unei probleme:De asemenea, este capabil să ofere o descriere detaliată a unei probleme de intrare.Interpretarea intrării:Este capabil să interpreteze intrarea dată de utilizator.Prezicerea rezultatelor:Poate fi folosit pentru prezicerea unui rezultat.Diagnostic:Un ES conceput pentru domeniul medical este capabil să diagnosticheze o boală fără a utiliza mai multe componente, deoarece conține deja diverse instrumente medicale încorporate.

Avantajele Sistemului Expert

• Aceste sisteme sunt foarte reproductibile.
• Ele pot fi folosite pentru locurile riscante unde prezența umană nu este sigură.
• Posibilitățile de eroare sunt mai puține dacă KB conține cunoștințe corecte.
• Performanța acestor sisteme rămâne constantă, deoarece nu este afectată de emoții, tensiune sau oboseală.
• Acestea oferă o viteză foarte mare pentru a răspunde la o anumită interogare.

Limitările sistemului expert

• Răspunsul sistemului expert poate fi greșit dacă baza de cunoștințe conține informații greșite.
• La fel ca o ființă umană, nu poate produce o ieșire creativă pentru diferite scenarii.
• Costurile sale de întreținere și dezvoltare sunt foarte mari.
• Dobândirea de cunoștințe pentru proiectare este mult dificilă.
• Pentru fiecare domeniu, avem nevoie de un SE specific, care este una dintre marile limitări.
• Nu poate învăța de la sine și, prin urmare, necesită actualizări manuale.

Aplicații ale Sistemului Expert

În domeniul proiectării și producției
Poate fi utilizat pe scară largă pentru proiectarea și fabricarea dispozitivelor fizice, cum ar fi lentilele camerei și automobile.În domeniul cunoașterii
Aceste sisteme sunt utilizate în principal pentru publicarea cunoștințelor relevante către utilizatori. Cele două ES populare utilizate pentru acest domeniu sunt un consilier și un consilier fiscal.În domeniul financiar
În industriile financiare, este folosit pentru a detecta orice tip de posibilă fraudă, activitate suspectă și pentru a sfătui bancherii dacă ar trebui să acorde împrumuturi pentru afaceri sau nu.În diagnosticarea și depanarea dispozitivelor
În diagnosticul medical se folosește sistemul ES și a fost primul domeniu în care au fost utilizate aceste sisteme.Planificare și programare
Sistemele expert pot fi, de asemenea, utilizate pentru planificarea și programarea unor sarcini speciale pentru atingerea scopului acelei sarcini.