Co je expertní systém v AI (umělá inteligence)? s Příkladem

Co je expertní systém?

Expertní systém je interaktivní a spolehlivý počítačový rozhodovací systém, který k řešení složitých rozhodovacích problémů využívá jak fakta, tak heuristiku. Je považován za nejvyšší úroveň lidské inteligence a odbornosti. Účelem expertního systému je řešit nejsložitější problémy v konkrétní doméně.

Expertní systémy v umělé inteligenci

Expertní systém v AI dokáže vyřešit mnoho problémů, které by obecně vyžadovaly lidského experta. Vychází ze znalostí získaných od odborníka. Umělá inteligence a expertní systémy jsou schopny vyjadřovat a uvažovat o určité oblasti znalostí. Expertní systémy byly předchůdcem dnešní doby systémy umělé inteligence, hlubokého učení a strojového učení.

Příklady expertních systémů

Níže jsou uvedeny příklady expertních systémů:

• MYCIN: Byl založen na zpětném řetězení a dokázal identifikovat různé bakterie, které by mohly způsobit akutní infekce. Mohlo by také doporučit léky na základě hmotnosti pacienta. Je to jeden z nejlepších příkladů expertního systému.
• DENDRAL: Expertní systém používaný pro chemickou analýzu k predikci molekulární struktury.
• PXDES: Příklad expertního systému používaného k predikci stupně a typu rakoviny plic
• Kadet: Jeden z nejlepších příkladů expertního systému, který dokáže identifikovat rakovinu v raných stádiích

Charakteristika expertního systému

Níže jsou uvedeny důležité vlastnosti expertního systému v AI:

• Nejvyšší úroveň odbornosti: Expertní systém v AI nabízí nejvyšší úroveň odbornosti. Poskytuje efektivitu, přesnost a nápadité řešení problémů.

• Přímá časová reakce: Expertní systém v umělé inteligenci interaguje s uživatelem ve velmi rozumné době. Celková doba musí být kratší než doba potřebná odborníkem k získání nejpřesnějšího řešení stejného problému.

• Dobrá spolehlivost: Expertní systém v AI musí být spolehlivý a nesmí udělat žádnou chybu.

• Flexibilní: Je životně důležité, aby zůstal flexibilní, protože jej vlastní expertní systém.

• Efektivní mechanismus: Expertní systém v umělé inteligenci musí mít účinný mechanismus pro správu kompilace existujících znalostí v něm.

• Schopnost zvládnout náročná rozhodnutí a problémy: Expertní systém je schopen řešit náročné rozhodovací problémy a dodávat řešení.

Komponenty expertního systému

Expertní systém v AI se skládá z následujících daných komponent:

Uživatelské rozhraní

Uživatelské rozhraní je nejdůležitější součástí softwaru Expert System Software. Tato komponenta převezme dotaz uživatele v čitelné podobě a předá jej inferenčnímu stroji. Poté zobrazí výsledky uživateli. Jinými slovy, je to rozhraní, které pomáhá uživateli komunikovat s expertním systémem.

Inferenční motor

Inferenční motor je mozkem expertního systému. Inference engine obsahuje pravidla pro řešení konkrétního problému. Odkazuje na znalosti z Knowledge Base. Vybírá fakta a pravidla, která se použijí při pokusu odpovědět na dotaz uživatele. Poskytuje zdůvodnění informací ve znalostní bázi. Pomáhá také při odečtení problému k nalezení řešení. Tato složka je také užitečná pro formulování závěrů.

Znalostní báze

Znalostní báze je úložištěm faktů. Ukládá všechny znalosti o problémové doméně. Je to jako velká nádoba znalostí, které se získávají od různých odborníků v určité oblasti.

Můžeme tedy říci, že úspěch softwaru Expert System Software závisí především na vysoce přesných a precizních znalostech.

Další klíčové pojmy používané v expertních systémech

Fakta a pravidla

Fakt je malá část důležitých informací. Fakta sama o sobě mají velmi omezené použití. Pravidla jsou nezbytná pro výběr a aplikaci faktů na uživatelský problém.

Získávání znalostí

Pojem získávání znalostí znamená, jak expertním systémem získat požadované doménové znalosti. Celý proces začíná extrakcí znalostí od lidského experta, převedením získaných znalostí do pravidel a vložením vyvinutých pravidel do znalostní báze.

Účastník vývoje expertních systémů

Účastník	Role
Doménový expert	Je to osoba nebo skupina, jejíž odborné znalosti a znalosti se využívají k rozvoji expertního systému.
Znalostní inženýr	Znalostní inženýr je technický člověk, který integruje znalosti do počítačových systémů.
Koncový uživatel	Je to osoba nebo skupina lidí, kteří používají expertní systém, aby získali radu, kterou neposkytne odborník.

Proces budování expertních systémů

• Určení charakteristiky problému
• Znalostní inženýr a doménový expert spolupracují na definování problému v koherenci
• Znalostní inženýr převádí znalosti do počítačově srozumitelného jazyka. Navrhuje inferenční stroj, strukturu uvažování, která může v případě potřeby využívat znalosti.
• Knowledge Expert také určuje, jak začlenit použití nejistých znalostí do procesu uvažování a jaký typ vysvětlení by byl užitečný.

Konvenční systém vs. expertní systém

Konvenční systém	Expertní systém
Znalosti a zpracování jsou spojeny v jeden celek.	Databáze znalostí a mechanismus zpracování jsou dvě samostatné složky.
Program nedělá chyby (Pokud není chyba v programování).	Expertní systém může udělat chybu.
Systém je funkční pouze tehdy, je-li plně vyvinut.	Expertní systém je průběžně optimalizován a lze jej spustit s malým počtem pravidel.
Vyžaduje se provádění krok za krokem podle pevně stanovených algoritmů.	Provádění se provádí logicky a heuristicky.
Potřebuje úplné informace.	Může být funkční s dostatečnými nebo nedostatečnými informacemi.

Lidský expert vs. Expertní systém

Human Expert	Umělá odbornost
Podléhající zkáze	Trvalý
Obtížný přenos	Přenosný
Obtížné dokumentovat	Snadno dokumentovat
Nepředvídatelné	Konzistentní
Drahý	Nákladově efektivní systém

Výhody expertního systému

Níže jsou uvedeny hlavní výhody/přínosy expertních systémů v umělé inteligenci (AI):

• Zlepšuje kvalitu rozhodování
• Snižuje náklady na konzultace s odborníky při řešení problémů
• Poskytuje rychlé a efektivní řešení problémů v úzké oblasti specializace.
• Dokáže shromáždit vzácné odborné znalosti a efektivně je využít.
• Nabízí konzistentní odpověď na opakující se problém
• Udržuje významnou úroveň informací
• Pomůže vám získat rychlé a přesné odpovědi
• Správné vysvětlení rozhodování
• Schopnost řešit složité a náročné problémy
• Expertní systémy umělé inteligence mohou stabilně pracovat, aniž by byly emocionální, napjaté nebo unavené.

Omezení expertního systému

Níže jsou uvedeny nevýhody/omezení expertního systému v AI:

• Neschopnost kreativně reagovat v mimořádné situaci
• Chyby ve znalostní bázi mohou vést k nesprávnému rozhodnutí
• Náklady na údržbu expertního systému jsou příliš drahé
• Každý problém je jiný, takže řešení od odborníka na člověka může být také jiné a kreativnější

Aplikace expertních systémů

Některé populární aplikace expertního systému:

• Správa informací
• Nemocnice a zdravotnická zařízení
• Správa help desk
• Hodnocení výkonu zaměstnanců
• Analýza půjček
• Detekce virů
• Užitečné pro projekty oprav a údržby
• Optimalizace skladu
• Plánování a rozvrhování
• Konfigurace vyráběných objektů
• Finanční rozhodování Publikování znalostí
• Monitorování a řízení procesů
• Dohlížet na provoz zařízení a regulátoru
• Obchodování na akciovém trhu
• Letové řády a jízdní řády nákladu

Shrnutí

• Expertní systém je interaktivní a spolehlivý počítačový rozhodovací systém, který využívá jak fakta, tak heuristiku k řešení složitých rozhodovacích problémů.
• Klíčovými součástmi expertního systému jsou 1) uživatelské rozhraní, 2) Inference Engine, 3) Knowledge Base
• Klíčoví účastníci v Umělá inteligence Expertní vývoj systémů je 1) Domain Expert 2) Knowledge Engineer 3) End User
• Zlepšená kvalita rozhodování, snížení nákladů, konzistence, spolehlivost, rychlost jsou klíčové výhody expertního systému
• Expertní systém nemůže poskytovat kreativní řešení a jeho údržba může být nákladná.
• Expertní systém lze použít pro široké aplikace, jako je burza, sklad, HR atd

Pokud se chcete dozvědět o umělé inteligenci, zde je bezplatný tutoriál, který si budete chtít vyzkoušet: Výuka AI