Was ist ein Expertensystem in der KI (Künstliche Intelligenz)? mit Beispiel

Was ist ein Expertensystem?

Expertensystem ist ein interaktives und zuverlässiges computergestütztes Entscheidungssystem, das sowohl Fakten als auch Heuristiken verwendet, um komplexe Entscheidungsprobleme zu lösen. Es gilt als das höchste Niveau menschlicher Intelligenz und Fachkompetenz. Der Zweck eines Expertensystems besteht darin, die komplexesten Probleme in einem bestimmten Bereich zu lösen.

Expertensysteme in der künstlichen Intelligenz

Das Expertensystem in der KI kann viele Probleme lösen, für die im Allgemeinen ein menschlicher Experte erforderlich wäre. Es basiert auf dem Wissen eines Experten. Künstliche Intelligenz und Expertensysteme sind in der Lage, bestimmte Wissensbereiche auszudrücken und zu argumentieren. Expertensysteme waren die Vorgänger der heutigen Zeit Künstliche Intelligenz, Deep Learning und maschinelle Lernsysteme.

Beispiele für Expertensysteme

Nachfolgend sind Beispiele für Expertensysteme aufgeführt:

• MYZIN: Es basierte auf der Rückwärtsverkettung und konnte verschiedene Bakterien identifizieren, die akute Infektionen verursachen können. Es könnte auch Medikamente basierend auf dem Gewicht des Patienten empfehlen. Es ist eines der besten Beispiele für Expertensysteme.
• DENDRAL: Expertensystem zur chemischen Analyse zur Vorhersage der Molekülstruktur.
• PXDES: Ein Beispiel für ein Expertensystem zur Vorhersage des Ausmaßes und der Art von Lungenkrebs
• Kadett: Eines der besten Beispiele für Expertensysteme, mit denen sich Krebs im Frühstadium erkennen lässt

Merkmale des Expertensystems

Im Folgenden sind die wichtigen Merkmale des Expertensystems in der KI aufgeführt:

• Fachwissen auf höchstem Niveau: Das Expertensystem für KI bietet ein Höchstmaß an Fachwissen. Es bietet Effizienz, Genauigkeit und einfallsreiche Problemlösung.

• Rechtzeitige Reaktion: Ein Expertensystem für künstliche Intelligenz interagiert in einem sehr angemessenen Zeitraum mit dem Benutzer. Die Gesamtzeit muss kürzer sein als die Zeit, die ein Experte benötigt, um die genaueste Lösung für dasselbe Problem zu finden.

• Gute Zuverlässigkeit: Das Expertensystem in der KI muss zuverlässig sein und darf keine Fehler machen.

• Flexibel: Es ist wichtig, dass es flexibel bleibt, da es über ein Expertensystem verfügt.

• Wirkmechanismus: Ein Expertensystem für künstliche Intelligenz muss über einen effizienten Mechanismus verfügen, um die Zusammenstellung des darin vorhandenen Wissens zu verwalten.

• Fähig, schwierige Entscheidungen und Probleme zu bewältigen: Ein Expertensystem ist in der Lage, anspruchsvolle Entscheidungsprobleme zu bewältigen und Lösungen zu liefern.

Komponenten des Expertensystems

Das Expertensystem in der KI besteht aus folgenden Komponenten:

Benutzerschnittstelle

Die Benutzeroberfläche ist der wichtigste Teil der Expertensystem-Software. Diese Komponente nimmt die Abfrage des Benutzers in lesbarer Form entgegen und übergibt sie an die Inferenzmaschine. Anschließend zeigt sie dem Benutzer die Ergebnisse an. Mit anderen Worten handelt es sich um eine Schnittstelle, die dem Benutzer bei der Kommunikation mit dem Expertensystem hilft.

Inferenz-Engine

Die Inferenzmaschine ist das Gehirn des Expertensystems. Die Inferenz-Engine enthält Regeln zur Lösung eines bestimmten Problems. Es bezieht sich auf das Wissen aus der Wissensdatenbank. Es wählt Fakten und Regeln aus, die bei der Beantwortung der Benutzeranfrage angewendet werden sollen. Es liefert Begründungen zu den Informationen in der Wissensdatenbank. Es hilft auch bei der Ableitung des Problems, um die Lösung zu finden. Auch für die Formulierung von Schlussfolgerungen ist diese Komponente hilfreich.

Knowledge Base

Die Wissensdatenbank ist eine Sammlung von Fakten. Es speichert das gesamte Wissen über die Problemdomäne. Es ist wie ein großer Wissensbehälter, der von verschiedenen Experten eines bestimmten Fachgebiets gesammelt wird.

Somit können wir sagen, dass der Erfolg der Expertensystemsoftware hauptsächlich von der hohen Genauigkeit und Präzision des Wissens abhängt.

Weitere Schlüsselbegriffe, die in Expertensystemen verwendet werden

Fakten und Regeln

Eine Tatsache ist ein kleiner Teil wichtiger Informationen. Fakten allein sind von sehr begrenztem Nutzen. Die Regeln sind wichtig, um Fakten auszuwählen und auf ein Benutzerproblem anzuwenden.

Wissenserwerb

Der Begriff Wissenserwerb bedeutet, wie das Expertensystem das erforderliche Domänenwissen erhält. Der gesamte Prozess beginnt damit, dass ein menschlicher Experte Wissen entnimmt, das erworbene Wissen in Regeln umwandelt und die entwickelten Regeln in die Wissensbasis einfügt.

Teilnehmer an Expert Systems Development

Der Prozess des Aufbaus eines Expertensystems

• Bestimmen der Merkmale des Problems
• Wissensingenieur und Fachexperte arbeiten kohärent zusammen, um das Problem zu definieren
• Der Wissensingenieur übersetzt das Wissen in eine computerverständliche Sprache. Er entwirft eine Inferenzmaschine, eine Argumentationsstruktur, die bei Bedarf Wissen nutzen kann.
• Der Wissensexperte bestimmt außerdem, wie die Nutzung unsicheren Wissens in den Argumentationsprozess integriert werden kann und welche Art von Erklärung sinnvoll wäre.

Konventionelles System vs. Expertensystem

Menschlicher Experte vs. Expertensystem

Vorteile des Expertensystems

Nachfolgend sind die wichtigsten Vorteile/Nutzen von Expertensystemen in der künstlichen Intelligenz (KI) aufgeführt:

• Es verbessert die Entscheidungsqualität
• Reduziert die Kosten für die Beratung von Experten zur Problemlösung
• Es bietet schnelle und effiziente Lösungen für Probleme in einem engen Spezialgebiet.
• Es kann knappes Fachwissen sammeln und effizient nutzen.
• Bietet eine konsistente Antwort für das sich wiederholende Problem
• Behält ein erhebliches Maß an Informationen bei
• Hilft Ihnen, schnelle und genaue Antworten zu erhalten
• Eine angemessene Erklärung der Entscheidungsfindung
• Fähigkeit, komplexe und anspruchsvolle Probleme zu lösen
• Expertensysteme für künstliche Intelligenz können stabil arbeiten, ohne emotional, angespannt oder müde zu werden.

Einschränkungen des Expertensystems

Nachfolgend sind die Nachteile/Einschränkungen des Expertensystems in der KI aufgeführt:

• In einer außergewöhnlichen Situation nicht in der Lage, kreativ zu reagieren
• Fehler in der Wissensbasis können zu falschen Entscheidungen führen
• Der Wartungsaufwand eines Expertensystems ist zu hoch
• Jedes Problem ist anders, daher kann die Lösung durch einen menschlichen Experten auch anders und kreativer sein

Anwendungen von Expertensystemen

Einige beliebte Anwendungen des Expertensystems:

• Informationsmanagement
• Krankenhäuser und medizinische Einrichtungen
• Helpdesk-Verwaltung
• Leistungsbewertung der Mitarbeiter
• Kreditanalyse
• Viruserkennung
• Nützlich für Reparatur- und Wartungsprojekte
• Lageroptimierung
• Planung und Terminierung
• Die Konfiguration hergestellter Objekte
• Finanzielle Entscheidungsfindung. Wissensveröffentlichung
• Prozessüberwachung und -steuerung
• Überwachung des Anlagenbetriebs und der Steuerung
• Börsenhandel
• Flugplanung und Frachtpläne

Zusammenfassung

• Ein Expertensystem ist ein interaktives und zuverlässiges computergestütztes Entscheidungssystem, das sowohl Fakten als auch Heuristiken verwendet, um komplexe Entscheidungsprobleme zu lösen
• Schlüsselkomponenten eines Expertensystems sind 1) Benutzeroberfläche, 2) Inferenzmaschine, 3) Wissensdatenbank
• Wichtige Teilnehmer an Künstliche Intelligenz Experten für Systementwicklung sind 1) Domänenexperte, 2) Wissensingenieur und 3) Endbenutzer
• Verbesserte Entscheidungsqualität, geringere Kosten, Konsistenz, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit sind die Hauptvorteile eines Expertensystems
• Ein Expertensystem kann keine kreativen Lösungen bieten und kann kostspielig in der Wartung sein.
• Ein Expertensystem kann für breite Anwendungen wie Börse, Lager, Personalwesen usw. verwendet werden

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