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 zur Lösung von Problemen nutztplex Entscheidungsprobleme. Es gilt als das höchste Niveau menschlicher Intelligenz und Fachwissen. Der Zweck eines Expertensystems besteht darin, die meisten Probleme zu lösenplex Probleme in einem bestimmten Bereich.

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

Following sind die Beispiele für Expertensysteme:

  • 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

Merkmale des Expertensystems
Warum sind Expertensysteme erforderlich?

Following sind die wichtigen Merkmale des Expertensystems in der KI:

  • 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

Komponenten des Expertensystems

Das Expertensystem in der KI besteht aus Folgendemwing gegebene Komponenten:

Benutzerschnittstelle

Die Benutzeroberfläche ist der wichtigste Teil der Expert System Software. Diese Komponente nimmt die Anfrage des Benutzers in lesbarer Form auf und übergibt sie an die Inferenz-Engine. Anschließend werden dem Benutzer die Ergebnisse angezeigt. Mit anderen Worten handelt es sich um eine Schnittstelle, die dem Benutzer hilft, mit dem Expertensystem zu kommunizieren.

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.

Wissens-Datenbank

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.

Wissensextraktionsprozess

Wissensextraktionsprozess

Teilnehmer an Expert Systems Development

Teilnehmer Rollen
Domain-Experte Er ist eine Person oder Gruppe, deren Fachwissen und Wissen zur Entwicklung eines Expertensystems herangezogen wird.
Wissensingenieur Wissensingenieur ist eine technische Person, die Wissen in Computersysteme integriert.
Endbenutzer Dabei handelt es sich um eine Person oder Personengruppe, die das Expertensystem nutzt, um Ratschläge einzuholen, die nicht vom Experten bereitgestellt werden.

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

Konventionelles System Expertensystem
Wissen und Verarbeitung werden in einer Einheit vereint. Wissensdatenbank und Verarbeitungsmechanismus sind zwei separate Komponenten.
Das Programm macht keine Fehler (es sei denn, es liegt ein Programmierfehler vor). Das Expertensystem kann einen Fehler machen.
Das System ist erst betriebsbereit, wenn es vollständig entwickelt ist. Das Expertensystem wird laufend optimiert und kann mit wenigen Regeln gestartet werden.
Es ist eine schrittweise Ausführung nach festgelegten Algorithmen erforderlich. Die Ausführung erfolgt logisch und heuristisch.
Es braucht umfassende Informationen. Es kann mit ausreichenden oder unzureichenden Informationen funktionsfähig sein.

Menschlicher Experte vs. Expertensystem

Menschlicher Experte Künstliche Expertise
Verderblich Permanente Schweißbadsicherung
Schwer zu übertragen Übertragbar
Schwer zu dokumentieren Einfach zu dokumentieren
Unberechenbar Einheitliche
Teuer Kostengünstiges System

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, Kom. zu lösenplex und herausfordernde Themen
  • 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
  • Überwachen Sie den Betrieb der Anlage und der Steuerung
  • Börsenhandel
  • Flugplanung und Frachtpläne

Zusammenfassung

  • Ein Expertensystem ist ein interaktives und zuverlässiges computergestütztes Entscheidungssystem, das sowohl Fakten als auch Heuristiken zur Lösung von Problemen nutztplex Entscheidungsproblem
  • Schlüsselkomponenten eines Expertensystems sind 1) Benutzeroberfläche, 2) Inferenzmaschine, 3) Wissensdatenbank
  • Wichtige Teilnehmer an Artificial Intelligence 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

Wenn Sie mehr über künstliche Intelligenz erfahren möchten, finden Sie hier ein kostenloses Tutorial: KI-Tutorial