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

By: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
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⚡ Intelligente Zusammenfassung

Das Expertensystem ist ein interaktives, regelbasiertes Entscheidungsprogramm, das gespeicherte Fakten mit Heuristiken kombiniert, um eng gefasste, komplexe Probleme auf einem Urteilsvermögen zu lösen, das normalerweise von einem ausgebildeten menschlichen Spezialisten in diesem Bereich erwartet wird.

  • 🔘 Drei Kernkomponenten: Eine Benutzerschnittstelle nimmt die Anfrage entgegen, die Inferenzmaschine schlussfolgert über Regeln, und die Wissensbasis speichert die Domänenfakten.
  • ☑️ Wissen bleibt getrennt: Im Gegensatz zu einem herkömmlichen Programm sind Wissen und Verarbeitung in zwei getrennten Teilen organisiert, sodass Regeln überarbeitet werden können, ohne die Engine neu schreiben zu müssen.
  • ✅ Klassische Beispiele: MYCIN diagnostizierte bakterielle Infektionen, DENDRAL sagte Molekülstrukturen voraus, und PXDES und CaDet unterstützten die Krebserkennung.
  • 🧪 Zusammengesetzt aus drei Rollen: Ein Domänenexperte liefert das Wissen, ein Wissensingenieur kodiert es, und der Endbenutzer konsultiert das fertige System.
  • ️ Stärken und Schwächen: Beständigkeit, Schnelligkeit und Dauerhaftigkeit werden gewonnen, während Kreativität in ungewohnten Situationen und geringe Wartungskosten verloren gehen.
  • ⚙️ Wo sie verwendet werden: Medizinische Einrichtungen, Kreditanalyse, Helpdesks, Virenerkennung, Lageroptimierung und Aktienhandel.
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Was ist ein Expertensystem in der KI (Künstliche Intelligenz)?

Was ist ein Expertensystem?

Expertensystem Ein Expertensystem ist ein interaktives und zuverlässiges computergestütztes Entscheidungssystem, das Fakten und Heuristiken nutzt, um komplexe Entscheidungsprobleme zu lösen. Ziel eines Expertensystems ist es, die komplexesten Fragestellungen in einem bestimmten Fachgebiet zu bearbeiten.

Expertensysteme in der künstlichen Intelligenz

Das Expertensystem in der KI kann viele Probleme lösen, für die normalerweise ein menschlicher Experte erforderlich wäre. Es basiert auf dem Wissen, das von einem Experten erworben wurde. Künstliche Intelligenz Expertensysteme sind in der Lage, Wissen in einem bestimmten Bereich auszudrücken und darüber zu schlussfolgern. Expertensysteme waren die Vorläufer der heutigen Systeme. künstliche Intelligenz, Deep Learning und maschinelles Lernen Systemen.

Beispiele für Expertensysteme

Nachfolgend sind Beispiele für Expertensysteme aufgeführt:

  • MYZIN: Es basierte auf Rückwärtsverkettung und konnte verschiedene Bakterien identifizieren, die akute Infektionen verursachen können. Außerdem konnte es Medikamente basierend auf dem Gewicht des Patienten empfehlen. Es ist eines der besten Beispiele für Expertensysteme.
  • DENDRAL: Expertensystem zur chemischen Analyse und Vorhersage der Molekülstruktur.
  • PXDES: Ein Beispiel für ein Expertensystem zur Vorhersage des Schweregrades und der Art von Lungenkrebs.
  • Kadett: Eines der besten Beispiele für Expertensysteme, die Krebs in frühen Stadien erkennen können.

Merkmale des Expertensystems

Diese Beispiele weisen eine Reihe gemeinsamer Eigenschaften auf, die im folgenden Diagramm zusammengefasst sind.

Gründe, warum Expertensysteme in einem spezialisierten Bereich benötigt werden

Warum sind Expertensysteme erforderlich?

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

  • Fachwissen auf höchstem Niveau: Das Expertensystem in der KI bietet ein Höchstmaß an Fachwissen. Es bietet Effizienz, Genauigkeit und innovative Problemlösungskompetenz.
  • Rechtzeitige Reaktion: Ein Expertensystem antwortet innerhalb einer angemessenen Zeit, idealerweise schneller, als ein menschlicher Experte zum gleichen Schluss kommen würde.
  • Gute Zuverlässigkeit: Das Expertensystem in der KI muss zuverlässig sein und darf keine Fehler machen.
  • Flexibel: Ein Expertensystem muss flexibel bleiben, damit seine Wissensbasis bei Änderungen des Anwendungsbereichs erweitert oder korrigiert werden kann.
  • Wirkmechanismus: Das System benötigt einen effizienten Mechanismus zur Organisation und Aktualisierung des bereits vorhandenen Wissens.
  • Fähig, schwierige Entscheidungen und Probleme zu bewältigen: Ein Expertensystem ist in der Lage, anspruchsvolle Entscheidungsprobleme zu bewältigen und Lösungen zu liefern.

Komponenten des Expertensystems

Diese Eigenschaften werden durch drei Teile vermittelt, die, wie das Blockdiagramm zeigt, Informationen untereinander austauschen.

Komponenten eines Expertensystems: Benutzerschnittstelle, Inferenzmaschine und Wissensbasis

Das Expertensystem in der KI besteht aus folgenden Komponenten:

Benutzerschnittstelle

Die Benutzeroberfläche ist der wichtigste Bestandteil der Expertensystem-Software. Sie nimmt die Benutzeranfrage in lesbarer Form entgegen und leitet sie an die Inferenzmaschine weiter. Anschließend werden dem Benutzer die Ergebnisse angezeigt. Kurz gesagt, sie ist eine Schnittstelle, die die Kommunikation zwischen Benutzer und Expertensystem ermöglicht.

Inferenz-Engine

Die Inferenzmaschine ist das Herzstück des Expertensystems. Sie enthält Regeln zur Lösung eines spezifischen Problems und greift auf das Wissen der Wissensbasis zurück. Sie wählt die anzuwendenden Fakten und Regeln zur Beantwortung der Benutzeranfrage aus, analysiert das Problem und formuliert die Schlussfolgerung.

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 beschreibt, wie das Expertensystem das benötigte Domänenwissen erlangt. Der gesamte Prozess beginnt mit …tracWissen von einem menschlichen Experten erfassen, das erworbene Wissen in Regeln umwandeln und die entwickelten Regeln in die Wissensbasis einfügen, wie traced in der folgenden Abbildung.

Wissen extracÜbergangsprozess vom menschlichen Experten zur Kodierung von Regeln in der Wissensbasis

Wissen Extractionsprozess

Teilnehmer an Expert Systems Development

Teilnehmer:in Funktion / Rolle (Role) *
Domain-Experte Eine Person oder Gruppe, deren Fachwissen und Kenntnisse zur Entwicklung eines Expertensystems herangezogen werden.
Wissensingenieur Eine technisch versierte Person, die dieses Wissen in Computersysteme integriert.
Endbenutzer Eine Person oder Personengruppe, die das Expertensystem nutzt, um Ratschläge zu erhalten, die sonst vom Experten nicht verfügbar wären.

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 für den Computer verständliche Sprache und entwirft eine Inferenzmaschine, eine Argumentationsstruktur, die dieses Wissen bei Bedarf nutzen kann.
  • Der Wissensingenieur legt außerdem fest, wie die Nutzung unsicheren Wissens in den Denkprozess integriert werden kann und welche Art von Erklärung hilfreich wäre.

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Konventionelles System vs. Expertensystem

Das Design wird deutlicher, wenn man ein Expertensystem neben ein gewöhnliches Programm stellt.

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 einsatzbereit, wenn es vollständig entwickelt ist. Das Expertensystem wird kontinuierlich optimiert und kann mit einer geringen Anzahl von 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 seltenes Fachwissen sammeln und effizient einsetzen.
  • Bietet eine konsistente Antwort für das sich wiederholende Problem
  • 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
  • Die Wartungskosten eines Expertensystems sind zu hoch.
  • Jedes Problem ist anders, daher kann die Lösung durch einen menschlichen Experten auch anders und kreativer sein

Anwendungen von Expertensystemen

Einige beliebt Anwendung eines 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
  • Börsenhandel
  • Flugplanung und Frachtpläne

Häufig gestellte Fragen

Die Vorwärtsverkettung ist datengetrieben: Der Algorithmus geht von bekannten Fakten aus und wendet Regeln an, bis eine Schlussfolgerung gezogen werden kann. Die Rückwärtsverkettung ist zielgetrieben: Sie stellt eine Hypothese auf und sucht dann nach Fakten, die diese stützen. MYCIN verwendete die Rückwärtsverkettung.

Regelbasierte Systeme speichern Wenn-Dann-Regeln. Rahmenbasierte Systeme verwalten strukturierte Objekte mit Slots. Fuzzy-Systeme arbeiten mit Wahrheitsgraden. Neuronale und neuro-fuzzy Systeme lernen Gewichtungen aus Daten, anstatt handgeschriebene Regeln zu lesen.

Ein Erklärungsmodul tracDie Regeln, die die Inferenzmaschine auslöst, und die Ergebnisse werden an den Benutzer zurückgemeldet. Diese Transparenz war der Grund, warum frühe Systeme in der Medizin Vertrauen genossen, und sie ist nach wie vor ein Vorteil gegenüber intransparenten statistischen Modellen.

DENDRAL begann 1965 in Stanford und leitete Molekülstrukturen aus Massenspektrometrie-Daten ab. MYCIN folgte 1972, ebenfalls in Stanford, wo Edward Shortliffe etwa 600 Regeln zur Diagnose bakterieller Infektionen kodierte.

Die Regeln in einem Expertensystem werden von Menschen geschrieben, daher kann jede Entscheidung ... tracHrsg. A Maschinelles Lernen Das Modell leitet seine eigenen Parameter aus den Daten ab, was zwar eine bessere Skalierbarkeit ermöglicht, die Überprüfung der zugrundeliegenden Logik aber erheblich erschwert.

Klare Regeln erzwingen ein eindeutiges Ja oder Nein. Fuzzy-Logik Eine Tatsache kann einen Zugehörigkeitswert zwischen 0 und 1 haben, sodass auch vage Eingaben wie leichtes Fieber eine Regel sinnvoll auslösen können.

Sprachmodelle decken ein viel breiteres Spektrum ab, können aber keine Garantie für eine tracNachvollziehbarer Regelpfad. Regulierte Bereiche kombinieren häufig beides: Ein Modell liest unstrukturierte Eingaben, während eine Regel-Engine den endgültigen, nachvollziehbaren Aufruf tätigt. KI-Tutorial deckt das breitere Feld ab.

GitHub-Copilot Es kann die Regelsyntax für Engines wie CLIPS oder Drools generieren und Testfälle aus einer Regeltabelle erstellen. Das Domänenwissen selbst muss jedoch weiterhin von einem menschlichen Experten stammen.

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