Τι είναι το Expert System στο AI (Τεχνητή Νοημοσύνη); με Παράδειγμα
Συντακτική ομάδα
Τι είναι το Expert System;
Ειδικό σύστημα είναι ένα διαδραστικό και αξιόπιστο σύστημα λήψης αποφάσεων που βασίζεται σε υπολογιστή και χρησιμοποιεί τόσο γεγονότα όσο και ευρετικές μεθόδους για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων λήψης αποφάσεων. Ο σκοπός ενός Έμπειρου Συστήματος είναι η επίλυση των πιο σύνθετων ζητημάτων σε έναν συγκεκριμένο τομέα.
Εξειδικευμένα Συστήματα στην Τεχνητή Νοημοσύνη
Το Σύστημα Έμπειρων στην Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να επιλύσει πολλά ζητήματα που γενικά θα απαιτούσαν έναν άνθρωπο-ειδικό. Βασίζεται στη γνώση που αποκτάται από έναν ειδικό. Τεχνητή νοημοσύνη και τα Έμπειρα Συστήματα είναι ικανά να εκφράσουν και να συλλογιστούν σχετικά με κάποιο πεδίο γνώσης. Τα Έμπειρα Συστήματα ήταν οι προκάτοχοι της σημερινής εποχής. τεχνητή νοημοσύνη, βαθιά μάθηση και μηχανική μάθηση συστήματα.
Παραδείγματα Εξειδικευμένων Συστημάτων
Ακολουθούν τα Παραδείγματα Εξειδικευμένων Συστημάτων:
- ΜΥΚΙΝΗ: Βασιζόταν στην αντίστροφη αλυσίδα και μπορούσε να εντοπίσει διάφορα βακτήρια που θα μπορούσαν να προκαλέσουν οξείες λοιμώξεις. Μπορούσε επίσης να συστήσει φάρμακα με βάση το βάρος του ασθενούς. Είναι ένα από τα καλύτερα παραδείγματα συστημάτων εμπειρογνωμόνων.
- ΔΕΝΔΡΑΛΟΣ: Έμπειρο σύστημα που χρησιμοποιείται για χημική ανάλυση για την πρόβλεψη της μοριακής δομής.
- PXDES: Ένα παράδειγμα συστήματος εμπειρογνωμόνων που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη του βαθμού και του τύπου του καρκίνου του πνεύμονα.
- Δόκιμος: Ένα από τα καλύτερα παραδείγματα συστημάτων εμπειρογνωμόνων που μπορούν να εντοπίσουν τον καρκίνο σε πρώιμα στάδια.
Χαρακτηριστικά του Expert System
Αυτά τα παραδείγματα μοιράζονται ένα κοινό σύνολο χαρακτηριστικών, το οποίο συνοψίζεται στο παρακάτω διάγραμμα.
Γιατί απαιτούνται εξειδικευμένα συστήματα;
Ακολουθούν τα σημαντικά Χαρακτηριστικά του Expert System στο AI:
- Το υψηλότερο επίπεδο τεχνογνωσίας: Το Σύστημα Εμπειρογνωμόνων στην Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρει το υψηλότερο επίπεδο εμπειρογνωμοσύνης. Παρέχει αποτελεσματικότητα, ακρίβεια και ευφάνταστη επίλυση προβλημάτων.
- Σωστή έγκαιρη αντίδραση: Ένα Έμπειρο Σύστημα ανταποκρίνεται εντός εύλογου χρονικού διαστήματος, ιδανικά ταχύτερα από ό,τι θα κατέληγε στο ίδιο συμπέρασμα ένας ανθρώπινος εμπειρογνώμονας.
- Καλή αξιοπιστία: Το Σύστημα Έμπειρων στην Τεχνητή Νοημοσύνη πρέπει να είναι αξιόπιστο και δεν πρέπει να κάνει λάθη.
- Εύκαμπτος: Ένα Έμπειρο Σύστημα πρέπει να παραμένει ευέλικτο, έτσι ώστε η βάση γνώσεών του να μπορεί να επεκτείνεται ή να διορθώνεται καθώς αλλάζει ο τομέας.
- Αποτελεσματικός Μηχανισμός: Το σύστημα χρειάζεται έναν αποτελεσματικό μηχανισμό για την οργάνωση και την ενημέρωση της γνώσης που ήδη κατέχει.
- Ικανός να χειρίζεται δύσκολες αποφάσεις και προβλήματα: Ένα Έμπειρο Σύστημα είναι ικανό να χειρίζεται δύσκολα προβλήματα λήψης αποφάσεων και να παρέχει λύσεις.
Στοιχεία του Expert System
Αυτά τα χαρακτηριστικά παρέχονται από τρία μέρη που μεταδίδουν πληροφορίες το ένα στο άλλο, όπως δείχνει το διάγραμμα μπλοκ.
Το Expert System στο AI αποτελείται από τα ακόλουθα δεδομένα:
Διεπαφής χρήστη
Η διεπαφή χρήστη είναι το πιο κρίσιμο μέρος του Λογισμικού Έμπειρων Συστημάτων. Αυτό το στοιχείο λαμβάνει το ερώτημα του χρήστη σε αναγνώσιμη μορφή και το μεταβιβάζει στη μηχανή συμπερασμάτων. Στη συνέχεια, εμφανίζει τα αποτελέσματα στον χρήστη. Με άλλα λόγια, είναι μια διεπαφή που βοηθά τον χρήστη να επικοινωνεί με το Έμπειρο Σύστημα.
Κινητήρας συμπερασμάτων
Η μηχανή εξαγωγής συμπερασμάτων είναι ο εγκέφαλος του συστήματος εμπειρογνωμόνων. Περιέχει κανόνες για την επίλυση ενός συγκεκριμένου προβλήματος και αναφέρεται στη γνώση που περιέχεται στη Βάση Γνώσεων. Επιλέγει τα γεγονότα και τους κανόνες που θα εφαρμόσει κατά την προσπάθεια απάντησης στο ερώτημα του χρήστη, αναλύει το πρόβλημα και διατυπώνει το συμπέρασμα.
Βάση Γνώσεων
Η βάση γνώσεων είναι μια αποθήκη γεγονότων. Αποθηκεύει όλη τη γνώση σχετικά με τον τομέα του προβλήματος. Είναι σαν ένα μεγάλο δοχείο γνώσης που λαμβάνεται από διαφορετικούς ειδικούς ενός συγκεκριμένου τομέα.
Έτσι μπορούμε να πούμε ότι η επιτυχία του Expert System Software εξαρτάται κυρίως από την εξαιρετικά ακριβή και ακριβή γνώση.
Άλλοι βασικοί όροι που χρησιμοποιούνται στα Expert Systems
Γεγονότα και Κανόνες
Ένα γεγονός είναι ένα μικρό μέρος σημαντικών πληροφοριών. Τα γεγονότα από μόνα τους έχουν πολύ περιορισμένη χρήση. Οι κανόνες είναι απαραίτητοι για την επιλογή και την εφαρμογή γεγονότων σε ένα πρόβλημα χρήστη.
Απόκτηση γνώσης
Ο όρος απόκτηση γνώσης σημαίνει πώς αποκτάται η απαιτούμενη γνώση του τομέα από το Σύστημα Έμπειρων. Η όλη διαδικασία ξεκινά από το extracμετατρέποντας τη γνώση από έναν ανθρώπινο εμπειρογνώμονα, μετατρέποντας την αποκτηθείσα γνώση σε κανόνες και εισάγοντας τους ανεπτυγμένους κανόνες στη βάση γνώσεων, ως tracφαίνεται στο παρακάτω σχήμα.
Εξερεύνηση ΓνώσηςtracΔιαδικασία
Συμμετοχή στην Ανάπτυξη Συστημάτων Εμπειρογνωμόνων
| συμμέτοχος | Ρόλος |
| Domain Expert | Ένα άτομο ή μια ομάδα του οποίου η εμπειρογνωμοσύνη και οι γνώσεις χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη ενός Έμπειρου Συστήματος. |
| Μηχανικός Γνώσης | Ένα τεχνικό άτομο που ενσωματώνει αυτή τη γνώση σε συστήματα υπολογιστών. |
| Τελικός χρήστης | Ένα άτομο ή μια ομάδα ατόμων που χρησιμοποιούν το Σύστημα Εμπειρογνωμόνων για να λάβουν συμβουλές οι οποίες διαφορετικά δεν θα ήταν διαθέσιμες από τον ειδικό. |
Η διαδικασία δημιουργίας ενός συστήματος εμπειρογνωμόνων
- Προσδιορισμός των χαρακτηριστικών του προβλήματος
- Ο μηχανικός γνώσης και ο ειδικός τομέα εργάζονται με συνοχή για να καθορίσουν το πρόβλημα
- Ο μηχανικός γνώσης μεταφράζει τη γνώση σε μια γλώσσα κατανοητή από υπολογιστή και σχεδιάζει μια μηχανή συμπερασμού, μια δομή συλλογισμού, η οποία μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτή τη γνώση όταν χρειάζεται.
- Ο μηχανικός γνώσης καθορίζει επίσης πώς να ενσωματώσει τη χρήση της αβέβαιης γνώσης στη διαδικασία συλλογισμού και ποιος τύπος εξήγησης θα ήταν χρήσιμος.
Συμβατικό σύστημα εναντίον έμπειρου συστήματος
Ο σχεδιασμός γίνεται πιο σαφής όταν ένα Έμπειρο Σύστημα τοποθετείται δίπλα σε ένα συνηθισμένο πρόγραμμα.
| Συμβατικό σύστημα | Ειδικό σύστημα |
| Η γνώση και η επεξεργασία συνδυάζονται σε μια ενότητα. | Η βάση δεδομένων γνώσης και ο μηχανισμός επεξεργασίας είναι δύο ξεχωριστά στοιχεία. |
| Το πρόγραμμα δεν κάνει σφάλματα (εκτός αν υπάρχει σφάλμα στον προγραμματισμό). | Το Expert System μπορεί να κάνει λάθος. |
| Το σύστημα είναι λειτουργικό μόνο όταν έχει αναπτυχθεί πλήρως. | Το Σύστημα Εμπειρογνωμόνων βελτιστοποιείται σε συνεχή βάση και μπορεί να ξεκινήσει με έναν μικρό αριθμό κανόνων. |
| Απαιτείται βήμα προς βήμα εκτέλεση σύμφωνα με σταθερούς αλγόριθμους. | Η εκτέλεση γίνεται λογικά & ευρετικά. |
| Χρειάζεται πλήρη ενημέρωση. | Μπορεί να είναι λειτουργικό με επαρκείς ή ανεπαρκείς πληροφορίες. |
Ανθρώπινος ειδικός εναντίον έμπειρου συστήματος
| Ανθρώπινος εμπειρογνώμονας | Τεχνητή Πραγματογνωμοσύνη |
| Φθαρτός | Μόνιμος |
| Δύσκολη η μεταφορά | Μεταβιβάσιμος |
| Δύσκολη η τεκμηρίωση | Εύκολο στην τεκμηρίωση |
| Απρόβλεπτος | Συνεπής |
| Ακριβά | Οικονομικό σύστημα |
Πλεονεκτήματα του Expert System
Παρακάτω είναι τα κύρια πλεονεκτήματα/πλεονεκτήματα των Expert Systems στην Τεχνητή Νοημοσύνη (AI):
- Βελτιώνει την ποιότητα της απόφασης
- Μειώνει τα έξοδα της διαβούλευσης με ειδικούς για την επίλυση προβλημάτων
- Παρέχει γρήγορες και αποτελεσματικές λύσεις σε προβλήματα σε ένα στενό πεδίο εξειδίκευσης.
- Μπορεί να συγκεντρώσει περιορισμένη εμπειρογνωμοσύνη και να την χρησιμοποιήσει αποτελεσματικά.
- Προσφέρει μια συνεπή απάντηση στο επαναλαμβανόμενο πρόβλημα
- Μια σωστή εξήγηση της λήψης αποφάσεων
- Ικανότητα επίλυσης πολύπλοκων και προκλητικών ζητημάτων
- Τα Εξειδικευμένα Συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να λειτουργούν σταθερά χωρίς να νιώθετε συγκίνηση, ένταση ή κούραση.
Περιορισμοί του Expert System
Παρακάτω είναι τα μειονεκτήματα/περιορισμοί του Expert System στο AI:
- Ανίκανος να κάνει μια δημιουργική απάντηση σε μια εξαιρετική κατάσταση
- Τα λάθη στη βάση γνώσεων μπορεί να οδηγήσουν σε λανθασμένη απόφαση
- Το κόστος συντήρησης ενός συστήματος Expert είναι πολύ υψηλό
- Κάθε πρόβλημα είναι διαφορετικό, επομένως η λύση από έναν άνθρωπο ειδικό μπορεί επίσης να είναι διαφορετική και πιο δημιουργική
Εφαρμογές Εξειδικευμένων Συστημάτων
Μερικά δημοφιλή Εφαρμογή του Συστήματος Έμπειρων:
- Διαχείριση πληροφοριών
- Νοσοκομεία και ιατρικές εγκαταστάσεις
- Διαχείριση γραφείων βοήθειας
- Αξιολόγηση της απόδοσης των εργαζομένων
- Ανάλυση δανείου
- Ανίχνευση ιών
- Χρήσιμο για έργα επισκευής και συντήρησης
- Βελτιστοποίηση αποθήκης
- Σχεδιασμός και προγραμματισμός
- Η διαμόρφωση των κατασκευασμένων αντικειμένων
- Λήψη οικονομικών αποφάσεων
- Δημοσίευση γνώσης
- Παρακολούθηση και έλεγχος διαδικασίας
- Συναλλαγές χρηματιστηρίου
- Προγραμματισμός αεροπορικών εταιρειών & χρονοδιαγράμματα φορτίου
⚡ Έξυπνη Σύνοψη
Το Expert System είναι ένα διαδραστικό, καθοδηγούμενο από κανόνες πρόγραμμα λήψης αποφάσεων που συνδυάζει αποθηκευμένα δεδομένα με ευρετικές μεθόδους για την επίλυση στενών, σύνθετων προβλημάτων σε ένα επίπεδο κρίσης που κανονικά αναμένεται από έναν εκπαιδευμένο ειδικό σε αυτόν τον τομέα.
