Τι είναι το Expert System στο AI (Τεχνητή Νοημοσύνη); με Παράδειγμα

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. Θεωρείται στο υψηλότερο επίπεδο ανθρώπινης νοημοσύνης και τεχνογνωσίας. Ο σκοπός ενός έμπειρου συστήματος είναι να επιλύει τα πιο σύνθετα ζητήματα σε έναν συγκεκριμένο τομέα.

Εξειδικευμένα Συστήματα στην Τεχνητή Νοημοσύνη

Το Expert System στο AI μπορεί να επιλύσει πολλά ζητήματα που γενικά θα απαιτούσαν έναν άνθρωπο ειδικό. Βασίζεται σε γνώσεις που αποκτήθηκαν από έναν ειδικό. Η Τεχνητή Νοημοσύνη και τα Εξειδικευμένα Συστήματα είναι ικανά να εκφράσουν και να συλλογιστούν σχετικά με κάποιο τομέα της γνώσης. Τα έμπειρα συστήματα ήταν ο προκάτοχος της σημερινής ημέρας συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης.

Παραδείγματα Εξειδικευμένων Συστημάτων

Ακολουθούν τα Παραδείγματα Εξειδικευμένων Συστημάτων:

• ΜΥΚΙΝΗ: Βασιζόταν στην οπίσθια αλυσίδα και μπορούσε να εντοπίσει διάφορα βακτήρια που θα μπορούσαν να προκαλέσουν οξείες λοιμώξεις. Θα μπορούσε επίσης να συστήσει φάρμακα με βάση το βάρος του ασθενούς. Είναι ένα από τα καλύτερα Παράδειγμα Εξειδικευμένου Συστήματος.
• ΔΕΝΔΡΑΛΟΣ: Έμπειρο σύστημα που χρησιμοποιείται για χημική ανάλυση για την πρόβλεψη της μοριακής δομής.
• PXDES: Ένα παράδειγμα έμπειρου συστήματος που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη του βαθμού και του τύπου του καρκίνου του πνεύμονα
• Δόκιμος: Ένα από τα καλύτερα Παράδειγμα Εξειδικευμένου Συστήματος που μπορεί να εντοπίσει τον καρκίνο σε πρώιμα στάδια

Χαρακτηριστικά του Expert System

Ακολουθούν τα σημαντικά Χαρακτηριστικά του Expert System στο AI:

• Το υψηλότερο επίπεδο τεχνογνωσίας: Το σύστημα Expert στην τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει το υψηλότερο επίπεδο τεχνογνωσίας. Παρέχει αποτελεσματικότητα, ακρίβεια και ευφάνταστη επίλυση προβλημάτων.

• Σωστή έγκαιρη αντίδραση: Ένα έμπειρο σύστημα στην τεχνητή νοημοσύνη αλληλεπιδρά σε πολύ εύλογο χρονικό διάστημα με τον χρήστη. Ο συνολικός χρόνος πρέπει να είναι μικρότερος από τον χρόνο που χρειάζεται ένας ειδικός για να βρει την πιο ακριβή λύση για το ίδιο πρόβλημα.

• Καλή αξιοπιστία: Το σύστημα Expert στην τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να είναι αξιόπιστο και δεν πρέπει να κάνει κανένα λάθος.

• Εύκαμπτος: Είναι ζωτικής σημασίας να παραμένει ευέλικτο καθώς το κατέχει ένα έμπειρο σύστημα.

• Αποτελεσματικός Μηχανισμός: Το Expert System στην Τεχνητή Νοημοσύνη πρέπει να διαθέτει έναν αποτελεσματικό μηχανισμό για τη διαχείριση της συλλογής της υπάρχουσας γνώσης σε αυτό.

• Ικανός να χειρίζεται δύσκολες αποφάσεις και προβλήματα: Ένα έμπειρο σύστημα είναι ικανό να χειρίζεται δύσκολα προβλήματα αποφάσεων και να παρέχει λύσεις.

Στοιχεία του Expert System

Το Expert System στο AI αποτελείται από τα ακόλουθα δεδομένα:

Διεπαφής χρήστη

Η διεπαφή χρήστη είναι το πιο κρίσιμο μέρος του Expert System Software. Αυτό το στοιχείο λαμβάνει το ερώτημα του χρήστη σε αναγνώσιμη μορφή και το μεταβιβάζει στη μηχανή συμπερασμάτων. Μετά από αυτό, 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 συμπερασμάτων είναι ο εγκέφαλος του έμπειρου συστήματος. Η μηχανή συμπερασμάτων περιέχει κανόνες για την επίλυση ενός συγκεκριμένου προβλήματος. Παραπέμπει τη γνώση από τη Γνωσιακή Βάση. Επιλέγει γεγονότα και κανόνες που θα εφαρμόζονται όταν προσπαθεί να απαντήσει στο ερώτημα του χρήστη. Παρέχει συλλογισμό σχετικά με τις πληροφορίες στη βάση γνώσεων. Βοηθά επίσης στην αφαίρεση του προβλήματος για να βρεθεί η λύση. Αυτό το στοιχείο είναι επίσης χρήσιμο για τη διατύπωση συμπερασμάτων.

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 να αποκτήσετε την απαιτούμενη γνώση τομέα από το έμπειρο σύστημα. Η όλη διαδικασία ξεκινά με την εξαγωγή γνώσης από έναν άνθρωπο ειδικό, τη μετατροπή της αποκτηθείσας γνώσης σε κανόνες και την ένεση των ανεπτυγμένων κανόνων στη βάση γνώσεων.

Συμμετοχή στην Ανάπτυξη Συστημάτων Εμπειρογνωμόνων

συμμέτοχος	Ρόλος
Domain Expert	Είναι ένα άτομο ή ομάδα του οποίου η τεχνογνωσία και η γνώση χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη ενός έμπειρου συστήματος.
Μηχανικός Γνώσης	Ο μηχανικός γνώσης είναι ένα τεχνικό πρόσωπο που ενσωματώνει τη γνώση σε συστήματα υπολογιστών.
Τελικός χρήστης	Είναι ένα άτομο ή μια ομάδα ατόμων που χρησιμοποιούν το ειδικό σύστημα για να λάβουν συμβουλές που δεν θα παρέχονται από τον ειδικό.

Η διαδικασία της οικοδόμησης ενός έμπειρου συστήματος

• 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 γλώσσα κατανοητή από τον υπολογιστή. Σχεδιάζει μια μηχανή συμπερασμάτων, μια συλλογιστική δομή, η οποία μπορεί να χρησιμοποιήσει τη γνώση όταν χρειάζεται.
• Ο ειδικός της γνώσης καθορίζει επίσης τον τρόπο ενσωμάτωσης της χρήσης αβέβαιης γνώσης στη διαδικασία συλλογισμού και ποιος τύπος εξήγησης θα ήταν χρήσιμος.

Συμβατικό σύστημα εναντίον έμπειρου συστήματος

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 εάν υπάρχει σφάλμα στον προγραμματισμό).	Το Expert System μπορεί να κάνει λάθος.
Το σύστημα είναι λειτουργικό μόνο όταν έχει αναπτυχθεί πλήρως.	Το έμπειρο σύστημα 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 σπάνια τεχνογνωσία και να τη χρησιμοποιήσει αποτελεσματικά.
• Προσφέρει συνεπή απάντηση για το επαναλαμβανόμενο πρόβλημα
• Διατηρεί σημαντικό επίπεδο πληροφοριών
• Σας βοηθά να λαμβάνετε γρήγορες και ακριβείς απαντήσεις
• 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 έμπειρου συστήματος είναι πολύ ακριβό
• Κάθε πρόβλημα είναι διαφορετικό, επομένως η λύση από έναν άνθρωπο ειδικό μπορεί επίσης να είναι διαφορετική και πιο δημιουργική

Εφαρμογές Εξειδικευμένων Συστημάτων

Μερικές δημοφιλείς εφαρμογές του Expert System:

• 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 Έκδοση γνώσης
• Παρακολούθηση και έλεγχος διαδικασίας
• Επιβλέπει τη λειτουργία της εγκατάστασης και του ελεγκτή
• Συναλλαγές χρηματιστηρίου
• Προγραμματισμός αεροπορικών εταιρειών & χρονοδιαγράμματα φορτίου

Περίληψη

• Ένα Έμπειρο Σύστημα είναι ένα διαδραστικό και αξιόπιστο σύστημα λήψης αποφάσεων που βασίζεται σε υπολογιστή και χρησιμοποιεί τόσο γεγονότα όσο και ευρετικές μεθόδους για την επίλυση περίπλοκων προβλημάτων λήψης αποφάσεων
• Βασικά στοιχεία ενός έμπειρου συστήματος είναι 1) Διεπαφή χρήστη, 2) Μηχανή συμπερασμάτων, 3) Βάση γνώσεων
• Βασικοί συμμετέχοντες σε Τεχνητή νοημοσύνη Η Expert Systems Development είναι 1) Domain Expert 2) Knowledge Engineer 3) Τελικός χρήστης
• Η βελτιωμένη ποιότητα λήψης αποφάσεων, η μείωση του κόστους, η συνέπεια, η αξιοπιστία, η ταχύτητα είναι βασικά οφέλη ενός Expert System
• Ένα έμπειρο σύστημα δεν μπορεί να δώσει δημιουργικές λύσεις και μπορεί να είναι δαπανηρή η συντήρηση.
• Ένα Expert System μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ευρείες εφαρμογές όπως Stock Market, Warehouse, HR κ.λπ

Αν θέλετε να μάθετε για την Τεχνητή Νοημοσύνη, εδώ είναι ένα δωρεάν σεμινάριο που θα θέλετε να δείτε: Εκμάθηση AI