AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) में विशेषज्ञ प्रणाली क्या है? उदाहरण सहित

विशेषज्ञ प्रणाली क्या है?

विशेषज्ञ प्रणाली एक्सपर्ट सिस्टम एक इंटरैक्टिव और विश्वसनीय कंप्यूटर-आधारित निर्णय लेने वाली प्रणाली है जो जटिल निर्णय संबंधी समस्याओं को हल करने के लिए तथ्यों और अनुमानों दोनों का उपयोग करती है। एक्सपर्ट सिस्टम का उद्देश्य किसी विशिष्ट क्षेत्र में सबसे जटिल समस्याओं को हल करना है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञ प्रणालियाँ

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में विशेषज्ञ प्रणाली कई ऐसी समस्याओं का समाधान कर सकती है जिनके लिए सामान्यतः मानव विशेषज्ञ की आवश्यकता होती है। यह विशेषज्ञ से प्राप्त ज्ञान पर आधारित होती है। Artificial Intelligence विशेषज्ञ प्रणालियाँ ज्ञान के किसी क्षेत्र के बारे में अभिव्यक्ति और तर्क करने में सक्षम होती हैं। विशेषज्ञ प्रणालियाँ वर्तमान समय की विशेषज्ञ प्रणालियों की पूर्ववर्ती थीं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता, गहन शिक्षण और मशीन शिक्षण सिस्टम.

विशेषज्ञ प्रणालियों के उदाहरण

विशेषज्ञ प्रणाली के उदाहरण निम्नलिखित हैं:

• माइसीन: यह बैकवर्ड चेनिंग पर आधारित था और तीव्र संक्रमण पैदा करने वाले विभिन्न जीवाणुओं की पहचान कर सकता था। यह रोगी के वजन के आधार पर दवाओं की सिफारिश भी कर सकता था। यह सर्वश्रेष्ठ विशेषज्ञ प्रणाली उदाहरणों में से एक है।
• डेंड्रल: आणविक संरचना की भविष्यवाणी करने के लिए रासायनिक विश्लेषण हेतु विशेषज्ञ प्रणाली का उपयोग किया जाता है।
• पीएक्सडीईएस: फेफड़ों के कैंसर की गंभीरता और प्रकार का अनुमान लगाने के लिए उपयोग की जाने वाली विशेषज्ञ प्रणाली का एक उदाहरण।
• कैडेट: यह विशेषज्ञ प्रणाली के सर्वोत्तम उदाहरणों में से एक है जो कैंसर को प्रारंभिक अवस्था में ही पहचान सकता है।

विशेषज्ञ प्रणाली की विशेषताएं

इन उदाहरणों में कुछ समान गुण पाए जाते हैं, जिन्हें नीचे दिए गए आरेख में संक्षेप में दर्शाया गया है।

विशेषज्ञ प्रणालियों की आवश्यकता क्यों है?

एआई में विशेषज्ञ प्रणाली की महत्वपूर्ण विशेषताएं निम्नलिखित हैं:

• विशेषज्ञता का उच्चतम स्तर: कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञ प्रणाली उच्चतम स्तर की विशेषज्ञता प्रदान करती है। यह दक्षता, सटीकता और कल्पनाशील समस्या-समाधान प्रदान करती है।
• सही समय पर प्रतिक्रिया: एक विशेषज्ञ प्रणाली उचित समय के भीतर प्रतिक्रिया देती है, आदर्श रूप से किसी मानव विशेषज्ञ द्वारा उसी निष्कर्ष पर पहुंचने की तुलना में तेज़ी से।
• अच्छी विश्वसनीयता: कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञ प्रणाली विश्वसनीय होनी चाहिए और उसे गलतियाँ नहीं करनी चाहिए।
• लचीले: एक विशेषज्ञ प्रणाली लचीली होनी चाहिए, ताकि डोमेन में बदलाव होने पर उसके ज्ञान आधार को बढ़ाया या संशोधित किया जा सके।
• प्रभावी तंत्र: इस प्रणाली को अपने पास मौजूद ज्ञान को व्यवस्थित करने और अद्यतन करने के लिए एक कुशल तंत्र की आवश्यकता है।
• चुनौतीपूर्ण निर्णयों और समस्याओं को संभालने में सक्षम: एक विशेषज्ञ प्रणाली चुनौतीपूर्ण निर्णय संबंधी समस्याओं को संभालने और समाधान प्रदान करने में सक्षम है।

विशेषज्ञ प्रणाली के घटक

ब्लॉक आरेख में दिखाए गए अनुसार, ये विशेषताएं तीन भागों द्वारा प्रदान की जाती हैं जो एक दूसरे को जानकारी देते हैं।

एआई में विशेषज्ञ प्रणाली में निम्नलिखित घटक शामिल हैं:

यूजर इंटरफेस

एक्सपर्ट सिस्टम सॉफ्टवेयर का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा यूजर इंटरफेस है। यह कंपोनेंट यूजर की क्वेरी को पठनीय रूप में लेता है और उसे इन्फरेंस इंजन को भेजता है। इसके बाद, यह यूजर को परिणाम दिखाता है। दूसरे शब्दों में, यह एक ऐसा इंटरफेस है जो यूजर को एक्सपर्ट सिस्टम के साथ संवाद करने में मदद करता है।

अनुमान इंजन

इन्फ़रेंस इंजन एक्सपर्ट सिस्टम का मस्तिष्क है। इसमें किसी विशिष्ट समस्या को हल करने के नियम होते हैं और यह नॉलेज बेस में मौजूद ज्ञान का संदर्भ लेता है। यह उपयोगकर्ता के प्रश्न का उत्तर देने के लिए लागू किए जाने वाले तथ्यों और नियमों का चयन करता है, समस्या को छोटे-छोटे भागों में बाँटता है और निष्कर्ष निकालता है।

ज्ञानकोश

ज्ञान का आधार तथ्यों का भंडार है। यह समस्या क्षेत्र के बारे में सभी ज्ञान संग्रहीत करता है। यह ज्ञान के एक बड़े कंटेनर की तरह है जो किसी विशिष्ट क्षेत्र के विभिन्न विशेषज्ञों से प्राप्त किया जाता है।

इस प्रकार हम कह सकते हैं कि विशेषज्ञ सिस्टम सॉफ्टवेयर की सफलता मुख्य रूप से अत्यधिक सटीक और सटीक ज्ञान पर निर्भर करती है।

विशेषज्ञ प्रणालियों में प्रयुक्त अन्य प्रमुख शब्द

तथ्य और नियम

तथ्य महत्वपूर्ण जानकारी का एक छोटा सा हिस्सा होता है। तथ्य अपने आप में बहुत सीमित उपयोग के होते हैं। उपयोगकर्ता की समस्या के लिए तथ्यों का चयन और उन्हें लागू करने के लिए नियम आवश्यक हैं।

ज्ञान अर्जन

ज्ञान प्राप्ति शब्द का अर्थ है विशेषज्ञ प्रणाली द्वारा आवश्यक डोमेन ज्ञान प्राप्त करना। पूरी प्रक्रिया पूर्व ज्ञान प्राप्ति से शुरू होती है।tracकिसी मानव विशेषज्ञ से ज्ञान प्राप्त करना, अर्जित ज्ञान को नियमों में परिवर्तित करना और विकसित नियमों को ज्ञान भंडार में शामिल करना, जैसे कि tracनीचे दिए गए चित्र में दर्शाया गया है।

ज्ञान पूर्वtracप्रक्रिया

विशेषज्ञ प्रणाली विकास में भागीदार

भागीदार	भूमिका
डोमेन विशेषज्ञ	एक व्यक्ति या समूह जिसकी विशेषज्ञता और ज्ञान का उपयोग विशेषज्ञ प्रणाली विकसित करने के लिए किया जाता है।
ज्ञान इंजीनियर	एक तकनीकी व्यक्ति जो उस ज्ञान को कंप्यूटर सिस्टम में एकीकृत करता है।
अंतिम उपयोगकर्ता	एक व्यक्ति या व्यक्तियों का समूह जो विशेषज्ञ प्रणाली का उपयोग करके ऐसी सलाह प्राप्त करता है जो अन्यथा विशेषज्ञ से उपलब्ध नहीं होती।

विशेषज्ञ प्रणाली के निर्माण की प्रक्रिया

• समस्या की विशेषताओं का निर्धारण
• ज्ञान इंजीनियर और डोमेन विशेषज्ञ समस्या को परिभाषित करने के लिए सामंजस्य में काम करते हैं
• नॉलेज इंजीनियर ज्ञान को कंप्यूटर द्वारा समझने योग्य भाषा में अनुवादित करता है और एक अनुमान इंजन, एक तर्क संरचना, डिजाइन करता है, जो आवश्यकता पड़ने पर उस ज्ञान का उपयोग कर सकता है।
• नॉलेज इंजीनियर यह भी निर्धारित करता है कि तर्क प्रक्रिया में अनिश्चित ज्ञान के उपयोग को कैसे एकीकृत किया जाए और किस प्रकार की व्याख्या उपयोगी होगी।

पारंपरिक प्रणाली बनाम विशेषज्ञ प्रणाली

किसी विशेषज्ञ प्रणाली को सामान्य प्रोग्राम के साथ रखने पर डिजाइन अधिक स्पष्ट हो जाता है।

परम्परागत प्रणाली	विशेषज्ञ प्रणाली
ज्ञान और प्रसंस्करण को एक इकाई में संयोजित किया गया है।	ज्ञान डेटाबेस और प्रसंस्करण तंत्र दो अलग घटक हैं।
यह प्रोग्राम त्रुटियाँ उत्पन्न नहीं करता (जब तक कि प्रोग्रामिंग में कोई त्रुटि न हो)।	विशेषज्ञ प्रणाली गलती कर सकती है।
यह प्रणाली पूर्णतः विकसित होने पर ही क्रियाशील होती है।	विशेषज्ञ प्रणाली को निरंतर आधार पर अनुकूलित किया जाता है और इसे कम संख्या में नियमों के साथ लॉन्च किया जा सकता है।
निश्चित एल्गोरिदम के अनुसार चरणबद्ध निष्पादन आवश्यक है।	निष्पादन तार्किक एवं अनुमानात्मक रूप से किया जाता है।
इसके लिए पूरी जानकारी की जरूरत है.	यह पर्याप्त या अपर्याप्त जानकारी के साथ कार्यात्मक हो सकता है।

मानव विशेषज्ञ बनाम विशेषज्ञ प्रणाली

मानव विशेषज्ञ	कृत्रिम विशेषज्ञता
नष्ट होनेवाला	स्थायी
स्थानांतरण कठिन	हस्तांतरणीय
दस्तावेजीकरण कठिन	दस्तावेज़ बनाना आसान
अप्रत्याशित	संगत
महंगा	लागत प्रभावी प्रणाली

विशेषज्ञ प्रणाली के लाभ

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में विशेषज्ञ प्रणालियों के मुख्य लाभ/लाभ नीचे दिए गए हैं:

• इससे निर्णय की गुणवत्ता में सुधार होता है
• समस्या समाधान के लिए विशेषज्ञों से परामर्श के खर्च में कटौती
• यह विशेषज्ञता के संकीर्ण क्षेत्र में समस्याओं का त्वरित और कुशल समाधान प्रदान करता है।
• यह दुर्लभ विशेषज्ञता को एकत्रित कर सकता है और उसका कुशलतापूर्वक उपयोग कर सकता है।
• यह बार-बार आने वाली समस्या का एक सुसंगत समाधान प्रदान करता है।
• निर्णय लेने की उचित व्याख्या
• जटिल एवं चुनौतीपूर्ण मुद्दों को सुलझाने की क्षमता
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेषज्ञ प्रणालियाँ बिना भावुक, तनावग्रस्त या थके हुए स्थिर रूप से काम कर सकती हैं।

विशेषज्ञ प्रणाली की सीमाएँ

नीचे एआई में विशेषज्ञ प्रणाली के नुकसान/सीमाएँ दी गई हैं:

• असाधारण स्थिति में रचनात्मक प्रतिक्रिया देने में असमर्थ
• ज्ञान आधार में त्रुटियाँ गलत निर्णय का कारण बन सकती हैं
• एक्सपर्ट सिस्टम के रखरखाव की लागत बहुत अधिक है।
• प्रत्येक समस्या अलग होती है इसलिए मानव विशेषज्ञ का समाधान भी अलग और अधिक रचनात्मक हो सकता है

विशेषज्ञ प्रणालियों के अनुप्रयोग

कुछ लोकप्रिय विशेषज्ञ प्रणाली का अनुप्रयोग:

• सूचना प्रबंधन
• अस्पताल एवं चिकित्सा सुविधाएं
• सहायता डेस्क प्रबंधन
• कर्मचारी प्रदर्शन मूल्यांकन
• ऋण विश्लेषण
• वायरस का पता लगाना
• मरम्मत और रखरखाव परियोजनाओं के लिए उपयोगी
• वेयरहाउस अनुकूलन
• योजना और समय-निर्धारण
• निर्मित वस्तुओं का विन्यास
• वित्तीय निर्णय लेना
• ज्ञान प्रकाशन
• प्रक्रिया की निगरानी और नियंत्रण
• शेयर बाजार का कारोबार
• एयरलाइन शेड्यूलिंग और कार्गो शेड्यूल

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न