Cos'è il sistema esperto nell'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale)? con l'esempio
Evelyn Clarke
Cos'è il sistema esperto?
Sistema esperto Un sistema esperto è un sistema decisionale interattivo e affidabile basato su computer, che utilizza sia dati oggettivi che euristiche per risolvere problemi decisionali complessi. Lo scopo di un sistema esperto è quello di risolvere le problematiche più complesse in un determinato ambito.
Sistemi esperti in intelligenza artificiale
Il sistema esperto nell'IA può risolvere molti problemi che in genere richiederebbero l'intervento di un esperto umano. Si basa sulla conoscenza acquisita da un esperto. Intelligenza Artificiale e i sistemi esperti sono capaci di esprimere e ragionare su un certo dominio di conoscenza. I sistemi esperti erano i predecessori degli attuali intelligenza artificiale, apprendimento profondo e apprendimento automatico sistemi.
Esempi di sistemi esperti
Di seguito sono riportati alcuni esempi di sistemi esperti:
- MICINA: Si basava sull'algoritmo di concatenazione inversa ed era in grado di identificare vari batteri che potevano causare infezioni acute. Poteva anche raccomandare farmaci in base al peso del paziente. È uno dei migliori esempi di sistemi esperti.
- DENDRAL: Sistema esperto utilizzato per l'analisi chimica al fine di prevedere la struttura molecolare.
- PXDES: Esempio di sistema esperto utilizzato per prevedere il grado e il tipo di cancro ai polmoni.
- Cadetto: Uno dei migliori esempi di sistemi esperti in grado di identificare il cancro nelle fasi iniziali.
Caratteristiche del Sistema Esperto
Questi esempi condividono una serie di caratteristiche comuni, riassunte nel diagramma sottostante.
Perché sono necessari i sistemi esperti?
Di seguito sono riportate le caratteristiche importanti del sistema esperto nell'intelligenza artificiale:
- Il più alto livello di competenza: Il sistema esperto nell'IA offre il massimo livello di competenza. Garantisce efficienza, precisione e capacità di risoluzione creativa dei problemi.
- Reazione puntuale: Un sistema esperto risponde entro un tempo ragionevole, idealmente più velocemente di quanto impiegherebbe un esperto umano per giungere alla stessa conclusione.
- Buona affidabilità: Il sistema esperto nell'IA deve essere affidabile e non deve commettere errori.
- Flessibile: Un sistema esperto deve rimanere flessibile, in modo che la sua base di conoscenza possa essere ampliata o corretta al variare del dominio.
- Meccanismo efficace: Il sistema necessita di un meccanismo efficiente per organizzare e aggiornare le conoscenze già in suo possesso.
- Capace di gestire decisioni e problemi complessi: Un sistema esperto è in grado di gestire problemi decisionali complessi e di fornire soluzioni.
Componenti del Sistema Esperto
Queste caratteristiche sono fornite da tre parti che si scambiano informazioni, come mostrato nel diagramma a blocchi.
Il sistema esperto nell'intelligenza artificiale è costituito dai seguenti componenti:
Interfaccia utente
L'interfaccia utente è la parte più cruciale del software per sistemi esperti. Questo componente elabora la query dell'utente trasformandola in un formato leggibile e la trasmette al motore di inferenza. Successivamente, visualizza i risultati all'utente. In altre parole, è un'interfaccia che permette all'utente di comunicare con il sistema esperto.
Motore di inferenza
Il motore inferenziale è il cervello del sistema esperto. Contiene regole per risolvere un problema specifico e fa riferimento alle conoscenze contenute nella base di conoscenza. Seleziona i fatti e le regole da applicare quando cerca di rispondere alla domanda dell'utente, scompone il problema e formula la conclusione.
base di conoscenza
La base di conoscenza è un archivio di fatti. Memorizza tutta la conoscenza sul dominio problematico. È come un grande contenitore di conoscenze ottenute da diversi esperti di un settore specifico.
Possiamo quindi dire che il successo del software Expert System dipende principalmente dalla conoscenza estremamente accurata e precisa.
Altri termini chiave utilizzati nei sistemi esperti
Fatti e regole
Un fatto è una piccola porzione di informazione importante. I fatti da soli hanno un’utilità molto limitata. Le regole sono essenziali per selezionare e applicare i fatti a un problema dell'utente.
Acquisizione della conoscenza
Il termine acquisizione della conoscenza significa come ottenere la conoscenza del dominio richiesta dal sistema esperto. L'intero processo inizia con extracacquisire conoscenze da un esperto umano, convertire le conoscenze acquisite in regole e iniettare le regole sviluppate nella base di conoscenza, come traccome mostrato nella figura sottostante.
Conoscenza ExtracProcesso di zione
Partecipante allo sviluppo di sistemi esperti
| Partecipante | Ruolo |
| Esperto di domini | Una persona o un gruppo la cui competenza e conoscenza vengono utilizzate per sviluppare un sistema esperto. |
| Ingegnere della conoscenza | Una persona con competenze tecniche che integra tali conoscenze nei sistemi informatici. |
| Utente finale | Una persona o un gruppo di persone che utilizzano il Sistema Esperto per ottenere consigli che altrimenti non sarebbero disponibili dall'esperto stesso. |
Il processo di costruzione di un sistema esperto
- Determinazione delle caratteristiche del problema
- L'ingegnere della conoscenza e l'esperto di dominio lavorano in coerenza per definire il problema
- L'ingegnere della conoscenza traduce la conoscenza in un linguaggio comprensibile al computer e progetta un motore inferenziale, una struttura di ragionamento, in grado di utilizzare tale conoscenza quando necessario.
- L'ingegnere della conoscenza determina anche come integrare l'uso della conoscenza incerta nel processo di ragionamento e quale tipo di spiegazione sarebbe utile.
Sistema convenzionale vs. sistema esperto
Il progetto risulta più chiaro quando un sistema esperto viene affiancato a un programma ordinario.
| Sistema convenzionale | Sistema esperto |
| Conoscenza ed elaborazione sono combinati in un'unica unità. | Il database della conoscenza e il meccanismo di elaborazione sono due componenti separati. |
| Il programma non commette errori (a meno che non ci sia un errore di programmazione). | Il Sistema Esperto potrebbe commettere un errore. |
| Il sistema è operativo solo quando è completamente sviluppato. | Il sistema esperto viene ottimizzato in modo continuativo e può essere avviato con un numero limitato di regole. |
| È richiesta l'esecuzione passo passo secondo algoritmi fissi. | L'esecuzione viene eseguita in modo logico ed euristico. |
| Ha bisogno di informazioni complete. | Può essere funzionale con informazioni sufficienti o insufficienti. |
Esperto umano contro sistema esperto
| Esperto umano | Competenza artificiale |
| Deperibile | Permanente |
| Difficile da trasferire | Trasferibile |
| Difficile da documentare | Facile da documentare |
| Imprevedibile | Creazione di stime |
| Costoso | Sistema conveniente |
Vantaggi del sistema esperto
Di seguito i principali vantaggi/benefici dei Sistemi Esperti in Intelligenza Artificiale (AI):
- Migliora la qualità delle decisioni
- Taglia le spese di consulenza di esperti per la risoluzione dei problemi
- Fornisce soluzioni rapide ed efficienti ai problemi in una ristretta area di specializzazione.
- È in grado di raccogliere competenze rare e di utilizzarle in modo efficiente.
- Offre una risposta coerente al problema ripetitivo
- Una corretta spiegazione del processo decisionale
- Capacità di risolvere problemi complessi e impegnativi
- I sistemi esperti di intelligenza artificiale possono funzionare costantemente senza sentirsi emotivi, tesi o affaticati.
Limitazioni del sistema esperto
Di seguito sono riportati gli svantaggi/limiti del sistema esperto nell'intelligenza artificiale:
- Incapace di dare una risposta creativa in una situazione straordinaria
- Errori nella base di conoscenza possono portare a decisioni sbagliate
- Il costo di manutenzione di un sistema esperto è troppo elevato
- Ogni problema è diverso quindi anche la soluzione di un esperto umano può essere diversa e più creativa
Applicazioni di sistemi esperti
Alcuni popolari Applicazione dei sistemi esperti:
- Gestione dell'informazione
- Ospedali e strutture mediche
- Gestione degli help desk
- Valutazione delle prestazioni dei dipendenti
- Analisi del prestito
- Rilevamento di virus
- Utile per progetti di riparazione e manutenzione
- Ottimizzazione del magazzino
- Pianificazione e programmazione
- La configurazione degli oggetti manufatti
- Processo decisionale finanziario
- Pubblicazione della conoscenza
- Monitoraggio e controllo del processo
- Negoziazione di borsa
- Programmazione delle compagnie aeree e orari delle merci
⚡ Riepilogo intelligente
Il sistema esperto è un programma interattivo di presa di decisioni basato su regole che combina dati memorizzati con euristiche per risolvere problemi complessi e specifici con un livello di giudizio normalmente atteso da uno specialista umano qualificato in quel settore.
