Cos'è il sistema esperto nell'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale)? con l'esempio
Cos'è il sistema esperto?
Sistema esperto è un sistema decisionale interattivo e affidabile basato su computer che utilizza sia i fatti che le euristiche per risolvere complessi problemi decisionali. È considerato al massimo livello di intelligenza e competenza umana. Lo scopo di un sistema esperto è risolvere i problemi più complessi in un dominio specifico.
Sistemi esperti in intelligenza artificiale
Il sistema esperto nell’intelligenza artificiale può risolvere molti problemi che generalmente richiederebbero un esperto umano. Si basa sulla conoscenza acquisita da un esperto. L'intelligenza artificiale e i sistemi esperti sono in grado di esprimere e ragionare su alcuni domini della conoscenza. I sistemi esperti sono stati i predecessori dei giorni nostri sistemi di intelligenza artificiale, deep learning e machine learning.
Esempi di sistemi esperti
Di seguito sono riportati alcuni esempi di sistemi esperti:
- MICINA: Si basava sul concatenamento all'indietro e poteva identificare vari batteri che potevano causare infezioni acute. Potrebbe anche consigliare farmaci in base al peso del paziente. È uno dei migliori esempi di sistemi esperti.
- DENDRAL: Sistema esperto utilizzato per l'analisi chimica per prevedere la struttura molecolare.
- PXDES: Un 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
Di seguito sono riportate le caratteristiche importanti del sistema esperto nell'intelligenza artificiale:
- Il più alto livello di competenza: Il sistema Expert in AI offre il massimo livello di competenza. Fornisce efficienza, precisione e risoluzione dei problemi creativa.
- Reazione puntuale: Un Sistema Esperto in Intelligenza Artificiale interagisce in un periodo di tempo molto ragionevole con l’utente. Il tempo totale deve essere inferiore al tempo impiegato da un esperto per ottenere la soluzione più accurata per lo stesso problema.
- Buona affidabilità: Il sistema esperto in IA deve essere affidabile e non deve commettere errori.
- Flessibile: È fondamentale che rimanga flessibile poiché è posseduto da un sistema esperto.
- Meccanismo efficace: Il sistema esperto in intelligenza artificiale deve disporre di un meccanismo efficiente per amministrare la compilazione della conoscenza esistente al suo interno.
- In grado di gestire decisioni e problemi impegnativi: Un sistema esperto è in grado di gestire problemi decisionali impegnativi e di fornire soluzioni.
Componenti del Sistema Esperto
Il sistema esperto nell'intelligenza artificiale è costituito dai seguenti componenti:
Interfaccia utente
L'interfaccia utente è la parte più cruciale del software Expert System. Questo componente accetta la query dell'utente in una forma leggibile e la passa al motore di inferenza. Successivamente, mostra i risultati all'utente. In altre parole, è un'interfaccia che aiuta l'utente a comunicare con il sistema esperto.
Motore di inferenza
Il motore di inferenza è il cervello del sistema esperto. Il motore di inferenza contiene regole per risolvere un problema specifico. Si riferisce alla conoscenza della Knowledge Base. Seleziona fatti e regole da applicare quando si tenta di rispondere alla domanda dell'utente. Fornisce ragionamenti sulle informazioni nella knowledge base. Aiuta anche a dedurre il problema per trovare la soluzione. Questa componente è utile anche per formulare conclusioni.
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 indica come ottenere la conoscenza del dominio richiesta dal sistema esperto. L'intero processo inizia estraendo conoscenza da un esperto umano, convertendo la conoscenza acquisita in regole e inserendo le regole sviluppate nella base di conoscenza.
Partecipante allo sviluppo di sistemi esperti
Partecipante | Ruolo |
---|---|
Esperto di domini | È una persona o un gruppo la cui esperienza e conoscenza vengono utilizzate per sviluppare un sistema esperto. |
Ingegnere della conoscenza | L'ingegnere della conoscenza è una persona tecnica che integra la conoscenza nei sistemi informatici. |
Utente finale | È una persona o un gruppo di persone che utilizza il sistema esperto per ottenere consigli che non verranno forniti dall'esperto. |
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. Progetta un motore di inferenza, una struttura di ragionamento, che può utilizzare la conoscenza quando necessario.
- L'esperto 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
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 si verifichino errori di programmazione). | Il Sistema Esperto potrebbe commettere un errore. |
Il sistema è operativo solo quando è completamente sviluppato. | Il sistema esperto viene costantemente ottimizzato e può essere avviato con poche 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.
- Può raccogliere competenze scarse e utilizzarle in modo efficiente.
- Offre una risposta coerente per il problema ripetitivo
- Mantiene un livello significativo di informazioni
- Ti aiuta a ottenere risposte rapide e precise
- 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
Alcune applicazioni popolari del sistema esperto:
- 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
- Supervisionare il funzionamento dell'impianto e del controllore
- Negoziazione di borsa
- Programmazione delle compagnie aeree e orari delle merci
Sommario
- Un sistema esperto è un sistema decisionale interattivo e affidabile basato su computer che utilizza sia i fatti che le euristiche per risolvere complessi problemi decisionali.
- I componenti chiave di un sistema esperto sono 1) Interfaccia utente, 2) Motore di inferenza, 3) Base di conoscenza
- Partecipanti chiave a Intelligenza Artificiale Lo sviluppo di sistemi esperti è 1) Esperto di dominio 2) Ingegnere della conoscenza 3) Utente finale
- Migliore qualità delle decisioni, riduzione dei costi, coerenza, affidabilità e velocità sono i principali vantaggi di un sistema esperto
- Un sistema esperto non può fornire soluzioni creative e può essere costoso da mantenere.
- Un sistema esperto può essere utilizzato per ampie applicazioni come mercato azionario, magazzino, risorse umane, ecc
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