AI（人工知能）におけるエキスパートシステムとは何ですか？例付き

エキスパートシステムとは何ですか？

エキスパートシステム は、複雑な意思決定の問題を解決するために事実とヒューリスティックの両方を使用する、インタラクティブで信頼性の高いコンピュータベースの意思決定システムです。これは、人間の知性と専門知識の最高レベルであると考えられています。エキスパートシステムの目的は、特定のドメインにおける最も複雑な問題を解決することです。

人工知能のエキスパートシステム

AI のエキスパートシステムは、通常は人間の専門家が必要となる多くの問題を解決できます。専門家から得た知識に基づいています。人工知能とエキスパートシステムは、ある知識領域について表現し、推論することができます。エキスパートシステムは今日の前身です人工知能、深層学習、機械学習システム.

エキスパートシステムの例

エキスパートシステムの例を次に示します。

マイシン： これは逆方向連鎖に基づいており、急性感染症を引き起こす可能性のあるさまざまな細菌を特定できました。患者の体重に基づいて薬を推奨することもできる。これは、エキスパートシステムの最良の例の XNUMX つです。
デンドラル: 分子構造を予測するための化学分析に使用されるエキスパートシステム。
PXDE: 肺がんの程度と種類を予測するエキスパートシステムの一例
カデット: がんを早期に特定できるエキスパートシステムの最良の例の XNUMX つ

エキスパートシステムの特徴

AI におけるエキスパートシステムの重要な特性は次のとおりです。

最高レベルの専門知識: AI のエキスパートシステムは最高レベルの専門知識を提供します。効率性、正確性、そして想像力豊かな問題解決を実現します。

時間通りの反応: 人工知能のエキスパートシステムは、非常に妥当な期間内にユーザーと対話します。合計時間は、専門家が同じ問題に対して最も正確な解決策を得るのにかかる時間よりも短くなければなりません。

優れた信頼性: AI のエキスパートシステムは信頼性が高く、間違いを犯してはなりません。

フレキシブル： Expert システムが持つ柔軟性を維持することが重要です。

効果的なメカニズム: 人工知能のエキスパートシステムには、既存の知識の編集を管理する効率的なメカニズムが必要です。

困難な意思決定や問題に対処できる: エキスパートシステムは、困難な意思決定問題を処理し、解決策を提供することができます。

エキスパートシステムのコンポーネント

AI のエキスパートシステムは、次のコンポーネントで構成されます。

ユーザーインターフェース

ユーザーインターフェイスは、エキスパートシステムソフトウェアの最も重要な部分です。このコンポーネントは、ユーザーのクエリを読み取り可能な形式で受け取り、推論エンジンに渡します。その後、結果をユーザーに表示します。つまり、これはユーザーがエキスパートシステムと通信するのに役立つインターフェイスです。

推論エンジン

推論エンジンはエキスパートシステムの頭脳です。推論エンジンには、特定の問題を解決するためのルールが含まれています。ナレッジベースのナレッジを参照します。ユーザーのクエリに答えようとするときに適用する事実とルールを選択します。ナレッジベース内の情報に関する推論を提供します。また、問題を推測して解決策を見つけるのにも役立ちます。このコンポーネントは、結論をまとめるのにも役立ちます。

ナレッジベース

知識ベースは事実のリポジトリです。問題のドメインに関するすべての知識が保存されます。これは、特定の分野のさまざまな専門家から得られる知識の大きな容器のようなものです。

したがって、エキスパートシステムソフトウェアの成功は主に、非常に正確で正確な知識に依存していると言えます。

エキスパートシステムで使用されるその他の重要な用語

事実とルール

事実は重要な情報のほんの一部です。事実それ自体の用途は非常に限られています。ルールは、事実を選択してユーザーの問題に適用するために不可欠です。

知識の獲得

知識獲得という用語は、エキスパートシステムによって必要なドメイン知識を取得する方法を意味します。プロセス全体は、人間の専門家から知識を抽出し、取得した知識をルールに変換し、開発されたルールを知識ベースに挿入することから始まります。

エキスパートシステム開発参加者

参加者	職種
ドメインエキスパート	彼は、専門知識と専門知識がエキスパートシステムの開発に活用される個人またはグループです。
知識エンジニア	ナレッジエンジニアは、知識をコンピュータシステムに統合する技術者です。
エンドユーザー	これは、専門家によって提供されないアドバイスを得るためにエキスパートシステムを使用している個人またはグループです。

エキスパートシステムの構築プロセス

問題の特徴を判断する
ナレッジエンジニアとドメインの専門家が連携して問題を定義します
ナレッジエンジニアは、知識をコンピュータが理解できる言語に翻訳します。彼は、必要に応じて知識を使用できる推論エンジン、つまり推論構造を設計します。
ナレッジエキスパートは、不確実な知識の使用を推論プロセスに統合する方法と、どのような種類の説明が役立つかを決定します。

従来のシステムとエキスパートシステムの比較

従来のシステム	エキスパートシステム
知識と処理が XNUMX つのユニットに結合されます。	ナレッジデータベースと処理メカニズムは XNUMX つの別個のコンポーネントです。
プログラムはエラーを起こしません（プログラミング上のエラーがない限り）。	エキスパートシステムは間違いを犯す可能性があります。
システムは完全に開発された場合にのみ運用可能です。	エキスパートシステムは継続的に最適化されており、少数のルールで起動できます。
固定されたアルゴリズムに従って段階的に実行する必要があります。	実行は論理的かつヒューリスティックに行われます。
完全な情報が必要です。	情報が十分であっても不十分であっても機能する可能性があります。

人間のエキスパート vs エキスパートシステム

人間の専門家	人工的な専門知識
腐りやすい	正社員
転送が難しい	譲渡可能
文書化が難しい	文書化が簡単
予測できない	一貫性のある
高価な	費用対効果の高いシステム

エキスパートシステムのメリット

人工知能 (AI) におけるエキスパートシステムの主な利点は次のとおりです。

意思決定の質が向上します
問題解決のために専門家に相談する費用を削減します
狭い専門分野の問題に対して迅速かつ効率的なソリューションを提供します。
希少な専門知識を収集し、効率的に活用できます。
繰り返される問題に対して一貫した答えを提供します
重要なレベルの情報を維持する
迅速かつ正確な回答を得るのに役立ちます
意思決定についての適切な説明
複雑で困難な問題を解決する能力
人工知能エキスパートシステムは、感情的になったり、緊張したり、疲労したりすることなく、安定して作業できます。

エキスパートシステムの限界

AI におけるエキスパートシステムの欠点/制限は次のとおりです。

異常事態で創造的な対応ができない
ナレッジベースのエラーは誤った決定につながる可能性があります
エキスパートシステムの維持費が高すぎる
問題はそれぞれ異なるため、人間の専門家による解決策も異なり、より創造的なものになる可能性があります。

エキスパートシステムの応用

エキスパートシステムの一般的なアプリケーション:

情報管理
病院および医療施設
ヘルプデスク管理
従業員の業績評価
ローン分析
ウイルス検出
修理やメンテナンスのプロジェクトに役立ちます
倉庫の最適化
計画とスケジューリング
製造されたオブジェクトの構成
財務上の意思決定ナレッジの出版
プロセスの監視と制御
プラントとコントローラーの運用を監督する
株式市場取引
航空会社のスケジュールと貨物のスケジュール

まとめ

エキスパートシステムは、複雑な意思決定問題を解決するために事実とヒューリスティックの両方を使用する、インタラクティブで信頼性の高いコンピュータベースの意思決定システムです。
エキスパートシステムの主要コンポーネントは、1) ユーザーインターフェイス、2) 推論エンジン、3) ナレッジベースです。
主な参加者 Artificial Intelligence エキスパートシステム開発は、1) ドメインエキスパート、2) ナレッジエンジニア、3) エンドユーザーです。
意思決定の質の向上、コストの削減、一貫性、信頼性、スピードはエキスパートシステムの主な利点です
エキスパートシステムは創造的なソリューションを提供できず、維持コストがかかる可能性があります。
エキスパートシステムは、株式市場、倉庫、人事などの幅広いアプリケーションに使用できます。

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