AI(인공지능) 전문가 시스템이란? 예를 들어
에블린 클라크
전문가 시스템이란 무엇입니까?
전문가 시스템 전문가 시스템은 사실과 경험적 추론을 모두 활용하여 복잡한 의사결정 문제를 해결하는 상호작용적이고 신뢰할 수 있는 컴퓨터 기반 의사결정 시스템입니다. 전문가 시스템의 목적은 특정 영역에서 가장 복잡한 문제들을 해결하는 것입니다.
인공지능 전문가 시스템
인공지능 전문가 시스템은 일반적으로 인간 전문가가 필요로 하는 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 전문가로부터 습득한 지식을 기반으로 합니다. 인공지능 전문가 시스템은 특정 지식 영역에 대해 표현하고 추론할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 전문가 시스템은 오늘날의 전문가 시스템의 전신이라고 할 수 있습니다. 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 시스템.
전문가 시스템의 예
전문가 시스템의 예는 다음과 같습니다.
- 마이신: 이 시스템은 역추론 방식을 기반으로 급성 감염을 일으킬 수 있는 다양한 박테리아를 식별할 수 있었습니다. 또한 환자의 체중에 따라 약물을 추천할 수도 있었습니다. 이는 최고의 전문가 시스템 사례 중 하나입니다.
- 덴드랄: 분자 구조를 예측하기 위한 화학 분석용 전문가 시스템.
- PXDES: 폐암의 정도와 유형을 예측하는 데 사용되는 전문가 시스템의 예입니다.
- 차남: 초기 단계의 암을 식별할 수 있는 최고의 전문가 시스템 사례 중 하나입니다.
전문가 시스템의 특징
이러한 예시들은 아래 그림에 요약된 바와 같이 공통적인 특징들을 공유합니다.
전문가 시스템이 필요한 이유는 무엇입니까?
AI의 전문가 시스템의 중요한 특징은 다음과 같습니다.
- 최고 수준의 전문성: 인공지능 전문가 시스템은 최고 수준의 전문성을 제공합니다. 효율성, 정확성, 그리고 창의적인 문제 해결 능력을 갖추고 있습니다.
- 적시에 반응: 전문가 시스템은 합리적인 시간 내에 응답하며, 이상적으로는 인간 전문가가 동일한 결론에 도달하는 것보다 더 빠르게 응답합니다.
- 좋은 신뢰성: 인공지능 전문가 시스템은 신뢰할 수 있어야 하며, 오류를 범해서는 안 됩니다.
- 유연성: 전문가 시스템은 유연성을 유지해야 하므로, 해당 분야의 변화에 따라 지식 기반을 확장하거나 수정할 수 있어야 합니다.
- 효과적인 메커니즘: 이 시스템은 이미 보유하고 있는 지식을 체계화하고 업데이트하는 효율적인 메커니즘을 필요로 합니다.
- 어려운 결정과 문제를 처리할 수 있는 능력: 전문가 시스템은 까다로운 의사결정 문제를 처리하고 해결책을 제시할 수 있습니다.
전문가 시스템의 구성요소
블록 다이어그램에서 볼 수 있듯이, 이러한 특성은 서로 정보를 주고받는 세 부분으로 구성됩니다.
AI의 전문가 시스템은 다음과 같은 구성 요소로 구성됩니다.
시간을 아껴주는 인터페이스
사용자 인터페이스는 전문가 시스템 소프트웨어에서 가장 중요한 부분입니다. 이 구성 요소는 사용자의 쿼리를 읽기 쉬운 형태로 받아 추론 엔진에 전달합니다. 그런 다음 결과를 사용자에게 표시합니다. 다시 말해, 사용자가 전문가 시스템과 소통할 수 있도록 도와주는 인터페이스입니다.
추론 엔진
추론 엔진은 전문가 시스템의 핵심입니다. 특정 문제를 해결하기 위한 규칙을 포함하고 있으며, 지식 베이스에 저장된 지식을 참조합니다. 사용자의 질문에 답하기 위해 적용할 사실과 규칙을 선택하고, 문제를 세분화하며, 결론을 도출합니다.
기술 자료
지식 기반은 사실의 저장소입니다. 문제 영역에 대한 모든 지식을 저장합니다. 이는 특정 분야의 다양한 전문가로부터 얻은 지식을 담은 커다란 컨테이너와 같습니다.
따라서 전문가 시스템 소프트웨어의 성공은 주로 매우 정확하고 정밀한 지식에 달려 있다고 말할 수 있습니다.
전문가 시스템에서 사용되는 기타 주요 용어
사실과 규칙
사실은 중요한 정보의 작은 부분입니다. 사실 자체는 매우 제한적으로 사용됩니다. 규칙은 사용자 문제에 대한 사실을 선택하고 적용하는 데 필수적입니다.
지식 습득
지식 획득이라는 용어는 전문가 시스템이 필요한 도메인 지식을 얻는 방법을 의미합니다. 전체 과정은 다음과 같은 것에서 시작됩니다.trac인간 전문가로부터 지식을 얻고, 습득한 지식을 규칙으로 변환하고, 개발된 규칙을 지식 기반에 주입하는 것, 즉 trac아래 그림에 나와 있습니다.
지식traction 프로세스
전문가 시스템 개발 참가자
| 참가자 | 직위별 |
| 도메인 전문가 | 전문 지식과 경험을 바탕으로 전문가 시스템을 개발하는 개인 또는 그룹. |
| 지식 엔지니어 | 컴퓨터 시스템에 해당 지식을 통합하는 기술 전문가. |
| 최종 사용자 | 전문가 시스템을 이용하여 전문가로부터 직접 얻을 수 없는 조언을 구하는 개인 또는 집단. |
전문가 시스템 구축 과정
- 문제의 특성 결정
- 지식 엔지니어와 도메인 전문가가 일관되게 협력하여 문제를 정의합니다.
- 지식 엔지니어는 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 변환하고, 필요할 때 그 지식을 활용할 수 있는 추론 엔진, 즉 추론 구조를 설계합니다.
- 지식 엔지니어는 또한 불확실한 지식을 추론 과정에 어떻게 통합할지, 그리고 어떤 유형의 설명이 유용할지를 결정합니다.
기존 시스템과 전문가 시스템
전문가 시스템을 일반 프로그램 옆에 놓으면 설계 방식이 더욱 명확해집니다.
| 기존 시스템 | 전문가 시스템 |
| 지식과 처리가 하나의 단위로 결합됩니다. | 지식 데이터베이스와 처리 메커니즘은 두 개의 별도 구성 요소입니다. |
| 이 프로그램은 오류를 발생시키지 않습니다 (프로그래밍 오류가 있는 경우는 제외). | 전문가 시스템이 실수를 할 수도 있습니다. |
| 이 시스템은 완전히 개발된 후에만 작동합니다. | 전문가 시스템은 지속적으로 최적화되며 적은 수의 규칙으로도 실행할 수 있습니다. |
| 고정된 알고리즘에 따른 단계별 실행이 필요합니다. | 실행은 논리적이고 경험적으로 수행됩니다. |
| 완전한 정보가 필요합니다. | 정보가 충분하거나 충분하지 않아도 기능할 수 있습니다. |
인간 전문가 vs. 전문가 시스템
| 인간 전문가 | 인공적인 전문성 |
| 부패하기 쉬운 | 퍼머넌트 |
| 전송이 어렵다 | 양도 가능 |
| 문서화하기 어려움 | 문서화 용이 |
| 예측할 수없는 | 일관된 |
| 고급 레벨 | 비용 효율적인 시스템 |
전문가 시스템의 장점
다음은 인공 지능(AI) 전문가 시스템의 주요 장점/이점입니다.
- 의사결정의 질을 향상시킵니다.
- 문제 해결을 위한 전문가 컨설팅 비용 절감
- 좁은 전문 분야의 문제에 대해 빠르고 효율적인 솔루션을 제공합니다.
- 희소한 전문 지식을 모아서 효율적으로 활용할 수 있습니다.
- 반복되는 문제에 대해 일관된 해결책을 제시합니다.
- 의사결정에 대한 적절한 설명
- 복잡하고 어려운 문제를 해결하는 능력
- 인공지능 전문가 시스템은 감정에 휩싸이거나 긴장하거나 피로해지지 않고 꾸준히 일할 수 있습니다.
전문가 시스템의 한계
다음은 AI 전문가 시스템의 단점/한계입니다.
- 특수한 상황에서는 창의적인 대응이 불가능함
- 지식 기반의 오류로 인해 잘못된 결정이 발생할 수 있음
- 전문가 시스템의 유지 관리 비용이 너무 비싸다
- 각 문제는 다르기 때문에 인간 전문가의 솔루션도 다르고 더 창의적일 수 있습니다.
전문가 시스템의 응용
일부 인기 전문가 시스템의 응용:
- 정보 관리
- 병원 및 의료 시설
- 헬프 데스크 관리
- 직원 성과 평가
- 대출 분석
- 바이러스 탐지
- 수리 및 유지 관리 프로젝트에 유용합니다.
- 창고 최적화
- 계획 및 일정
- 제작된 물체의 구성
- 재정적 의사 결정
- 지식 출판
- 프로세스 모니터링 및 제어
- 주식 시장 거래
- 항공사 일정 및 화물 일정
⚡ 스마트 요약
전문가 시스템은 저장된 사실과 휴리스틱을 결합하여 특정 분야의 훈련된 전문가가 일반적으로 기대하는 수준의 판단력으로 복잡하고 세부적인 문제를 해결하는 대화형 규칙 기반 의사 결정 프로그램입니다.
