Czym jest system ekspercki w AI (AI)? z Przykładem

Co to jest system ekspercki?

System ekspercki to interaktywny i niezawodny komputerowy system podejmowania decyzji, który wykorzystuje zarówno fakty, jak i heurystykę do rozwiązywania złożonych problemów decyzyjnych. Celem systemu ekspertowego jest rozwiązywanie najbardziej złożonych problemów w danej dziedzinie.

Systemy ekspertowe w sztucznej inteligencji

System ekspercki w sztucznej inteligencji może rozwiązać wiele problemów, które zazwyczaj wymagałyby pomocy eksperta. System opiera się na wiedzy zdobytej od eksperta. Artificial Intelligence Systemy eksperckie są w stanie wyrażać i rozumować na temat pewnej dziedziny wiedzy. Systemy eksperckie były poprzednikami dzisiejszych czasów. AI, głębokie uczenie i uczenie maszynowe systemy.

Przykłady systemów ekspertowych

Oto przykłady systemów eksperckich:

• MYCYNA: Opierał się na wstecznym łańcuchu i umożliwiał identyfikację różnych bakterii wywołujących ostre infekcje. Mógł również zalecać leki na podstawie masy ciała pacjenta. Jest to jeden z najlepszych przykładów systemów eksperckich.
• DENDRALA: System ekspercki używany do analizy chemicznej w celu przewidywania struktury molekularnej.
• PXDES: Przykład systemu eksperckiego służącego do przewidywania stopnia i rodzaju raka płuc.
• Kadet: Jeden z najlepszych przykładów systemów eksperckich, który umożliwia wczesne wykrycie raka.

Charakterystyka systemu ekspertowego

Przykłady te mają wspólny zestaw cech, podsumowanych na poniższym diagramie.

Dlaczego potrzebne są systemy ekspertowe?

Poniżej przedstawiono ważne cechy systemów eksperckich w dziedzinie sztucznej inteligencji:

• Najwyższy poziom wiedzy specjalistycznej: System ekspercki w dziedzinie sztucznej inteligencji oferuje najwyższy poziom wiedzy specjalistycznej. Zapewnia wydajność, dokładność i kreatywne rozwiązywanie problemów.
• Reakcja na czas: System ekspercki odpowiada w rozsądnym czasie, w idealnym przypadku szybciej, niż gdyby ekspert doszedł do tych samych wniosków.
• Dobra niezawodność: System ekspercki w dziedzinie sztucznej inteligencji musi być niezawodny i nie może popełniać błędów.
• Elastyczny: System ekspercki musi pozostać elastyczny, aby jego baza wiedzy mogła być rozszerzana lub korygowana w miarę zmian w danej dziedzinie.
• Skuteczny mechanizm: System potrzebuje sprawnego mechanizmu porządkowania i aktualizowania wiedzy, którą już posiada.
• Umiejętność radzenia sobie z trudnymi decyzjami i problemami: System ekspercki jest w stanie poradzić sobie z trudnymi problemami decyzyjnymi i zaproponować rozwiązania.

Elementy systemu ekspertowego

Dane te przekazywane są za pomocą trzech części, które przekazują sobie nawzajem informacje, jak pokazano na schemacie blokowym.

System ekspercki w dziedzinie sztucznej inteligencji składa się z następujących komponentów:

Interfejs użytkownika

Interfejs użytkownika jest najważniejszym elementem oprogramowania systemu eksperckiego. Ten komponent przyjmuje zapytanie użytkownika w czytelnej formie i przekazuje je do silnika wnioskowania. Następnie wyświetla użytkownikowi wyniki. Innymi słowy, jest to interfejs, który ułatwia użytkownikowi komunikację z systemem eksperckim.

Silnik wnioskowania

Silnik wnioskowania jest mózgiem systemu eksperckiego. Zawiera reguły rozwiązywania konkretnego problemu i odwołuje się do wiedzy zawartej w Bazie Wiedzy. Wybiera fakty i reguły, które mają zostać zastosowane podczas próby odpowiedzi na zapytanie użytkownika, rozkłada problem na czynniki pierwsze i formułuje wniosek.

Baza Wiedzy

Baza wiedzy jest repozytorium faktów. Przechowuje całą wiedzę na temat domeny problemowej. To jakby duży zbiornik wiedzy, który czerpiemy od różnych ekspertów z danej dziedziny.

Można zatem powiedzieć, że sukces Systemu Eksperckiego zależy w głównej mierze od bardzo dokładnej i precyzyjnej wiedzy.

Inne kluczowe terminy stosowane w systemach ekspertowych

Fakty i zasady

Fakt to niewielka część ważnej informacji. Fakty same w sobie mają bardzo ograniczone zastosowanie. Reguły są niezbędne do wyboru i zastosowania faktów do problemu użytkownika.

Pozyskiwanie wiedzy

Termin „pozyskiwanie wiedzy” oznacza sposób, w jaki system ekspertowy uzyskuje wymaganą wiedzę dziedzinową. Cały proces rozpoczyna się od…tracpozyskiwanie wiedzy od eksperta, przekształcanie zdobytej wiedzy w reguły i wstrzykiwanie opracowanych reguł do bazy wiedzy, tracpokazano na poniższym rysunku.

Wykład wiedzytracProces cji

Uczestnik rozwoju systemów ekspertowych

Uczestnik	Rola
Ekspert domeny	Osoba lub grupa, której wiedza i doświadczenie są wykorzystywane do tworzenia systemu eksperckiego.
Inżynier wiedzy	Osoba techniczna, która integruje tę wiedzę z systemami komputerowymi.
Użytkownik końcowy	Osoba lub grupa osób korzystająca z Systemu Eksperckiego w celu uzyskania porady, której inaczej nie uzyskałaby od eksperta.

Proces budowania systemu eksperckiego

• Określenie cech problemu
• Inżynier wiedzy i ekspert dziedzinowy współpracują spójnie, aby zdefiniować problem
• Inżynier wiedzy przekłada wiedzę na język zrozumiały dla komputera i projektuje maszynę wnioskowania, czyli strukturę rozumowania, która może wykorzystać tę wiedzę w razie potrzeby.
• Inżynier wiedzy ustala również, w jaki sposób zintegrować wykorzystanie wiedzy niepewnej w procesie rozumowania i jaki rodzaj wyjaśnień byłby przydatny.

System konwencjonalny a system ekspercki

Projekt staje się bardziej przejrzysty, gdy system ekspercki umieścimy obok zwykłego programu.

System konwencjonalny	System ekspercki
Wiedza i przetwarzanie są połączone w jedną całość.	Baza wiedzy i mechanizm przetwarzania to dwa odrębne elementy.
Program nie popełnia błędów (chyba że błąd występuje w programowaniu).	System Ekspercki może popełnić błąd.
System będzie operacyjny dopiero po jego pełnym rozwinięciu.	System ekspercki jest stale optymalizowany i można go uruchomić przy użyciu niewielkiej liczby reguł.
Wymagane jest wykonywanie zadań krok po kroku według ustalonych algorytmów.	Wykonanie odbywa się logicznie i heurystycznie.
Potrzebuje pełnych informacji.	Może działać z wystarczającymi lub niewystarczającymi informacjami.

Ekspert ludzki a system ekspercki

Ekspert ludzki	Sztuczna ekspertyza
Łatwo psujący się	Stały
Trudne do przeniesienia	Przenośny
Trudne do udokumentowania	Łatwe do udokumentowania
Nieobliczalny	Spójność
Drogi	Ekonomiczny system

Zalety Systemu Eksperckiego

Poniżej znajdują się główne zalety/korzyści systemów eksperckich w sztucznej inteligencji (AI):

• Poprawia jakość decyzji
• Obniża koszty konsultacji z ekspertami w celu rozwiązania problemu
• Zapewnia szybkie i skuteczne rozwiązania problemów w wąskim obszarze specjalizacji.
• Potrafi zebrać ograniczoną wiedzę specjalistyczną i efektywnie ją wykorzystać.
• Oferuje spójną odpowiedź na powtarzający się problem
• Właściwe wyjaśnienie procesu decyzyjnego
• Zdolność do rozwiązywania złożonych i trudnych problemów
• Systemy eksperckie sztucznej inteligencji mogą stale pracować bez emocji, napięcia i zmęczenia.

Ograniczenia systemu ekspertowego

Poniżej przedstawiono wady/ograniczenia Systemu Eksperckiego w AI:

• Nie potrafisz twórczo zareagować w nadzwyczajnej sytuacji
• Błędy w bazie wiedzy mogą prowadzić do błędnej decyzji
• Koszt utrzymania systemu eksperckiego jest zbyt wysoki
• Każdy problem jest inny, dlatego też rozwiązanie zaproponowane przez ludzkiego eksperta może być inne i bardziej kreatywne

Zastosowania systemów eksperckich

Niektóre popularne Zastosowanie systemu ekspertowego:

• Zarządzanie informacją
• Szpitale i placówki medyczne
• Zarządzanie punktami pomocy technicznej
• Ocena wydajności pracowników
• Analiza kredytu
• Wykrywanie wirusów
• Przydatne przy projektach naprawczych i konserwacyjnych
• Optymalizacja magazynu
• Planowanie i harmonogramowanie
• Konfiguracja wytwarzanych obiektów
• Podejmowanie decyzji finansowych
• Publikowanie wiedzy
• Monitorowanie i sterowanie procesem
• Handel na giełdzie
• Rozkłady linii lotniczych i rozkłady cargo

FAQ