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

Co to jest system ekspercki?

System ekspercki jest interaktywnym i niezawodnym komputerowym systemem podejmowania decyzji, który wykorzystuje zarówno fakty, jak i heurystykę do rozwiązywania złożonych problemów podejmowania decyzji. Jest uważany za najwyższy poziom ludzkiej inteligencji i wiedzy specjalistycznej. Celem systemu eksperckiego jest rozwiązywanie najbardziej złożonych problemów w określonej domenie.

Systemy ekspertowe w sztucznej inteligencji

System ekspercki w sztucznej inteligencji może rozwiązać wiele problemów, które zazwyczaj wymagałyby obecności eksperta-człowieka. Opiera się na wiedzy zdobytej od eksperta. Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe są w stanie wyrażać i wnioskować na temat pewnej dziedziny wiedzy. Systemy ekspertowe były poprzednikiem czasów obecnych systemy sztucznej inteligencji, głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego.

Przykłady systemów ekspertowych

Oto przykłady systemów eksperckich:

MYCYNA: Opierał się na łańcuchu wstecznym i umożliwiał identyfikację różnych bakterii, które mogą powodować ostre infekcje. Może także zalecić leki na podstawie masy ciała pacjenta. Jest to jeden z najlepszych przykładów systemu eksperckiego.
DENDRALA: System ekspercki stosowany w analizie chemicznej do przewidywania struktury molekularnej.
PXDES: Przykład systemu eksperckiego stosowanego do przewidywania stopnia i rodzaju raka płuc
Kadet: Jeden z najlepszych przykładów systemu eksperckiego, który pozwala zidentyfikować raka we wczesnych stadiach

Charakterystyka systemu ekspertowego

Poniżej przedstawiono ważne cechy systemów eksperckich w dziedzinie sztucznej inteligencji:

Najwyższy poziom wiedzy specjalistycznej: System Expert w AI oferuje najwyższy poziom wiedzy specjalistycznej. Zapewnia wydajność, dokładność i pomysłowe rozwiązywanie problemów.

Reakcja na czas: System Ekspercki Sztucznej Inteligencji wchodzi w interakcję z użytkownikiem w bardzo rozsądnym czasie. Całkowity czas musi być krótszy niż czas potrzebny ekspertowi na znalezienie najdokładniejszego rozwiązania tego samego problemu.

Dobra niezawodność: System ekspercki w AI musi być niezawodny i nie może popełniać błędów.

Elastyczny: Ważne jest, aby pozostał elastyczny, ponieważ posiada go system ekspercki.

Skuteczny mechanizm: System Ekspercki w Sztucznej Inteligencji musi posiadać sprawny mechanizm administrowania kompilacją istniejącej w nim wiedzy.

Potrafi radzić sobie z trudnymi decyzjami i problemami: System ekspertowy jest w stanie poradzić sobie z trudnymi problemami decyzyjnymi i dostarczyć rozwiązania.

Elementy systemu ekspertowego

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

Interfejs użytkownika

Interfejs użytkownika jest najważniejszą częścią 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 pomaga użytkownikowi komunikować się z systemem eksperckim.

Silnik wnioskowania

Silnik wnioskowania jest mózgiem systemu ekspertowego. Silnik wnioskowania zawiera reguły umożliwiające rozwiązanie konkretnego problemu. Odnosi się do wiedzy z Bazy Wiedzy. Wybiera fakty i reguły, które należy zastosować, próbując odpowiedzieć na zapytanie użytkownika. Zawiera uzasadnienie informacji zawartych w bazie wiedzy. Pomaga także w odjęciu problemu i znalezieniu rozwiązania. Komponent ten jest także pomocny przy formułowaniu wniosków.

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 zdobywanie wiedzy oznacza sposób uzyskania wymaganej wiedzy dziedzinowej przez system ekspertowy. Cały proces rozpoczyna się od wydobycia wiedzy od ludzkiego eksperta, przekształcenia zdobytej wiedzy w reguły i wstrzyknięcia opracowanych reguł do bazy wiedzy.

Uczestnik rozwoju systemów ekspertowych

Uczestnik	Rola
Ekspert domeny	Jest to osoba lub grupa, której wiedza i doświadczenie są wykorzystywane do opracowania systemu ekspertowego.
Inżynier wiedzy	Inżynier wiedzy to osoba techniczna, która integruje wiedzę z systemami komputerowymi.
Użytkownik końcowy	Jest to osoba lub grupa osób korzystająca z systemu eksperckiego w celu uzyskania porady, której ekspert nie udzieli.

Proces budowy systemów ekspertowych

Określenie cech problemu
Inżynier wiedzy i ekspert dziedzinowy współpracują spójnie, aby zdefiniować problem
Inżynier wiedzy tłumaczy wiedzę na język zrozumiały dla komputera. Projektuje silnik wnioskowania, strukturę rozumującą, która w razie potrzeby może wykorzystać wiedzę.
Ekspert wiedzy określa także, w jaki sposób włączyć wykorzystanie wiedzy niepewnej w proces rozumowania i jaki rodzaj wyjaśnienia byłby przydatny.

System konwencjonalny a system ekspercki

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 wystąpił błąd w programowaniu).	System Ekspercki może popełnić błąd.
System będzie operacyjny dopiero po jego pełnym rozwinięciu.	System ekspertowy jest na bieżąco optymalizowany i można go uruchomić z niewielką liczbą 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.
Może gromadzić skąpą wiedzę specjalistyczną i efektywnie ją wykorzystywać.
Oferuje spójną odpowiedź na powtarzający się problem
Utrzymuje znaczny poziom informacji
Pomaga uzyskać szybkie i dokładne odpowiedzi
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 zastosowania systemu eksperckiego:

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
Nadzorowanie pracy zakładu i kontrolera
Handel na giełdzie
Rozkłady linii lotniczych i rozkłady cargo

Podsumowanie

System ekspercki to interaktywny i niezawodny komputerowy system podejmowania decyzji, który wykorzystuje zarówno fakty, jak i heurystykę do rozwiązywania złożonych problemów decyzyjnych.
Kluczowymi elementami systemu ekspertowego są: 1) interfejs użytkownika, 2) silnik wnioskowania, 3) baza wiedzy
Kluczowi uczestnicy Artificial Intelligence Rozwój systemów eksperckich obejmuje 1) Eksperta dziedzinowego 2) Inżyniera wiedzy 3) Użytkownika końcowego
Lepsza jakość decyzji, redukcja kosztów, spójność, niezawodność i szybkość to kluczowe zalety Systemu Eksperckiego
System ekspercki nie zapewnia kreatywnych rozwiązań, a jego utrzymanie może być kosztowne.
System ekspercki może być stosowany w szerokich zastosowaniach, takich jak giełda, magazyn, HR itp

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji, oto darmowy samouczek, który warto obejrzeć: Samouczek AI