Ce este Expert System in AI (Inteligenta Artificiala)? cu Exemplu

Ce este Expert System?

Sistem expert este un sistem decizional interactiv și fiabil, bazat pe computer, care utilizează atât fapte, cât și euristică pentru a rezolva probleme complexe de luare a deciziilor. Este considerat la cel mai înalt nivel de inteligență și expertiză umană. Scopul unui sistem expert este de a rezolva cele mai complexe probleme dintr-un anumit domeniu.

Sisteme experte în inteligență artificială

Sistemul expert în IA poate rezolva multe probleme care, în general, ar necesita un expert uman. Se bazează pe cunoștințele dobândite de la un expert. Inteligența artificială și sistemele experte sunt capabile să exprime și să raționeze despre un anumit domeniu de cunoaștere. Sistemele expert au fost predecesorul zilei actuale inteligență artificială, învățare profundă și sisteme de învățare automată.

Exemple de sisteme expert

Următoarele sunt exemplele de sistem expert:

• MICINA: Se baza pe înlănțuirea înapoi și putea identifica diferite bacterii care ar putea provoca infecții acute. De asemenea, ar putea recomanda medicamente în funcție de greutatea pacientului. Este unul dintre cele mai bune exemple de sistem expert.
• DENDRAL: Sistem expert utilizat pentru analiza chimică pentru a prezice structura moleculară.
• PXDES: Un exemplu de sistem expert utilizat pentru a prezice gradul și tipul de cancer pulmonar
• Cadet: Unul dintre cele mai bune exemple de sistem expert care poate identifica cancerul în stadii incipiente

Caracteristicile Sistemului Expert

Următoarele sunt caracteristicile importante ale sistemului expert în IA:

• Cel mai înalt nivel de expertiză: Sistemul Expert în AI oferă cel mai înalt nivel de expertiză. Oferă eficiență, acuratețe și rezolvare imaginativă a problemelor.

• Reacția la timp: Un sistem expert în inteligență artificială interacționează într-o perioadă de timp foarte rezonabilă cu utilizatorul. Timpul total trebuie să fie mai mic decât timpul necesar unui expert pentru a obține cea mai precisă soluție pentru aceeași problemă.

• Fiabilitate bună: Sistemul Expert în AI trebuie să fie de încredere și nu trebuie să facă nicio greșeală.

• Flexibil: Este vital ca acesta să rămână flexibil, deoarece este deținut de un sistem Expert.

• Mecanism eficient: Sistemul Expert în Inteligență Artificială trebuie să aibă un mecanism eficient de administrare a compilației cunoștințelor existente în el.

• Capabil să gestioneze decizii și probleme provocatoare: Un sistem expert este capabil să gestioneze probleme de decizie provocatoare și să ofere soluții.

Componentele sistemului expert

Sistemul expert în IA constă din următoarele componente date:

User Interface

Interfața cu utilizatorul este cea mai importantă parte a software-ului Expert System. Această componentă preia interogarea utilizatorului într-o formă care poate fi citită și o transmite motorului de inferență. După aceea, afișează rezultatele utilizatorului. Cu alte cuvinte, este o interfață care ajută utilizatorul să comunice cu sistemul expert.

Motor de inferență

Motorul de inferență este creierul sistemului expert. Motorul de inferență conține reguli pentru a rezolva o anumită problemă. Se referă la cunoștințele din baza de cunoștințe. Selectează fapte și reguli de aplicat atunci când încearcă să răspundă la întrebarea utilizatorului. Oferă raționament cu privire la informațiile din baza de cunoștințe. De asemenea, ajută la deducerea problemei pentru a găsi soluția. Această componentă este de asemenea utilă pentru formularea concluziilor.

Baza de cunoștințe

Baza de cunoștințe este un depozit de fapte. Stochează toate cunoștințele despre domeniul problemei. Este ca un container mare de cunoștințe care este obținută de la diferiți experți dintr-un anumit domeniu.

Astfel, putem spune că succesul software-ului Expert System depinde în principal de cunoștințele extrem de exacte și precise.

Alți termeni cheie utilizați în Expert Systems

Fapte și reguli

Un fapt este o mică parte a informațiilor importante. Faptele în sine sunt de o utilizare foarte limitată. Regulile sunt esențiale pentru selectarea și aplicarea faptelor la o problemă a utilizatorului.

Dobândirea de cunoștințe

Termenul de achiziție de cunoștințe înseamnă modul în care sistemul expert obține cunoștințele necesare din domeniu. Întregul proces începe prin extracprelevarea de cunoștințe de la un expert uman, transformarea cunoștințelor dobândite în reguli și injectarea regulilor dezvoltate în baza de cunoștințe.

Participant la Dezvoltarea Sistemelor Expert

Procesul de construire a unui sistem expert

• Determinarea caracteristicilor problemei
• Inginerul de cunoștințe și expertul în domeniu lucrează în coerență pentru a defini problema
• Inginerul de cunoștințe traduce cunoștințele într-un limbaj ușor de înțeles de calculator. El proiectează un motor de inferență, o structură de raționament, care poate folosi cunoștințele atunci când este necesar.
• Knowledge Expert determină, de asemenea, cum să integreze utilizarea cunoștințelor incerte în procesul de raționament și ce tip de explicație ar fi utilă.

Sistem convențional vs. sistem expert

Expert uman vs. Sistem expert

Avantajele Sistemului Expert

Mai jos sunt principalele avantaje/beneficii ale Sistemelor Expert în Inteligență Artificială (AI):

• Îmbunătățește calitatea deciziei
• Reduce cheltuielile cu consultarea experților pentru rezolvarea problemelor
• Oferă soluții rapide și eficiente la problemele dintr-o zonă restrânsă de specializare.
• Poate aduna expertiză limitată și o poate folosi eficient.
• Oferă un răspuns consistent pentru problema repetitivă
• Menține un nivel semnificativ de informație
• Vă ajută să obțineți răspunsuri rapide și precise
• O explicație corectă a luării deciziilor
• Abilitatea de a rezolva probleme complexe și provocatoare
• Sistemele experte de inteligență artificială pot funcționa constant fără să se emoționeze, să se încordeze sau să se obosească.

Limitările sistemului expert

Mai jos sunt dezavantajele/limitările Sistemului Expert în AI:

• Incapabil să ofere un răspuns creativ într-o situație extraordinară
• Erorile din baza de cunoștințe pot duce la o decizie greșită
• Costul de întreținere al unui sistem expert este prea scump
• Fiecare problemă este diferită, prin urmare soluția de la un expert uman poate fi, de asemenea, diferită și mai creativă

Aplicații ale sistemelor expert

Câteva aplicații populare ale sistemului expert:

• Administrarea informației
• Spitale și unități medicale
• Managementul birourilor de asistență
• Evaluarea performanței angajaților
• Analiza creditului
• Detectarea virusului
• Util pentru proiecte de reparatii si intretinere
• Optimizarea depozitului
• Planificare și programare
• Configurația obiectelor fabricate
• Luarea deciziilor financiare Publicarea de cunoștințe
• Monitorizarea si controlul procesului
• Supraveghează funcționarea instalației și a controlorului
• Tranzacționarea burselor
• Programul liniilor aeriene și orarele mărfurilor

Rezumat

• Un sistem expert este un sistem decizional interactiv și fiabil, bazat pe computer, care utilizează atât fapte, cât și euristici pentru a rezolva probleme complexe de luare a deciziilor.
• Componentele cheie ale unui sistem expert sunt 1) interfața cu utilizatorul, 2) motorul de inferență, 3) baza de cunoștințe
• Participanții cheie în Inteligența artificială Dezvoltarea de sisteme expertă este 1) Expert în domeniu 2) Inginer de cunoștințe 3) Utilizator final
• Calitatea îmbunătățită a deciziilor, reducerea costurilor, consistența, fiabilitatea, viteza sunt beneficiile cheie ale unui sistem expert
• Un sistem Expert nu poate oferi soluții creative și poate fi costisitor de întreținut.
• Un sistem expert poate fi utilizat pentru aplicații largi, cum ar fi Bursa de Valori, Depozitul, HR etc

Dacă doriți să aflați despre inteligența artificială, iată un tutorial gratuit pe care veți dori să îl consultați: Tutorial AI