Что такое экспертная система в искусственном интеллекте? с примером
Что такое экспертная система?
Экспертная система это интерактивная и надежная компьютерная система принятия решений, которая использует как факты, так и эвристику для решения сложных задач принятия решений. Это считается высшим уровнем человеческого интеллекта и опыта. Целью экспертной системы является решение наиболее сложных проблем в конкретной области.
Экспертные системы в области искусственного интеллекта
Экспертная система в ИИ может решить многие проблемы, которые обычно требуют участия человека-эксперта. Он основан на знаниях, полученных от эксперта. Искусственный интеллект и экспертные системы способны выражать и рассуждать о некоторой области знаний. Экспертные системы были предшественниками сегодняшнего дня. системы искусственного интеллекта, глубокого обучения и машинного обучения.
Примеры экспертных систем
Ниже приведены примеры экспертных систем:
- МИЦИН: Он был основан на обратной цепочке и мог идентифицировать различные бактерии, которые могли вызывать острые инфекции. Он также может рекомендовать лекарства в зависимости от веса пациента. Это один из лучших примеров экспертной системы.
- ДЕНДРАЛ: Экспертная система, используемая для химического анализа для прогнозирования молекулярной структуры.
- PXDES: Пример экспертной системы, используемой для прогнозирования степени и типа рака легких
- Кадет: Один из лучших примеров экспертной системы, которая может выявить рак на ранних стадиях.
Характеристики экспертной системы
Ниже приведены важные характеристики экспертной системы в ИИ:
- Высочайший уровень экспертизы: Экспертная система в области искусственного интеллекта предлагает высочайший уровень знаний. Это обеспечивает эффективность, точность и творческое решение проблем.
- Реакция точно в срок: Экспертная система в области искусственного интеллекта взаимодействует с пользователем в течение очень разумного периода времени. Общее время должно быть меньше, чем время, затраченное экспертом на получение наиболее точного решения той же задачи.
- Хорошая надежность: Экспертная система в ИИ должна быть надежной и не допускать ошибок.
- Гибкость: Крайне важно, чтобы он оставался гибким, поскольку им обладает экспертная система.
- Эффективный механизм: Экспертная система в области искусственного интеллекта должна иметь эффективный механизм управления накоплением имеющихся в ней знаний.
- Способен принимать сложные решения и проблемы: Экспертная система способна решать сложные проблемы принятия решений и предоставлять решения.
Компоненты экспертной системы
Экспертная система в ИИ состоит из следующих компонентов:
Пользовательский интерфейс
Пользовательский интерфейс является наиболее важной частью программного обеспечения экспертной системы. Этот компонент принимает запрос пользователя в читаемой форме и передает его в механизм вывода. После этого он отображает результаты пользователю. Другими словами, это интерфейс, который помогает пользователю общаться с экспертной системой.
Механизм логического вывода
Механизм вывода — это мозг экспертной системы. Механизм вывода содержит правила для решения конкретной проблемы. Он относится к знаниям из Базы знаний. Он выбирает факты и правила, которые следует применить при попытке ответить на запрос пользователя. Он обеспечивает обоснование информации в базе знаний. Это также помогает устранить проблему и найти решение. Этот компонент также полезен для формулирования выводов.
База знаний
База знаний – это хранилище фактов. Он хранит все знания о проблемной области. Это как большой контейнер знаний, полученный от разных экспертов в конкретной области.
Таким образом, мы можем сказать, что успех программного обеспечения экспертной системы во многом зависит от высокоточных и точных знаний.
Другие ключевые термины, используемые в экспертных системах
Факты и правила
Факт – это небольшая часть важной информации. Факты сами по себе имеют очень ограниченное применение. Правила необходимы для выбора и применения фактов к проблеме пользователя.
Приобретение знаний
Термин «приобретение знаний» означает, как получить необходимые знания предметной области с помощью экспертной системы. Весь процесс начинается с извлечения знаний от человека-эксперта, преобразования полученных знаний в правила и внедрения разработанных правил в базу знаний.
Участник разработки экспертных систем
участник | Роли |
---|---|
Эксперт домена | Это человек или группа, чей опыт и знания используются для разработки экспертной системы. |
Инженер по знаниям | Инженер по знаниям — это технический человек, который интегрирует знания в компьютерные системы. |
Конечный пользователь | Это человек или группа людей, которые используют экспертную систему, чтобы получить совет, который не будет предоставлен экспертом. |
Процесс создания экспертной системы
- Определение характеристик проблемы
- Инженер по знаниям и эксперт в предметной области работают согласованно, чтобы определить проблему.
- Инженер по знаниям переводит знания на понятный компьютеру язык. Он разрабатывает машину вывода, структуру рассуждения, которая может использовать знания, когда это необходимо.
- Эксперт по знаниям также определяет, как интегрировать использование неопределенных знаний в процесс рассуждения и какой тип объяснения будет полезен.
Обычная система против экспертной системы
Обычная система | Экспертная система |
---|---|
Знания и обработка объединены в одном блоке. | База знаний и механизм обработки — это два отдельных компонента. |
Программа не допускает ошибок (если только ошибка в программировании). | Экспертная система может допустить ошибку. |
Система работоспособна только тогда, когда она полностью разработана. | Экспертная система постоянно оптимизируется и может быть запущена с небольшим количеством правил. |
Требуется поэтапное выполнение по фиксированным алгоритмам. | Выполнение осуществляется логически и эвристически. |
Ему нужна полная информация. | Он может быть функциональным при достаточной или недостаточной информации. |
Человек-эксперт против экспертной системы
Эксперт по правам человека | Искусственная экспертиза |
---|---|
Скоропортящийся | Permanent |
Трудно перенести | переводный |
Трудно документировать | Легко документировать |
Непредсказуемый | Последовательный |
Дорогостоящий | Экономичная система |
Преимущества экспертной системы
Ниже приведены основные преимущества/преимущества экспертных систем в области искусственного интеллекта (ИИ):
- Улучшает качество решения
- Сокращает расходы на консультацию экспертов для решения проблем
- Он обеспечивает быстрое и эффективное решение проблем в узкой области специализации.
- Он может собрать дефицитный опыт и эффективно использовать его.
- Предлагает последовательный ответ на повторяющуюся проблему
- Поддерживает значительный уровень информации
- Помогает вам получить быстрые и точные ответы
- Правильное объяснение принятия решения
- Умение решать сложные и сложные задачи
- Экспертные системы искусственного интеллекта могут стабильно работать, не испытывая эмоций, напряжения или усталости.
Ограничения экспертной системы
Ниже приведены недостатки/ограничения экспертной системы в ИИ:
- Невозможно творчески отреагировать в чрезвычайной ситуации.
- Ошибки в базе знаний могут привести к неправильному решению
- Стоимость обслуживания экспертной системы слишком высока
- Каждая проблема индивидуальна, поэтому решение эксперта-человека также может быть другим и более творческим.
Приложения экспертных систем
Некоторые популярные приложения экспертной системы:
- Управление информацией
- Больницы и медицинские учреждения
- Управление справочными службами
- Оценка работы сотрудников
- Анализ кредита
- Обнаружение вирусов
- Полезно для проектов по ремонту и техническому обслуживанию.
- Оптимизация склада
- Планирование и планирование
- Конфигурация изготавливаемых объектов
- Принятие финансовых решений Публикация знаний
- Мониторинг и контроль процесса
- Контролировать работу установки и диспетчера
- Торговля на фондовом рынке
- Расписание рейсов и расписание грузов
Итого
- Экспертная система — это интерактивная и надежная компьютерная система принятия решений, которая использует как факты, так и эвристику для решения сложных задач принятия решений.
- Ключевые компоненты экспертной системы: 1) Пользовательский интерфейс, 2) Механизм вывода, 3) База знаний.
- Ключевые участники Искусственный интеллект Разработка экспертных систем — это 1) эксперт в предметной области 2) инженер по знаниям 3) конечный пользователь
- Улучшение качества решений, снижение затрат, согласованность, надежность и скорость — ключевые преимущества экспертной системы.
- Экспертная система не может предлагать творческие решения, и ее обслуживание может быть дорогостоящим.
- Экспертную систему можно использовать для широких приложений, таких как фондовый рынок, склад, HR и т. д.
Если вы хотите узнать об искусственном интеллекте, вам стоит ознакомиться с бесплатным учебным пособием: Учебник по ИИ