Что такое экспертная система в искусственном интеллекте? с примером

Что такое экспертная система?

Экспертная система Экспертная система — это интерактивная и надежная компьютерная система принятия решений, которая использует как факты, так и эвристические методы для решения сложных задач принятия решений. Цель экспертной системы — решение наиболее сложных проблем в конкретной области.

Экспертные системы в области искусственного интеллекта

Экспертные системы в области искусственного интеллекта способны решать многие задачи, для решения которых обычно требуется участие человека-эксперта. Они основаны на знаниях, полученных от эксперта. Искусственный интеллект Экспертные системы способны выражать и рассуждать в определенной области знаний. Экспертные системы были предшественниками современных систем. искусственный интеллект, глубокое обучение и машинное обучение систем.

Примеры экспертных систем

Ниже приведены примеры экспертных систем:

• МИЦИН: Она основана на методе обратного логического вывода и может идентифицировать различные бактерии, способные вызывать острые инфекции. Она также может рекомендовать лекарства, исходя из веса пациента. Это один из лучших примеров экспертных систем.
• ДЕНДРАЛ: Экспертная система, используемая в химическом анализе для прогнозирования молекулярной структуры.
• PXDES: Пример экспертной системы, используемой для прогнозирования степени и типа рака легких.
• Кадет: Один из лучших примеров экспертных систем, способных выявлять рак на ранних стадиях.

Характеристики экспертной системы

Эти примеры обладают общим набором качеств, которые суммированы на диаграмме ниже.

Зачем нужны экспертные системы?

Ниже приведены важные характеристики экспертной системы в ИИ:

• Высочайший уровень экспертизы: Экспертные системы в области искусственного интеллекта предлагают высочайший уровень профессионализма. Они обеспечивают эффективность, точность и нестандартное решение проблем.
• Реакция точно в срок: Экспертная система реагирует в разумные сроки, в идеале быстрее, чем человек-эксперт пришел бы к тому же выводу.
• Хорошая надежность: Экспертная система в области искусственного интеллекта должна быть надежной и не должна совершать ошибок.
• Гибкость: Экспертная система должна оставаться гибкой, чтобы ее база знаний могла расширяться или корректироваться по мере изменения предметной области.
• Эффективный механизм: Системе необходим эффективный механизм для организации и обновления уже имеющихся в ней знаний.
• Способен принимать сложные решения и решать сложные проблемы: Экспертная система способна решать сложные задачи принятия решений и предлагать решения.

Компоненты экспертной системы

Эти характеристики обеспечиваются тремя компонентами, которые передают информацию друг другу, как показано на блок-схеме.

Экспертная система в ИИ состоит из следующих компонентов:

Пользовательский интерфейс

Пользовательский интерфейс — это наиболее важная часть программного обеспечения экспертной системы. Этот компонент принимает запрос пользователя в удобочитаемом виде и передает его механизму вывода. После этого он отображает результаты пользователю. Другими словами, это интерфейс, который помогает пользователю взаимодействовать с экспертной системой.

Механизм логического вывода

Механизм логического вывода — это мозг экспертной системы. Он содержит правила для решения конкретной проблемы и обращается к знаниям, хранящимся в базе знаний. Он выбирает факты и правила для применения при попытке ответить на запрос пользователя, разбивает проблему на части и формулирует заключение.

Knowledge Base

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 экспертная система получает необходимые знания в предметной области. Весь процесс начинается с...tracполучение знаний от эксперта, преобразование полученных знаний в правила и внедрение разработанных правил в базу знаний, как это происходит в других случаях. tracред. на рисунке ниже.

Знание Эксtracпроцесс

Участник разработки экспертных систем

участник	Роли
Эксперт домена	Лицо или группа лиц, чья экспертиза и знания используются для разработки экспертной системы.
Инженер по знаниям	Технический специалист, который интегрирует эти знания в компьютерные системы.
Конечный пользователь	Человек или группа людей, использующие экспертную систему для получения консультаций, которые в противном случае были бы недоступны у эксперта.

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 в понятный компьютеру язык и разрабатывает механизм вывода, структуру рассуждений, которая может использовать эти знания при необходимости.
• Инженер по знаниям также определяет, как интегрировать использование неопределенных знаний в процесс рассуждений и какой тип объяснения будет полезен.

Обычная система против экспертной системы

Принцип работы системы становится более понятным, когда её размещают рядом с обычной программой.

Обычная система	Экспертная система
Знания и обработка объединены в одном блоке.	База знаний и механизм обработки — это два отдельных компонента.
Программа не допускает ошибок (за исключением ошибок 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.
• Оно способно собирать дефицитные знания и эффективно их использовать.
• Предлагает последовательное решение повторяющейся проблемы.
• 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
• Затраты на техническое обслуживание экспертной системы слишком высоки.
• Каждая проблема индивидуальна, поэтому решение эксперта-человека также может быть другим и более творческим.

Приложения экспертных систем

Некоторые популярные Применение 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
• Издание знаний
• Мониторинг и контроль процесса
• Торговля на фондовом рынке
• Расписание рейсов и расписание грузов

Часто задаваемые вопросы (FAQ)