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 задач.plex проблемы с принятием решений. Это считается высшим уровнем человеческого интеллекта и опыта. Целью экспертной системы является решение наиболее сложныхplex проблемы 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

Фоллоwing 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

Характеристики экспертной системы
Зачем нужны экспертные системы?

Фоллоwing являются важными характеристиками 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

Компоненты экспертной системы

Экспертная система в области искусственного интеллекта состоит из следующихwing заданные компоненты:

Пользовательский интерфейс

Пользовательский интерфейс является наиболее важной частью программного обеспечения экспертной системы. Этот компонент принимает запрос пользователя в readable форму и передает ее 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.

Процесс извлечения знаний

Процесс извлечения 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 operaционален только тогда, когда он полностью развит. Экспертная система постоянно оптимизируется и может быть запущена с небольшим количеством правил.
Пошаговое выполнение согласно фиксированному algorithms не требуется. 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 ком.plex и сложные вопросы
  • 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 operaция установки и контроллера
  • 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.plex проблема принятия решений
  • Ключевые компоненты экспертной системы: 1) Пользовательский интерфейс, 2) Механизм вывода, 3) База знаний.
  • Ключевые участники Artificial Intelligence 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