ระบบผู้เชี่ยวชาญใน AI (ปัญญาประดิษฐ์) คืออะไร? พร้อมตัวอย่าง
เอเวลิน คลาร์ก
ระบบผู้เชี่ยวชาญคืออะไร?
ระบบผู้เชี่ยวชาญ ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System) คือระบบการตัดสินใจโดยใช้คอมพิวเตอร์ที่มีปฏิสัมพันธ์และน่าเชื่อถือ ซึ่งใช้ทั้งข้อเท็จจริงและหลักการคิดเชิงอนุมานในการแก้ปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อน จุดประสงค์ของระบบผู้เชี่ยวชาญคือการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนที่สุดในโดเมนเฉพาะด้าน
ระบบผู้เชี่ยวชาญในด้านปัญญาประดิษฐ์
ระบบผู้เชี่ยวชาญใน AI สามารถแก้ไขปัญหาหลายอย่างที่โดยทั่วไปแล้วต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ โดยอาศัยความรู้ที่ได้จากผู้เชี่ยวชาญ ปัญญาประดิษฐ์ และระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถแสดงออกและให้เหตุผลเกี่ยวกับความรู้ในขอบเขตใดขอบเขตหนึ่งได้ ระบบผู้เชี่ยวชาญเป็นต้นกำเนิดของระบบในปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้เชิงลึก และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ระบบ
ตัวอย่างระบบผู้เชี่ยวชาญ
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างระบบผู้เชี่ยวชาญ:
- มายซิน: ระบบนี้ใช้หลักการวิเคราะห์ย้อนกลับ (backward chaining) และสามารถระบุแบคทีเรียต่างๆ ที่อาจก่อให้เกิดการติดเชื้อเฉียบพลันได้ นอกจากนี้ยังสามารถแนะนำยาตามน้ำหนักของผู้ป่วยได้อีกด้วย นับเป็นหนึ่งในตัวอย่างระบบผู้เชี่ยวชาญที่ดีที่สุด
- ทันตกรรม: ระบบผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ในการวิเคราะห์ทางเคมีเพื่อทำนายโครงสร้างโมเลกุล
- พิกเซล: ตัวอย่างระบบผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ในการทำนายระดับและความรุนแรงของมะเร็งปอด
- คาเด็ต: หนึ่งในตัวอย่างระบบผู้เชี่ยวชาญที่ดีที่สุดที่สามารถระบุโรคมะเร็งได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น
ลักษณะของระบบผู้เชี่ยวชาญ
ตัวอย่างเหล่านั้นมีคุณสมบัติร่วมกันหลายประการ ซึ่งสรุปไว้ในแผนภาพด้านล่าง
เหตุใดจึงต้องมีระบบผู้เชี่ยวชาญ?
ต่อไปนี้เป็นลักษณะสำคัญของระบบผู้เชี่ยวชาญใน AI:
- ความเชี่ยวชาญระดับสูงสุด: ระบบผู้เชี่ยวชาญในปัญญาประดิษฐ์ (AI) นำเสนอความเชี่ยวชาญระดับสูงสุด ช่วยให้เกิดประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และการแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์
- ปฏิกิริยาตอบสนองตรงเวลา: ระบบผู้เชี่ยวชาญจะตอบสนองภายในเวลาที่เหมาะสม โดยในอุดมคติแล้วจะเร็วกว่าที่ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์จะสรุปผลได้เช่นเดียวกัน
- ความน่าเชื่อถือที่ดี: ระบบผู้เชี่ยวชาญใน AI ต้องมีความน่าเชื่อถือ และต้องไม่ทำผิดพลาด
- มีความยืดหยุ่น: ระบบผู้เชี่ยวชาญต้องมีความยืดหยุ่น เพื่อให้ฐานความรู้สามารถขยายหรือแก้ไขได้ตามการเปลี่ยนแปลงของโดเมน
- กลไกที่มีประสิทธิภาพ: ระบบนี้ต้องการกลไกที่มีประสิทธิภาพในการจัดระเบียบและปรับปรุงความรู้ที่มีอยู่เดิม
- มีความสามารถในการจัดการกับการตัดสินใจและปัญหาที่ท้าทาย: ระบบผู้เชี่ยวชาญมีความสามารถในการจัดการกับปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อนและนำเสนอแนวทางแก้ไขได้
ส่วนประกอบของระบบผู้เชี่ยวชาญ
คุณลักษณะเหล่านั้นเกิดจากส่วนประกอบสามส่วนที่ส่งต่อข้อมูลระหว่างกัน ดังที่แสดงในแผนภาพบล็อก
ระบบผู้เชี่ยวชาญใน AI ประกอบด้วยส่วนประกอบดังต่อไปนี้:
ส่วนติดต่อผู้ใช้
ส่วนติดต่อผู้ใช้เป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของซอฟต์แวร์ระบบผู้เชี่ยวชาญ ส่วนประกอบนี้รับคำถามของผู้ใช้ในรูปแบบที่อ่านง่ายและส่งต่อไปยังกลไกการอนุมาน จากนั้นจึงแสดงผลลัพธ์ให้ผู้ใช้เห็น กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ เป็นส่วนติดต่อที่ช่วยให้ผู้ใช้สื่อสารกับระบบผู้เชี่ยวชาญได้
เครื่องอนุมาน
กลไกการอนุมานเปรียบเสมือนสมองของระบบผู้เชี่ยวชาญ มันประกอบด้วยกฎเกณฑ์ในการแก้ปัญหาเฉพาะเจาะจง และอ้างอิงถึงความรู้ที่เก็บไว้ในฐานความรู้ มันจะเลือกข้อเท็จจริงและกฎเกณฑ์ที่จะนำมาใช้เมื่อพยายามตอบคำถามของผู้ใช้ แบ่งปัญหาออกเป็นส่วนย่อย และสรุปผล
ฐานความรู้
ฐานความรู้เป็นแหล่งรวบรวมข้อเท็จจริง มันเก็บความรู้ทั้งหมดเกี่ยวกับโดเมนของปัญหา เปรียบเสมือนคลังความรู้ขนาดใหญ่ที่ได้รับจากผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านต่างๆ
ดังนั้นเราจึงสามารถพูดได้ว่าความสำเร็จของ Expert System Software ขึ้นอยู่กับความรู้ที่มีความแม่นยำสูงและแม่นยำเป็นหลัก
คำศัพท์สำคัญอื่นๆ ที่ใช้ในระบบผู้เชี่ยวชาญ
ข้อเท็จจริงและกฎเกณฑ์
ข้อเท็จจริงคือส่วนเล็กๆ ของข้อมูลสำคัญ ข้อเท็จจริงโดยตัวมันเองนั้นมีประโยชน์อย่างจำกัดมาก กฎมีความสำคัญในการเลือกและใช้ข้อเท็จจริงกับปัญหาของผู้ใช้
การได้มาซึ่งความรู้
คำว่า การได้มาซึ่งความรู้ หมายถึง วิธีการที่ระบบผู้เชี่ยวชาญจะได้รับความรู้เฉพาะด้านที่จำเป็น กระบวนการทั้งหมดเริ่มต้นด้วย...tracโดยการรับความรู้จากผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ แปลงความรู้ที่ได้รับมาเป็นกฎ และนำกฎที่พัฒนาขึ้นไปใส่ไว้ในฐานความรู้ เป็นต้น tracตามที่แสดงในรูปด้านล่าง
ความรู้ Extracกระบวนการ
ผู้เข้าร่วมในการพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญ
| ผู้เข้าร่วม | บทบาท |
| ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน | บุคคลหรือกลุ่มบุคคลที่มีความเชี่ยวชาญและความรู้เพื่อพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญ |
| วิศวกรความรู้ | บุคลากรด้านเทคนิคที่นำความรู้ดังกล่าวไปประยุกต์ใช้กับระบบคอมพิวเตอร์ |
| ผู้ใช้ | บุคคลหรือกลุ่มบุคคลที่ใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อขอคำแนะนำซึ่งอาจไม่สามารถหาได้จากผู้เชี่ยวชาญโดยตรง |
กระบวนการสร้างระบบผู้เชี่ยวชาญ
- การกำหนดลักษณะของปัญหา
- วิศวกรความรู้และผู้เชี่ยวชาญโดเมนทำงานร่วมกันเพื่อกำหนดปัญหา
- วิศวกรความรู้จะแปลงความรู้ให้เป็นภาษาที่คอมพิวเตอร์เข้าใจได้ และออกแบบกลไกการอนุมาน ซึ่งเป็นโครงสร้างการให้เหตุผลที่สามารถใช้ความรู้นั้นได้เมื่อจำเป็น
- วิศวกรความรู้ยังเป็นผู้กำหนดวิธีการบูรณาการการใช้ความรู้ที่ไม่แน่นอนในกระบวนการให้เหตุผล และประเภทของคำอธิบายที่จะเป็นประโยชน์อีกด้วย
ระบบธรรมดากับระบบผู้เชี่ยวชาญ
การออกแบบจะชัดเจนยิ่งขึ้นเมื่อนำระบบผู้เชี่ยวชาญมาวางเคียงข้างโปรแกรมทั่วไป
| ระบบธรรมดา | ระบบผู้เชี่ยวชาญ |
| ความรู้และการประมวลผลรวมอยู่ในหน่วยเดียว | ฐานข้อมูลความรู้และกลไกการประมวลผลเป็นสององค์ประกอบที่แยกจากกัน |
| โปรแกรมจะไม่เกิดข้อผิดพลาด (เว้นแต่จะมีข้อผิดพลาดในการเขียนโปรแกรม) | ระบบผู้เชี่ยวชาญอาจทำผิดพลาดได้ |
| ระบบจะทำงานได้เมื่อพัฒนาเต็มที่เท่านั้น | ระบบผู้เชี่ยวชาญได้รับการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง และสามารถเริ่มต้นใช้งานได้ด้วยกฎเกณฑ์จำนวนเล็กน้อย |
| จำเป็นต้องดำเนินการตามขั้นตอนอย่างเป็นขั้นตอนตามอัลกอริทึมที่กำหนดไว้ | การดำเนินการเสร็จสิ้นอย่างมีเหตุผลและแบบศึกษาสำนึก |
| มันต้องการข้อมูลที่ครบถ้วน | สามารถทำงานได้โดยมีข้อมูลที่เพียงพอหรือไม่เพียงพอ |
ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์กับระบบผู้เชี่ยวชาญ
| ผู้เชี่ยวชาญเรื่องมนุษย์ | ความเชี่ยวชาญด้านประดิษฐ์ |
| เน่าเสียง่าย | ถาวร |
| โอนยาก | สามารถโอนได้ |
| ยากที่จะจัดทำเอกสาร | ง่ายต่อการจัดทำเอกสาร |
| ทายไม่ถูก | คุณภาพสม่ำเสมอ |
| แพง | ระบบที่คุ้มค่า |
ข้อดีของระบบผู้เชี่ยวชาญ
ด้านล่างนี้คือข้อดี/คุณประโยชน์ของระบบผู้เชี่ยวชาญในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI):
- จะช่วยปรับปรุงคุณภาพการตัดสินใจ
- ลดค่าใช้จ่ายในการให้คำปรึกษาผู้เชี่ยวชาญในการแก้ปัญหา
- ให้บริการโซลูชั่นที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาเฉพาะทางที่แคบ
- สามารถรวบรวมความเชี่ยวชาญที่หายากและนำมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- นำเสนอคำตอบที่สอดคล้องกันสำหรับปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ
- คำอธิบายที่ถูกต้องในการตัดสินใจ
- ความสามารถในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและท้าทาย
- ระบบผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์สามารถทำงานได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่เกิดอารมณ์ ตึงเครียด หรือเหนื่อยล้า
ข้อจำกัดของระบบผู้เชี่ยวชาญ
ด้านล่างนี้คือข้อเสีย/ข้อจำกัดของระบบผู้เชี่ยวชาญใน AI:
- ไม่สามารถตอบโต้อย่างสร้างสรรค์ในสถานการณ์ที่ไม่ธรรมดาได้
- ข้อผิดพลาดในฐานความรู้สามารถนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดได้
- ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาระบบผู้เชี่ยวชาญนั้นสูงเกินไป
- แต่ละปัญหามีความแตกต่างกัน ดังนั้นวิธีแก้ปัญหาจากผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์จึงอาจแตกต่างกันและสร้างสรรค์ได้มากกว่า
การประยุกต์ใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญ
บางคนเป็นที่นิยม การประยุกต์ใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญ:
- การจัดการข้อมูล
- โรงพยาบาลและสถานพยาบาล
- การจัดการโต๊ะช่วยเหลือ
- การประเมินผลการปฏิบัติงานของพนักงาน
- การวิเคราะห์สินเชื่อ
- การตรวจหาไวรัส
- มีประโยชน์สำหรับโครงการซ่อมแซมและบำรุงรักษา
- การเพิ่มประสิทธิภาพคลังสินค้า
- การวางแผนและการจัดตารางเวลา
- การกำหนดค่าของวัตถุที่ผลิต
- การตัดสินใจทางการเงิน
- การเผยแพร่ความรู้
- การตรวจสอบและควบคุมกระบวนการ
- การซื้อขายในตลาดหุ้น
- ตารางการบินและตารางการขนส่งสินค้า
⚡ สรุปอย่างชาญฉลาด
ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System) คือโปรแกรมการตัดสินใจแบบโต้ตอบที่ขับเคลื่อนด้วยกฎเกณฑ์ ซึ่งผสมผสานข้อเท็จจริงที่จัดเก็บไว้กับหลักการเชิงอนุมานเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและเฉพาะเจาะจงในระดับการตัดสินใจที่ปกติคาดหวังได้จากผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ที่ได้รับการฝึกฝนมาในสาขานั้นๆ
