Expertensystem in der künstlichen Intelligenz: Was ist, Eigenschaften, Anwendungen und Vorteile

Was ist ein Expertensystem?

In der künstlichen Intelligenz (KI) ist ein Expertensystem ein computergestütztes Entscheidungsfindungssystem. Es wurde entwickelt, um komplexe Probleme zu lösen. Dazu wendet es Wissen und logisches Denken an und hält sich an bestimmte Regeln. Ein Expertensystem ist eine der ersten erfolgreichen Formen der künstlichen Intelligenz.

Eigenschaften des Expertensystems in der künstlichen Intelligenz

Im Folgenden sind die wichtigen Merkmale eines Expertensystems in der KI aufgeführt:

• Höchstes Maß an Fachwissen: Ein Expertensystem für künstliche Intelligenz bietet ein Höchstmaß an Fachwissen sowie Effizienz und Genauigkeit.
• Reaktionszeit: Ein Expertensystem in der künstlichen Intelligenz hat eine sehr geringe Reaktionszeit. Es braucht weniger Zeit als ein menschlicher Experte, um das gleiche komplexe Problem zu lösen.
• Zuverlässig: Ein Expertensystem der künstlichen Intelligenz ist zuverlässig und fehlerfrei.
• Flexibel: Ein Expertensystem für künstliche Intelligenz ist flexibel, um verschiedene Probleme anzugehen.
• Effektiv: Ein Expertensystem in der künstlichen Intelligenz verfügt über einen robusten Mechanismus, um komplexe Probleme zu lösen und später zu verwalten.
• Leistungsfähig: Ein Expertensystem der künstlichen Intelligenz kann komplexe Probleme bewältigen und Lösungen rechtzeitig liefern.

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Expertensystem für Komponenten der künstlichen Intelligenz

Das Expertensystem in der KI hat folgende Komponenten:

• Benutzeroberfläche – Dies ist der wichtigste Teil der Expertensystemsoftware. Die Benutzerschnittstelle überträgt die Anfragen des Benutzers und in die Inferenzmaschine. Dann zeigt es dem Benutzer die Ergebnisse. Es fungiert als wechselseitiger Kommunikator zwischen dem Expertensystem und dem Benutzer.
• Inferenzmaschine – Die Inferenzmaschine ist die zentrale Verarbeitungseinheit des Expertensystems. Eine Inferenzmaschine arbeitet an Regeln und Vorschriften, um komplexe Probleme zu lösen. Es verwendet Informationen aus der Wissensbasis. Es wählt Sachdaten und Regeln intelligent aus und verarbeitet und wendet sie an, um die Anfrage des Benutzers zu beantworten. Es gibt auch eine angemessene Begründung für die Daten in der Wissensdatenbank. Dies hilft, komplexe Probleme zu erkennen und abzuleiten und Wiederholungen zu vermeiden. Und zuletzt formuliert die Inferenzmaschine Schlussfolgerungen.

Die Inferenzmaschine hat die folgenden Strategien:

1. Vorwärtsverkettung – Beantwortet die Frage „Was kann in Zukunft passieren?“
2. Rückwärtsverkettung – Beantwortet die Frage „Warum ist das passiert?“

• Wissensdatenbank – Die Wissensdatenbank ist das Informationszentrum. Es enthält alle Informationen zu Problemdomänen. Es ist wie eine große Sammlung von Informationen, die von verschiedenen Experten gesammelt wurden.

Komponenten der Wissensdatenbank

Fakten- und heuristisches Wissen wird in der Wissensbasis gespeichert.

• Faktenwissen − Informationen zu Wissensingenieuren.
• Heuristisches Wissen − Fähigkeit zu bewerten und zu raten.

Andere im Expertensystem verwendete Schlüsselbegriffe

Abgesehen von den oben aufgelisteten Expertensystemkomponenten werden die folgenden Begriffe auch ausführlich verwendet, wenn Expertensysteme diskutiert werden.

• Fakten und Regeln – Eine Tatsache ist ein kleines Stück wichtiges Wissen. Fakten haben nur begrenzten Nutzen. Ein Expertensystem wählt die Regeln zur Lösung eines Problems aus.
• Wissenserwerb – Wissenserwerb bezieht sich auf die Methode, die verwendet wird, um domänenspezifische Informationen durch ein Expertensystem zu extrahieren. Der Prozess beginnt damit, Wissen von einem menschlichen Experten zu erwerben, menschliches Wissen in Fakten und Regeln umzuwandeln und diese Regeln schließlich in die Wissensbasis einzuspeisen.

Teilnehmer an der Entwicklung von Expertensystemen in der künstlichen Intelligenz

Im Folgenden sind die Schlüsselgruppen von Personen aufgeführt, die Teil des Expertensystems sind

• Domänenexperte – Eine Person oder Gruppe von Personen, deren Fähigkeiten und Kenntnisse erworben werden, um die Wissensbasis zu entwickeln.
• Wissensingenieur – Eine technische Person, die das erworbene Wissen nutzt und es in Computersysteme von Experten integriert.
• Endbenutzer – Dies ist eine Person oder Gruppe, die das Expertensystem verwendet, um Ratschläge einzuholen, die nicht von einem Domänenexperten bereitgestellt werden.

Aufbau eines Expertensystems für künstliche Intelligenz

Befolgen Sie diese Schritte, um ein Expertensystem für künstliche Intelligenz aufzubauen

1. Bestimmen oder entschlüsseln Sie die Merkmale des Problems.
2. Wissensingenieure und Domänenexperten arbeiten zusammen, um das Problem zu definieren oder zu entschlüsseln.
3. Nachdem der Wissensingenieur das Problem definiert hat, übersetzt er es in verständliches Computersprachenwissen. Der Wissensingenieur entwirft die Inferenzmaschine, die das Wissen verwendet, wenn sie zur Unterstützung gerufen wird.
4. Der Wissensexperte integriert auch die Verwendung von unbekanntem Wissen in den Argumentationsprozess mit einer Erklärung.

Expertensystemtechnologie in der künstlichen Intelligenz

Das Expertensystem umfasst die folgenden Technologien:

• Expert System Development Environment – ​​Es umfasst Hardware wie Workstations und Minicomputer.
• Höhere symbolische Programmiersprachen wie PROgrammation en LOGique (PROLOG) und LISt Programming (LISP).
• Große Datenbanken.
• Werkzeuge − Reduziert den Arbeitsaufwand und ist kosteneffizient.
• Shells – Ein Expertensystem, das keine Wissensbasis hat.

Konventionelles System vs. Expertensystem

Die folgende Tabelle beschreibt die Unterschiede zwischen einem herkömmlichen und einem Expertensystem.

Menschlicher Experte vs. Expertensystem

Die folgende Tabelle beschreibt die Unterschiede zwischen einem menschlichen Experten und künstlicher Intelligenz.

Vorteile des Expertensystems in der künstlichen Intelligenz

Im Folgenden sind die Vorteile eines Expertensystems aufgeführt:

• Verbessert die Entscheidungsqualität.
• Kostengünstig, da die Kosten für die Konsultation menschlicher Experten bei der Lösung eines Problems gesenkt werden.
• Bietet schnelle und robuste Lösungen für komplexe Probleme in einem bestimmten Bereich.
• Es sammelt knappes Wissen und nutzt es effizient.
• Bietet Konsistenz bei der Bereitstellung von Antworten auf sich wiederholende Probleme.
• Behält eine gute Menge an Informationen bei.
• Bietet schnelle und genaue Antworten.
• Bietet eine angemessene Erklärung für die Entscheidungsfindung.
• Löst komplexe und herausfordernde Probleme.
• Arbeitet stetig ohne Ermüdung.

Einschränkungen des Expertensystems in der künstlichen Intelligenz

Im Folgenden sind die Einschränkungen eines Expertensystems aufgeführt:

• Nicht in der Lage, in außergewöhnlichen Situationen Entscheidungen zu treffen.
• Garbage-in Garbage-out (GIGO), wenn es einen Fehler in der Wissensbasis gibt, werden wir zwangsläufig falsche Entscheidungen treffen.
• Der Wartungsaufwand ist höher.
• Jedes Problem ist anders, und Expertensysteme haben einige Einschränkungen, wenn es darum geht, verschiedene Probleme zu lösen. In solchen Fällen ist ein menschlicher Experte kreativer.

Anwendungen des Expertensystems in der künstlichen Intelligenz

Im Folgenden sind einige der Anwendungen eines Expertensystems aufgeführt:

• MYCIN: Es identifiziert verschiedene Bakterien, die akute Infektionen verursachen. Medikamente werden nach Gewicht des Patienten empfohlen.
• DENDRAL: Es ist ein Expertensystem zur Vorhersage der Molekülstruktur durch chemische Analyse.
• PXDES: Es sagt die Phase und Art von Lungenkrebs voraus
• CaDet: Identifiziert Krebs in frühen Stadien
• Informationsmanagement
• Krankenhäuser und medizinische Einrichtungen
• Helpdesk-Management
• Leistungsbewertung der Mitarbeiter
• Kreditanalyse
• Virenerkennung
• Wartung und Reparatur von Projekten
• Lageroptimierung
• Planung und Terminierung
• Die Konfiguration von hergestellten Objekten
• Unterstützung bei finanziellen Entscheidungen
• Prozessüberwachung und -steuerung
• Überwachung des Anlagenbetriebs und der Steuerung
• Börsenhandel
• Airline-Planung und Frachtpläne

Fazit

Ein Expertensystem ist ein computerbasiertes Entscheidungsfindungssystem, das interaktiv und zuverlässig ist, um komplexe Probleme zu lösen. Ein Expertensystem wird für Anwendungen wie Humanressourcen, Börse usw. verwendet. Die Hauptvorteile von Expertensystemen sind eine bessere Entscheidungsqualität, Kostenreduzierung, Konsistenz, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit. Ein Expertensystem bietet keine sofort einsatzbereiten Lösungen, und die Wartungskosten sind hoch.

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