Sistema esperto in intelligenza artificiale: cos'è, caratteristiche, applicazioni e vantaggi
Pubblicato: 2021-02-04Sommario
Che cos'è un sistema esperto?
Nell'intelligenza artificiale (AI), un sistema esperto è un sistema decisionale basato su computer. È progettato per risolvere problemi complessi. Per fare ciò, applica la conoscenza e il ragionamento logico e aderisce a determinate regole. Un sistema esperto è una delle prime forme di successo di intelligenza artificiale.
Caratteristiche del Sistema Esperto in Intelligenza Artificiale
Di seguito sono riportate le caratteristiche importanti di un sistema esperto nell'IA:
- Il massimo livello di competenza: un sistema esperto in intelligenza artificiale fornisce il massimo livello di competenza insieme a efficienza e precisione.
- Tempo di reazione: un sistema esperto di intelligenza artificiale ha un tempo di reazione molto basso. Ci vuole meno tempo di un esperto umano per risolvere lo stesso complesso problema.
- Affidabile: un sistema esperto di intelligenza artificiale è affidabile e privo di errori.
- Flessibile: un sistema esperto in intelligenza artificiale è flessibile per affrontare diversi problemi.
- Efficace: un sistema esperto di intelligenza artificiale dispone di un solido meccanismo per risolvere problemi complessi e successivamente amministrarli.
- Capace: un sistema esperto di intelligenza artificiale può gestire problemi complessi e fornire soluzioni in tempo.
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Sistema esperto in componenti di intelligenza artificiale
Il sistema esperto nell'IA ha i seguenti componenti:
- Interfaccia utente – È la parte più importante del software del sistema esperto. L'interfaccia utente trasferisce le query dell'utente e nel motore di inferenza. Quindi mostra i risultati all'utente. Agisce come un comunicatore bidirezionale tra il sistema esperto e l'utente.
- Motore di inferenza: il motore di inferenza è l'unità di elaborazione centrale del sistema esperto. Un motore di inferenza funziona su regole e regolamenti per risolvere problemi complessi. Utilizza le informazioni dalla base di conoscenza. Seleziona in modo intelligente dati e regole fattuali, li elabora e li applica per rispondere alla domanda dell'utente. Fornisce inoltre un ragionamento corretto sui dati nella base di conoscenza. Questo aiuta a rilevare e dedurre problemi complessi e previene il ripetersi. E l'ultimo, il motore di inferenza formula conclusioni.
Il motore di inferenza ha le seguenti strategie:
- Concatenamento in avanti: risponde alla domanda "Cosa può accadere in futuro?"
- Concatenamento all'indietro: risponde alla domanda "Perché è successo?"
- Base di conoscenza: la base di conoscenza è il centro informazioni. Contiene tutte le informazioni sui domini problematici. È come un grande archivio di informazioni raccolte da vari esperti.
Componenti della base di conoscenza
La conoscenza fattuale ed euristica è memorizzata nella base di conoscenza.
- Conoscenza fattuale - Informazioni relative agli ingegneri della conoscenza.
- Conoscenza euristica − Capacità di valutare e indovinare.
Altri termini chiave utilizzati in Expert System
Oltre ai componenti dei sistemi esperti sopra elencati, i seguenti termini sono anche ampiamente utilizzati quando si parla di sistemi esperti.
- Fatti e regole – Un fatto è un piccolo pezzo di conoscenza importante. I fatti hanno un uso limitato. Un sistema esperto seleziona le regole per risolvere un problema.
- Acquisizione della conoscenza : l'acquisizione della conoscenza si riferisce al metodo utilizzato per estrarre informazioni specifiche del dominio da un sistema esperto. Il processo inizia acquisendo conoscenza da un esperto umano, convertendo la conoscenza umana in fatti e regole e, infine, alimentando quelle regole nella base di conoscenza.
Partecipanti allo sviluppo di sistemi esperti in intelligenza artificiale
Di seguito è riportato il gruppo chiave di persone che fanno parte del sistema esperto
- Esperto di dominio : una persona o un gruppo di persone le cui abilità e conoscenze vengono acquisite per sviluppare la base di conoscenze.
- Ingegnere della conoscenza - Una persona tecnica che utilizza le conoscenze acquisite e le integra con sistemi informatici esperti.
- Utente finale : è una persona o un gruppo che utilizza il sistema esperto per ottenere consigli non forniti da un esperto di dominio.
Costruire un sistema esperto in intelligenza artificiale
Segui questi passaggi per creare un sistema esperto in intelligenza artificiale
- Determinare o decifrare le caratteristiche del problema.
- Gli ingegneri della conoscenza e gli esperti di dominio collaborano per definire o decifrare il problema.
- L'ingegnere della conoscenza, dopo aver definito il problema, lo traduce in una comprensibile conoscenza del linguaggio informatico. L'ingegnere della conoscenza progetta il motore di inferenza che utilizza la conoscenza quando viene chiamato ad assistere.
- L'esperto di conoscenza integra anche l'uso della conoscenza sconosciuta nel processo di ragionamento con una spiegazione.
Tecnologia di sistema esperto in intelligenza artificiale
Il sistema Expert include le seguenti tecnologie:
- Ambiente di sviluppo di sistemi esperti - Include hardware come workstation e minicomputer.
- Linguaggi di programmazione simbolica di alto livello come PROgrammation en LOGique (PROLOG) e LIST Programming (LISP).
- Database di grandi dimensioni.
- Strumenti − Riduce il lavoro ed è conveniente.
- Shells - Un sistema esperto che non ha una base di conoscenza.
Sistema convenzionale vs sistema esperto
La tabella seguente descrive le differenze tra un sistema convenzionale e un sistema esperto.
| Sistema convenzionale | Sistema esperto |
| Unità combinate di elaborazione e conoscenza. | I meccanismi di elaborazione e i database della conoscenza sono entità separate. |
| Il programma commette raramente errori (solo errori di programmazione). | Il sistema esperto commette errori. |
| Il sistema funziona solo quando è pronto. | Il sistema esperto ottimizza continuamente e si avvia con regole minori. |
| L'esecuzione procedurale avviene secondo algoritmi fissi. | L'esecuzione avviene logicamente. |
| Richiede dati completi. | È funzionale con dati completi o inferiori. |
Esperto umano vs Sistema esperto
La tabella seguente descrive le differenze tra un esperto umano e l'intelligenza artificiale.
| Esperto umano | Intelligenza artificiale |
| Esauribile | Permanente |
| Difficile da trasferire | Trasferibile |
| Difficile da documentare | Facile da documentare |
| Imprevedibile | Coerente |
| Costoso | Un sistema conveniente |
Vantaggi di Expert System in Intelligenza Artificiale
Di seguito sono riportati i vantaggi di un sistema esperto:
- Migliora la qualità del processo decisionale.
- Conveniente, in quanto riduce le spese per la consulenza di esperti umani durante la risoluzione di un problema.
- Fornisce soluzioni rapide e solide a problemi complessi in un dominio specifico.
- Raccoglie conoscenze scarse e le utilizza in modo efficiente.
- Offre coerenza quando fornisce risposte a problemi ripetitivi.
- Mantiene una buona quantità di informazioni.
- Fornisce risposte rapide e precise.
- Fornisce una spiegazione adeguata per il processo decisionale.
- Risolve problemi complessi e impegnativi.
- Funziona costantemente senza fatica.
Limiti del sistema esperto in intelligenza artificiale
Di seguito sono riportati i limiti di un sistema esperto:
- Incapace di prendere decisioni in situazioni straordinarie.
- Garbage-in Garbage-out (GIGO), se c'è un errore nella base di conoscenza, siamo destinati a prendere decisioni sbagliate.
- Il costo di manutenzione è di più.
- Ogni problema è diverso e i sistemi esperti hanno alcune limitazioni quando si tratta di risolvere vari problemi. In questi casi, un esperto umano è più creativo.
Applicazioni del Sistema Esperto in Intelligenza Artificiale
Di seguito sono elencate alcune delle applicazioni di un sistema esperto:
- MYCIN: identifica vari batteri che causano infezioni acute. I farmaci sono consigliati in base al peso del paziente.
- DENDRAL: è un sistema esperto per prevedere la struttura molecolare utilizzando l'analisi chimica.
- PXDES: predice la fase e il tipo di cancro ai polmoni
- CaDet: identifica il cancro nelle fasi iniziali
- Gestione dell'informazione
- Ospedali e strutture mediche
- Gestione dell'help desk
- Valutazione delle prestazioni dei dipendenti
- Analisi del prestito
- Rilevamento di virus
- Manutenzione e riparazione di progetti
- Ottimizzazione del magazzino
- Pianificazione e programmazione
- La configurazione dei manufatti
- Assistere nel processo decisionale finanziario
- Monitoraggio e controllo dei processi
- Supervisionare il funzionamento dell'impianto e il controllore
- Commercio di borsa
- Orari aerei e orari merci
Conclusione
Un sistema esperto è qualsiasi sistema decisionale basato su computer interattivo e affidabile per risolvere problemi complessi. Un sistema esperto viene utilizzato per applicazioni quali risorse umane, mercato azionario e così via. I principali vantaggi dei sistemi esperti sono una migliore qualità decisionale, riduzione dei costi, coerenza, velocità e affidabilità. Un sistema esperto non fornisce soluzioni pronte all'uso e il costo di manutenzione è elevato.
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Quali sono le caratteristiche importanti di un sistema esperto nell'IA?
I sistemi esperti di intelligenza artificiale offrono il massimo livello di competenza, nonché efficienza e precisione. I sistemi esperti di intelligenza artificiale hanno tempi di reazione molto rapidi. Ci vuole meno tempo per affrontare un problema complesso di un esperto umano. I sistemi esperti di intelligenza artificiale sono affidabili e privi di errori. I sistemi esperti di intelligenza artificiale sono adattabili a una varietà di problemi. Nell'intelligenza artificiale, un sistema esperto fornisce un solido meccanismo per risolvere problemi complicati e quindi amministrarli. I sistemi esperti di intelligenza artificiale possono gestire problemi difficili e fornire soluzioni tempestive.
Come costruire un sistema esperto in Intelligenza Artificiale?
Determinare o comprendere le caratteristiche del problema. Per descrivere o decifrare il problema, gli ingegneri della conoscenza e gli esperti di dominio interagiscono. Dopo aver identificato il problema, l'ingegnere della conoscenza lo converte in una conoscenza comprensibile del linguaggio informatico. L'ingegnere della conoscenza crea il motore di inferenza, che utilizza la conoscenza quando è necessaria. L'esperto di conoscenza fornisce anche una spiegazione per l'uso di dati non identificati nel processo di ragionamento.
Quali sono i limiti del sistema esperto in Intelligenza Artificiale?
Sono incapaci di prendere decisioni in circostanze insolite. Garbage-in, garbage-out (GIGO) significa che se c'è un errore nella base di conoscenza, prenderemo decisioni sbagliate. La spesa di mantenimento è maggiore. I sistemi esperti hanno diverse limitazioni quando si tratta di gestire vari problemi perché ogni problema è unico. Un esperto umano è più innovativo in queste situazioni.