人工知能のエキスパートシステム：特徴、アプリケーション、および利点

エキスパートシステムとは何ですか？

人工知能（AI）では、エキスパートシステムはコンピューターベースの意思決定システムです。 複雑な問題を解決するように設計されています。 そうするために、それは知識と論理的推論を適用し、特定の規則を順守します。 エキスパートシステムは、人工知能の最初の成功した形式の1つです。

人工知能におけるエキスパートシステムの特徴

AIのエキスパートシステムの重要な特徴は次のとおりです。

• 最高レベルの専門知識：人工知能のエキスパートシステムは、効率と正確さとともに最高レベルの専門知識を提供します。
• 反応時間：人工知能のエキスパートシステムの反応時間は非常に短いです。 同じ複雑な問題を解決するのに、人間の専門家よりも時間がかかりません。
• 信頼性：人工知能のエキスパートシステムは信頼性が高く、エラーがありません。
• 柔軟性：人工知能のエキスパートシステムは、さまざまな問題に柔軟に取り組むことができます。
• 効果的：人工知能のエキスパートシステムには、複雑な問題を解決し、後でそれらを管理するための堅牢なメカニズムがあります。
• 有能：人工知能のエキスパートシステムは、複雑な問題を処理し、時間通りに解決策を提供することができます。

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人工知能コンポーネントのエキスパートシステム

AIのエキスパートシステムには、次のコンポーネントがあります。

• ユーザーインターフェース–エキスパートシステムソフトウェアの最も重要な部分です。 ユーザーインターフェイスは、ユーザーのクエリを推論エンジンに転送します。 次に、結果をユーザーに表示します。 これは、エキスパートシステムとユーザーの間の双方向コミュニケーターとして機能します。
• 推論エンジン–推論エンジンはエキスパートシステムの中央処理装置です。 推論エンジンは、複雑な問題を解決するために規則や規制に取り組んでいます。 ナレッジベースからの情報を使用します。 事実に基づくデータとルールをスマートに選択し、それらを処理して適用し、ユーザーのクエリに回答します。 また、ナレッジベースのデータに関する適切な推論も提供します。 これは、複雑な問題を検出して推測し、再発を防ぐのに役立ちます。 そして最後に、推論エンジンは結論を定式化します。

推論エンジンには次の戦略があります。

1. 前向き連鎖–「将来何が起こる可能性があるか」という質問に答えます。
2. 後向き連鎖–「なぜこれが起こったのか」という質問に答えます。

• ナレッジベース–ナレッジベースは情報センターです。 問題のあるドメインに関するすべての情報が含まれています。 これは、さまざまな専門家から収集された情報の大規模なリポジトリのようなものです。

ナレッジベースコンポーネント

事実とヒューリスティックな知識はナレッジベースに保存されます。

• 事実に基づく知識-知識エンジニアに関する情報。
• ヒューリスティックな知識-評価および推測する能力。

エキスパートシステムで使用されるその他の重要な用語

上記のエキスパートシステムコンポーネントとは別に、エキスパートシステムについて説明する場合は、次の用語も広く使用されます。

• 事実とルール–事実は重要な知識のほんの一部です。 事実の使用は制限されています。 エキスパートシステムは、問題を解決するためのルールを選択します。
• 知識獲得–知識獲得とは、エキスパートシステムによってドメイン固有の情報を抽出するために使用される方法を指します。 このプロセスは、人間の専門家から知識を取得し、人間の知識を事実とルールに変換し、最後にそれらのルールを知識ベースに提供することから始まります。

人工知能におけるエキスパートシステム開発の参加者

以下はエキスパートシステムの一部である人々の主要なグループです

• ドメインエキスパート–知識ベースを開発するためにスキルと知識を習得した個人または人々のグループ。
• 知識エンジニア–取得した知識を使用し、それを専門家のコンピューターシステムと統合する技術者。
• エンドユーザー–エキスパートシステムを使用して、ドメインエキスパートから提供されていないアドバイスを取得する個人またはグループです。

人工知能のエキスパートシステムの構築

次の手順に従って、人工知能のエキスパートシステムを構築します

1. 問題の特徴を特定または解読します。
2. 知識エンジニアとドメインの専門家が協力して、問題を定義または解読します。
3. 知識エンジニアは、問題を定義した後、それを理解可能なコンピューター言語の知識に変換します。 知識エンジニアは、支援を求められたときに知識を使用する推論エンジンを設計します。
4. 知識の専門家はまた、推論プロセスにおける未知の知識の使用を説明と統合します。

人工知能のエキスパートシステム技術

エキスパートシステムには、次のテクノロジーが含まれています。

• エキスパートシステム開発環境-ワークステーションやミニコンピューターなどのハードウェアが含まれます。
• PROgrammation en LOGique（PROLOG）やLIStプログラミング（LISP）などの高レベルのシンボリックプログラミング言語。
• 大規模なデータベース。
• ツール-作業を削減し、費用対効果が高くなります。
• シェル-知識ベースを持たないエキスパートシステム。

従来のシステムとエキスパートシステム

次の表は、従来のシステムとエキスパートシステムの違いを示しています。

人間の専門家対エキスパートシステム

次の表は、人間の専門家と人工知能の違いを示しています。

人工知能におけるエキスパートシステムの利点

エキスパートシステムの利点は次のとおりです。

• 意思決定の質を向上させます。
• 問題を解決する際に人間の専門家に相談する費用を削減できるため、費用対効果が高くなります。
• 特定のドメインの複雑な問題に対して、高速で堅牢なソリューションを提供します。
• 希少な知識を集めて効率的に利用します。
• 繰り返し発生する問題に対する回答を提供する際に一貫性を提供します。
• 十分な量の情報を維持します。
• 迅速かつ正確な回答を提供します。
• 意思決定のための適切な説明を提供します。
• 複雑で困難な問題を解決します。
• 疲れることなく着実に動作します。

人工知能におけるエキスパートシステムの限界

エキスパートシステムの制限は次のとおりです。

• 異常な状況で決定を下すことができません。
• ガベージインガベージアウト（GIGO）、ナレッジベースにエラーがある場合、私たちは間違った決定を下すに違いありません。
• 維持費はもっとかかります。
• それぞれの問題は異なり、エキスパートシステムにはさまざまな問題を解決することに関していくつかの制限があります。 そのような場合、人間の専門家はより創造的です。

人工知能におけるエキスパートシステムの応用

以下は、エキスパートシステムのアプリケーションのいくつかです。

• MYCIN：急性感染症を引き起こすさまざまな細菌を識別します。 薬は患者の体重に推奨されます。
• DENDRAL：化学分析を使用して分子構造を予測するエキスパートシステムです。
• PXDES：肺がんの病期と種類を予測します
• CaDet：初期段階で癌を特定します
• 情報管理
• 病院および医療施設
• ヘルプデスク管理
• 従業員の業績評価
• ローン分析
• ウイルス検出
• プロジェクトのメンテナンスと修理
• 倉庫の最適化
• 計画とスケジューリング
• 製造されたオブジェクトの構成
• 財務上の意思決定を支援する
• プロセスの監視と制御
• プラントの運転と管理者を監督する
• 株式市場取引
• 航空会社のスケジュールと貨物のスケジュール

結論

エキスパートシステムは、複雑な問題を解決するためにインタラクティブで信頼性の高いコンピュータベースの意思決定システムです。 エキスパートシステムは、人材や株式市場などのアプリケーションに使用されます。 エキスパートシステムの主な利点は、意思決定の質の向上、コストの削減、一貫性、速度、信頼性です。 エキスパートシステムはすぐに使えるソリューションを提供せず、メンテナンスコストが高くなります。

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