System ekspercki w sztucznej inteligencji: co to jest, cechy, zastosowania i korzyści

Co to jest system ekspercki?

W sztucznej inteligencji (AI) system ekspercki to komputerowy system podejmowania decyzji. Przeznaczony jest do rozwiązywania złożonych problemów. W tym celu stosuje wiedzę i logiczne rozumowanie oraz przestrzega pewnych zasad. System ekspercki to jedna z pierwszych udanych form sztucznej inteligencji.

Charakterystyka Systemu Eksperckiego w Sztucznej Inteligencji

Poniżej znajdują się ważne cechy systemu eksperckiego w AI:

• Najwyższy poziom wiedzy: System ekspercki w dziedzinie sztucznej inteligencji zapewnia najwyższy poziom wiedzy fachowej wraz z wydajnością i dokładnością.
• Czas reakcji: System ekspercki w sztucznej inteligencji ma bardzo krótki czas reakcji. Rozwiązanie tego samego złożonego problemu zajmuje mniej czasu niż człowiekowi ekspertowi.
• Niezawodny: system ekspercki w dziedzinie sztucznej inteligencji jest niezawodny i bezbłędny.
• Elastyczny: system ekspercki w dziedzinie sztucznej inteligencji jest elastyczny w rozwiązywaniu różnych problemów.
• Skuteczność: system ekspercki w sztucznej inteligencji ma solidny mechanizm rozwiązywania złożonych problemów i późniejszego zarządzania nimi.
• Zdolność: system ekspercki w dziedzinie sztucznej inteligencji może obsługiwać złożone problemy i dostarczać rozwiązania na czas.

Ucz się uczenia maszynowego online na najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

System ekspercki w komponentach sztucznej inteligencji

System ekspertowy w AI składa się z następujących elementów:

• Interfejs użytkownika – Jest to najważniejsza część oprogramowania systemu eksperckiego. Interfejs użytkownika przenosi zapytania użytkownika do silnika wnioskowania. Następnie pokazuje wyniki użytkownikowi. Pełni rolę dwukierunkowego komunikatora pomiędzy systemem eksperckim a użytkownikiem.
• Aparat wnioskowania — aparat wnioskowania jest centralną jednostką przetwarzania systemu ekspertowego. Silnik wnioskowania działa na zasadach i przepisach, aby rozwiązywać złożone problemy. Wykorzystuje informacje z bazy wiedzy. Inteligentnie wybiera faktyczne dane i reguły oraz procesy i stosuje je, aby odpowiedzieć na zapytanie użytkownika. Daje również prawidłowe uzasadnienie danych w bazie wiedzy. Pomaga to wykrywać i dedukować złożone problemy oraz zapobiega ich nawrotom. I ostatni, silnik wnioskowania formułuje wnioski.

Silnik wnioskowania ma następujące strategie:

1. Forward chaining – odpowiada na pytanie „Co może się wydarzyć w przyszłości?”
2. Łączenie wsteczne — odpowiada na pytanie „Dlaczego tak się stało?”

• Baza wiedzy – Baza wiedzy to centrum informacyjne. Zawiera wszystkie informacje o problematycznych domenach. To jak wielkie repozytorium informacji zebranych od różnych ekspertów.

Komponenty bazy wiedzy

Wiedza faktyczna i heurystyczna jest przechowywana w bazie wiedzy.

• Wiedza faktyczna − Informacje dotyczące inżynierów wiedzy.
• Wiedza heurystyczna − Umiejętność oceny i odgadywania.

Inne kluczowe terminy używane w systemie eksperckim

Oprócz wymienionych powyżej elementów systemu ekspertowego, przy omawianiu systemów ekspertowych szeroko stosowane są również następujące terminy.

• Fakty i zasady – Fakt to niewielka część ważnej wiedzy. Fakty mają ograniczone zastosowanie. System ekspercki dobiera reguły do ​​rozwiązania problemu.
• Pozyskiwanie wiedzy – Pozyskiwanie wiedzy odnosi się do metody używanej do wyodrębniania informacji specyficznych dla domeny przez system ekspercki. Proces rozpoczyna się od zdobycia wiedzy od ludzkiego eksperta, przekształcenia ludzkiej wiedzy w fakty i zasady, a na koniec wprowadzenia tych zasad do bazy wiedzy.

Uczestnicy Rozwoju Systemów Eksperckich w Sztucznej Inteligencji

Poniżej przedstawiamy kluczową grupę osób wchodzących w skład systemu eksperckiego

• Ekspert dziedzinowy – osoba lub grupa osób, których umiejętności i wiedza są nabywane w celu rozwijania bazy wiedzy.
• Inżynier wiedzy – osoba techniczna, która wykorzystuje zdobytą wiedzę i integruje ją z eksperckimi systemami komputerowymi.
• Użytkownik końcowy — jest to osoba lub grupa, która korzysta z systemu eksperckiego do pobierania porad, których nie dostarczył ekspert domeny.

Budowanie systemu eksperckiego w sztucznej inteligencji

Wykonaj poniższe kroki, aby zbudować system ekspercki w sztucznej inteligencji

1. Określ lub rozszyfruj charakterystykę problemu.
2. Inżynierowie wiedzy i eksperci dziedzinowi współpracują w celu zdefiniowania lub rozszyfrowania problemu.
3. Inżynier wiedzy, po zdefiniowaniu problemu, przekłada go na zrozumiałą znajomość języka komputerowego. Inżynier wiedzy projektuje silnik wnioskowania, który wykorzystuje wiedzę, gdy zostanie wezwany do pomocy.
4. Ekspert wiedzy integruje również wykorzystanie nieznanej wiedzy w procesie rozumowania z wyjaśnieniem.

Technologia systemów eksperckich w sztucznej inteligencji

System ekspercki obejmuje następujące technologie:

• Expert System Development Environment - Obejmuje sprzęt, taki jak stacje robocze i minikomputery.
• Języki programowania symbolicznego wysokiego poziomu, takie jak PROgrammation en LOGique (PROLOG) i LIST Programming (LISP).
• Duże bazy danych.
• Narzędzia − Zmniejsza nakład pracy i jest opłacalny.
• Pociski − System ekspercki, który nie posiada bazy wiedzy.

System konwencjonalny a system ekspercki

W poniższej tabeli opisano różnice między systemem konwencjonalnym a systemem eksperckim.

Ekspert ludzki vs system ekspercki

Poniższa tabela opisuje różnice między ludzkim ekspertem a sztuczną inteligencją.

Korzyści z systemu eksperckiego w sztucznej inteligencji

Oto zalety systemu eksperckiego:

• Poprawia jakość podejmowania decyzji.
• Opłacalny, ponieważ zmniejsza koszty konsultacji z ekspertami ludzkimi przy rozwiązywaniu problemu.
• Zapewnia szybkie i niezawodne rozwiązania złożonych problemów w określonej dziedzinie.
• Gromadzi skąpą wiedzę i efektywnie ją wykorzystuje.
• Zapewnia spójność podczas udzielania odpowiedzi na powtarzające się problemy.
• Utrzymuje dużą ilość informacji.
• Zapewnia szybkie i dokładne odpowiedzi.
• Zapewnia właściwe wyjaśnienie podejmowania decyzji.
• Rozwiązuje złożone i trudne problemy.
• Działa stabilnie bez zmęczenia.

Ograniczenia systemu eksperckiego w sztucznej inteligencji

Oto ograniczenia systemu eksperckiego:

• Niezdolny do podejmowania decyzji w sytuacjach nadzwyczajnych.
• Garbage-in Garbage-out (GIGO), jeśli w bazie wiedzy wystąpi błąd, na pewno podejmiemy błędne decyzje.
• Koszt utrzymania jest większy.
• Każdy problem jest inny, a systemy ekspertowe mają pewne ograniczenia, jeśli chodzi o rozwiązywanie różnych problemów. W takich przypadkach człowiek-ekspert jest bardziej kreatywny.

Zastosowania Systemu Eksperckiego w Sztucznej Inteligencji

Oto kilka zastosowań systemu eksperckiego:

• MYCIN: Identyfikuje różne bakterie, które powodują ostre infekcje. Leki są zalecane na wagę pacjenta.
• DENDRAL: Jest to system ekspercki do przewidywania struktury molekularnej za pomocą analizy chemicznej.
• PXDES: Przewiduje fazę i rodzaj raka płuc
• CaDet: Identyfikuje raka we wczesnych stadiach
• Zarządzanie informacją
• Szpitale i placówki medyczne
• Zarządzanie działem pomocy
• Ocena wydajności pracowników
• Analiza kredytu
• Wykrywanie wirusów
• Utrzymanie i naprawa projektów
• Optymalizacja magazynu
• Planowanie i harmonogramowanie
• Konfiguracja wytwarzanych przedmiotów
• Pomoc w podejmowaniu decyzji finansowych
• Monitorowanie i kontrola procesu
• Nadzorowanie pracy instalacji i kontrolera
• Handel na giełdzie
• Rozkład lotów i rozkłady ładunków

Wniosek

System ekspercki to dowolny komputerowy system podejmowania decyzji, który jest interaktywny i niezawodny w rozwiązywaniu złożonych problemów. System ekspercki jest używany do zastosowań takich jak zasoby ludzkie, giełda i tak dalej. Kluczowe zalety systemów eksperckich to lepsza jakość decyzji, redukcja kosztów, spójność, szybkość i niezawodność. System ekspercki nie daje gotowych rozwiązań, a koszt utrzymania jest wysoki.

upGrad to portal internetowy dla szkolnictwa wyższego. Projektuje i dostarcza programy branżowe.

Jeśli masz pasję i chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji, możesz podjąć studia IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Machine Learning and Deep Learning , które oferuje ponad 400 godzin nauki, sesje praktyczne, pomoc w pracy i wiele więcej.