Экспертная система в области искусственного интеллекта: что это такое, характеристики, применение и преимущества

Что такое экспертная система?

В искусственном интеллекте (ИИ) экспертная система представляет собой компьютерную систему принятия решений. Он предназначен для решения сложных задач. Для этого он применяет знания и логические рассуждения и придерживается определенных правил. Экспертная система — одна из первых успешных форм искусственного интеллекта.

Характеристики экспертной системы в искусственном интеллекте

Ниже приведены важные характеристики экспертной системы в ИИ:

• Высочайший уровень знаний: Экспертная система в области искусственного интеллекта обеспечивает высочайший уровень знаний наряду с эффективностью и точностью.
• Время реакции: Экспертная система искусственного интеллекта имеет очень малое время реакции. Для решения той же сложной задачи требуется меньше времени, чем человеку-эксперту.
• Надежность: экспертная система искусственного интеллекта надежна и безошибочна.
• Гибкость: экспертная система в области искусственного интеллекта гибка для решения различных задач.
• Эффективность: экспертная система искусственного интеллекта имеет надежный механизм для решения сложных проблем и последующего их администрирования.
• Способность: экспертная система искусственного интеллекта может справляться со сложными проблемами и своевременно предлагать решения.

Изучайте машинное обучение онлайн в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Экспертная система в компонентах искусственного интеллекта

Экспертная система в ИИ состоит из следующих компонентов:

• Пользовательский интерфейс — это самая важная часть программного обеспечения экспертной системы. Пользовательский интерфейс передает запросы пользователя в механизм логического вывода. Затем он показывает результаты пользователю. Он действует как двусторонний коммуникатор между экспертной системой и пользователем.
• Механизм логического вывода . Механизм логического вывода является центральным процессором экспертной системы. Механизм логического вывода работает по правилам и нормам для решения сложных проблем. Он использует информацию из базы знаний. Он разумно выбирает фактические данные и правила, обрабатывает и применяет их для ответа на запрос пользователя. Это также дает правильное обоснование данных в базе знаний. Это помогает обнаружить и вывести сложные проблемы и предотвратить их повторение. И последнее, механизм вывода формулирует выводы.

Механизм вывода имеет следующие стратегии:

1. Прямая цепочка — отвечает на вопрос «Что может произойти в будущем?»
2. Обратная цепочка — отвечает на вопрос «Почему это произошло?»

• База знаний – База знаний – это информационный центр. Он содержит всю информацию о проблемных доменах. Это как бы большое хранилище информации, собранной от разных экспертов.

Компоненты базы знаний

Фактические и эвристические знания хранятся в базе знаний.

• Фактические знания — информация, относящаяся к инженерам знаний.
• Эвристические знания — способность оценивать и угадывать.

Другие ключевые термины, используемые в экспертной системе

Помимо перечисленных выше компонентов экспертных систем, при обсуждении экспертных систем также широко используются следующие термины.

• Факты и правила . Факт — это небольшая часть важных знаний. Факты имеют ограниченное применение. Экспертная система выбирает правила для решения проблемы.
• Получение знаний . Получение знаний относится к методу, используемому для извлечения информации, относящейся к предметной области, с помощью экспертной системы. Процесс начинается с получения знаний от человека-эксперта, преобразования человеческих знаний в факты и правила и, наконец, ввода этих правил в базу знаний.

Участники разработки экспертных систем в области искусственного интеллекта

Ниже приведены ключевые группы людей, которые являются частью экспертной системы.

• Эксперт предметной области — человек или группа людей, чьи навыки и знания приобретаются для развития базы знаний.
• Инженер по знаниям — технический специалист, который использует полученные знания и интегрирует их с экспертными компьютерными системами.
• Конечный пользователь — это лицо или группа, которые используют экспертную систему для получения рекомендаций, не предоставленных экспертом в предметной области.

Создание экспертной системы в искусственном интеллекте

Выполните следующие шаги, чтобы создать экспертную систему в области искусственного интеллекта.

1. Определите или расшифруйте признаки проблемы.
2. Инженеры по знаниям и эксперты в предметной области сотрудничают, чтобы определить или расшифровать проблему.
3. Инженер по знаниям, после определения проблемы, переводит ее в понятное знание компьютерного языка. Инженер по знаниям разрабатывает механизм логического вывода, который использует знания, когда его вызывают для помощи.
4. Эксперт по знаниям также объединяет использование неизвестных знаний в процессе рассуждений с объяснением.

Технология экспертных систем в искусственном интеллекте

Экспертная система включает в себя следующие технологии:

• Среда разработки экспертных систем — включает в себя оборудование, такое как рабочие станции и мини-компьютеры.
• Языки символьного программирования высокого уровня, такие как PROgrammation en LOGique (PROLOG) и программирование LISt (LISP).
• Большие базы данных.
• Инструменты — сокращают объем работы и являются экономически эффективными.
• Оболочки — экспертная система, не имеющая базы знаний.

Обычная система против экспертной системы

В следующей таблице описаны различия между обычной и экспертной системами.

Человек-эксперт против экспертной системы

В следующей таблице описаны различия между экспертом-человеком и искусственным интеллектом.

Преимущества экспертной системы в искусственном интеллекте

Ниже перечислены преимущества экспертной системы:

• Улучшает качество принятия решений.
• Экономически эффективен, так как сокращает расходы на консультации с экспертами при решении проблемы.
• Обеспечивает быстрые и надежные решения сложных проблем в конкретной области.
• Он собирает скудные знания и эффективно их использует.
• Предлагает последовательность при предоставлении ответов на повторяющиеся вопросы.
• Поддерживает хороший объем информации.
• Дает быстрые и точные ответы.
• Дает правильное объяснение для принятия решения.
• Решает сложные и сложные задачи.
• Работает стабильно без усталости.

Ограничения экспертной системы в искусственном интеллекте

Ниже приведены ограничения экспертной системы:

• Не способен принимать решения в чрезвычайных ситуациях.
• Garbage-in Garbage-out (GIGO), если есть ошибка в базе знаний, мы обязательно получим неправильные решения.
• Стоимость обслуживания больше.
• Каждая проблема уникальна, и экспертные системы имеют некоторые ограничения, когда дело доходит до решения различных задач. В таких случаях человек-эксперт более креативен.

Приложения экспертной системы в искусственном интеллекте

Ниже приведены некоторые приложения экспертной системы:

• MYCIN: Он идентифицирует различные бактерии, вызывающие острые инфекции. Препараты рекомендуются по массе больного.
• DENDRAL: Это экспертная система для предсказания молекулярной структуры с помощью химического анализа.
• PXDES: предсказывает фазу и тип рака легких.
• CaDet: выявляет рак на ранних стадиях
• Управление информацией
• Больницы и медицинские учреждения
• Управление справочной службой
• Оценка эффективности сотрудников
• Анализ кредита
• Обнаружение вирусов
• Обслуживание и ремонт проектов
• Оптимизация склада
• Планирование и планирование
• Комплектация изготавливаемых объектов
• Помощь в принятии финансовых решений
• Мониторинг и контроль процесса
• Контролировать работу установки и диспетчера
• Торговля на фондовом рынке
• Расписание рейсов и расписание грузов

Заключение

Экспертная система — это любая компьютерная система принятия решений, которая является интерактивной и надежной для решения сложных проблем. Экспертная система используется для таких приложений, как человеческие ресурсы, фондовый рынок и так далее. Ключевыми преимуществами экспертных систем являются более высокое качество решений, снижение затрат, согласованность, скорость и надежность. Экспертная система не дает готовых решений, а стоимость обслуживания высока.

upGrad — онлайн-портал высшего образования. Он разрабатывает и поставляет отраслевые программы.

Если у вас есть страсть и вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, вы можете получить диплом IIIT-B & upGrad PG в области машинного обучения и глубокого обучения , который предлагает более 400 часов обучения, практические занятия, помощь в работе и многое другое.