TechCodeview

Ekspertu sistēma ir datorprogramma, kas izstrādāta, lai atrisinātu sarežģītas problēmas un nodrošinātu lēmumu pieņemšanas spējas kā cilvēku ekspertam. Tas to veic, iegūstot zināšanas no savas zināšanu bāzes, izmantojot spriešanas un secinājumu noteikumus atbilstoši lietotāja vaicājumiem.

Ekspertu sistēma ir AI sastāvdaļa, un pirmā ES tika izstrādāta 1970. gadā, kas bija pirmā veiksmīgā mākslīgā intelekta pieeja. Tā kā eksperts atrisina vissarežģītāko jautājumu, iegūstot zināšanas, kas glabājas savā zināšanu bāzē. Sistēma palīdz pieņemt lēmumus par sarežģītām problēmām, izmantojot gan fakti, gan heiristika kā cilvēku eksperts . To sauc tā, jo tajā ir ietvertas ekspertu zināšanas par konkrētu domēnu un var atrisināt jebkuru sarežģītu šīs konkrētās jomas problēmu. Šīs sistēmas ir paredzētas noteiktam domēnam, piemēram medicīna, zinātne, utt.

Ekspertu sistēmas veiktspēja balstās uz eksperta zināšanām, kas glabājas tā zināšanu bāzē. Jo vairāk zināšanu tiek glabātas KB, jo vairāk šī sistēma uzlabo savu veiktspēju. Viens no izplatītākajiem ES piemēriem ir pareizrakstības kļūdu ierosinājums, rakstot Google meklēšanas lodziņā.

Zemāk ir blokshēma, kas attēlo ekspertu sistēmas darbību:

Piezīme: Ir svarīgi atcerēties, ka ekspertu sistēma netiek izmantota, lai aizstātu cilvēku ekspertus; tā vietā to izmanto, lai palīdzētu cilvēkam pieņemt sarežģītu lēmumu. Šīm sistēmām nav cilvēka domāšanas spēju un tās darbojas, pamatojoties uz konkrētās jomas zināšanu bāzi.

Tālāk ir sniegti daži populāri ekspertu sistēmas piemēri.

DENDRAL:Tas bija mākslīgā intelekta projekts, kas tika izveidots kā ķīmiskās analīzes ekspertu sistēma. To izmantoja organiskajā ķīmijā, lai atklātu nezināmas organiskās molekulas ar to masas spektru un ķīmijas zināšanu bāzes palīdzību.MYCIN:Tā bija viena no agrākajām atgriezeniskās ķēdes ekspertu sistēmām, kas tika izstrādāta, lai atrastu baktērijas, kas izraisa tādas infekcijas kā bakterēmija un meningīts. To izmantoja arī antibiotiku ieteikšanai un asinsreces slimību diagnostikai.PXDES:Tā ir ekspertu sistēma, ko izmanto, lai noteiktu plaušu vēža veidu un līmeni. Lai noteiktu slimību, tiek uzņemts attēls no ķermeņa augšdaļas, kas izskatās kā ēna. Šī ēna norāda kaitējuma veidu un pakāpi.CaDeT:CaDet ekspertu sistēma ir diagnostikas atbalsta sistēma, kas var atklāt vēzi agrīnā stadijā.

Ekspertu sistēmas raksturojums

Augsta veiktspēja:Ekspertu sistēma nodrošina augstu veiktspēju jebkura veida sarežģītu konkrēta domēna problēmu risināšanai ar augstu efektivitāti un precizitāti.Saprotams:Tas reaģē lietotājam viegli saprotamā veidā. Tas var ievadīt ievadi cilvēku valodā un nodrošina izvadi tādā pašā veidā.Uzticams:Tas ir ļoti uzticams, lai radītu efektīvu un precīzu izvadi.Ļoti atsaucīgs:ES nodrošina rezultātu jebkuram sarežģītam vaicājumam ļoti īsā laika periodā.

Ekspertu sistēmas sastāvdaļas

Ekspertu sistēma galvenokārt sastāv no trim komponentiem:

Lietotāja interfeiss Secinājumu dzinējs Zināšanu pamats

1. Lietotāja interfeiss

Ar lietotāja interfeisa palīdzību ekspertu sistēma mijiedarbojas ar lietotāju, uztver vaicājumus kā ievadi lasāmā formātā un nodod to secinājumu dzinējam. Pēc atbildes saņemšanas no secinājumu dzinēja tas parāda lietotājam izvadi. Citiem vārdiem sakot, tā ir saskarne, kas palīdz lietotājam, kas nav eksperts, sazināties ar ekspertu sistēmu, lai atrastu risinājumu .

2. Secinājumu dzinējs (dzinēja noteikumi)

• Secinājumu dzinējs ir pazīstams kā ekspertu sistēmas smadzenes, jo tas ir sistēmas galvenā apstrādes vienība. Tas piemēro secinājumu noteikumus zināšanu bāzei, lai izdarītu secinājumus vai secinātu jaunu informāciju. Tas palīdz iegūt bezkļūdu risinājumu lietotāja uzdotajiem vaicājumiem.
• Ar secinājumu dzinēja palīdzību sistēma iegūst zināšanas no zināšanu bāzes.
• Ir divu veidu secinājumu dzinēji:
Deterministisko secinājumu dzinējs:Tiek pieņemts, ka secinājumi, kas izdarīti no šāda veida secinājumu dzinēja, ir patiesi. Tas ir balstīts uz faktus un noteikumiem .Varbūtības secinājumu dzinējs:Šāda veida secinājumu dzinējs satur nenoteiktību secinājumos un balstās uz varbūtību.

Secinājumu dzinējs izmanto tālāk norādītos režīmus, lai iegūtu risinājumus:

Uz priekšu ķēde:Tas sākas no zināmiem faktiem un noteikumiem un piemēro secinājumu noteikumus, lai pievienotu to secinājumus zināmajiem faktiem.Atpakaļ ķēde:Tā ir atgriezeniska spriešanas metode, kas sākas no mērķa un darbojas atpakaļ, lai pierādītu zināmos faktus.

3. Zināšanu bāze

• Zināšanu bāze ir krātuves veids, kurā tiek glabātas zināšanas, kas iegūtas no dažādiem konkrētā domēna ekspertiem. To uzskata par lielu zināšanu krātuvi. Jo vairāk zināšanu bāzes, jo precīzāka būs ekspertu sistēma.
• Tas ir līdzīgs datu bāzei, kurā ir informācija un noteikumi par konkrētu domēnu vai priekšmetu.
• Zināšanu bāzi var aplūkot arī kā objektu un to atribūtu kolekcijas. Piemēram, lauva ir objekts un tā īpašības ir zīdītājs, tas nav mājdzīvnieks utt.

Zināšanu bāzes sastāvdaļas

Faktu zināšanas:Zināšanas, kas balstās uz faktiem un ko pieņem zināšanu inženieri, ietilpst faktu zināšanām.Heiristiskās zināšanas:Šīs zināšanas ir balstītas uz praksi, spēju uzminēt, novērtēšanu un pieredzi.

Zināšanu reprezentācija: To izmanto, lai formalizētu zināšanu bāzē saglabātās zināšanas, izmantojot If-else noteikumus.

Zināšanu iegūšana: Tas ir domēna zināšanu iegūšanas, organizēšanas un strukturēšanas process, precizējot noteikumus zināšanu iegūšanai no dažādiem ekspertiem un saglabājot šīs zināšanas zināšanu bāzē.

Ekspertu sistēmas izstrāde

Šeit mēs izskaidrosim ekspertu sistēmas darbību, izmantojot MYCIN ES piemēru. Tālāk ir norādītas dažas darbības, lai izveidotu MYCIN:

• Pirmkārt, ES ir jābaro ar ekspertu zināšanām. MYCIN gadījumā cilvēku eksperti, kas specializējas bakteriālās infekcijas medicīnas jomā, sniedz informāciju par cēloņiem, simptomiem un citām zināšanām šajā jomā.
• MYCIN KB ir veiksmīgi atjaunināts. Lai to pārbaudītu, ārsts piedāvā jaunu problēmu. Problēma ir noteikt baktēriju klātbūtni, ievadot pacienta informāciju, tostarp simptomus, pašreizējo stāvokli un slimības vēsturi.
• ES būs nepieciešama anketa, kas pacientam jāaizpilda, lai uzzinātu vispārīgu informāciju par pacientu, piemēram, dzimumu, vecumu utt.
• Tagad sistēma ir apkopojusi visu informāciju, tāpēc tā atradīs problēmas risinājumu, piemērojot ja-tad noteikumus, izmantojot secinājumu dzinēju un izmantojot KB saglabātos faktus.
• Galu galā tas sniegs pacientam atbildi, izmantojot lietotāja interfeisu.

Ekspertu sistēmas izstrādes dalībnieki

Ekspertu sistēmas veidošanā ir trīs galvenie dalībnieki:

Eksperts:ES panākumi lielā mērā ir atkarīgi no cilvēku ekspertu sniegtajām zināšanām. Šie eksperti ir personas, kuras ir specializējušās šajā konkrētajā jomā.Zināšanu inženieris:Zināšanu inženieris ir persona, kas apkopo zināšanas no domēna ekspertiem un pēc tam kodificē šīs zināšanas sistēmā saskaņā ar formālismu.Galalietotājs:Šī ir konkrēta persona vai cilvēku grupa, kas, iespējams, nav eksperti, un, strādājot pie ekspertu sistēmas, ir nepieciešams risinājums vai padoms viņa sarežģītiem jautājumiem.

Kāpēc ekspertu sistēma?

Pirms izmantot jebkuru tehnoloģiju, mums ir jābūt idejai par to, kāpēc izmantot šo tehnoloģiju, un līdz ar to tas pats attiecas uz ES. Lai gan mums ir cilvēku eksperti visās jomās, tad kāda ir nepieciešamība izstrādāt datorizētu sistēmu. Tālāk ir norādīti punkti, kas apraksta ES nepieciešamību:

Nav atmiņas ierobežojumu:Tas var uzglabāt tik daudz datu, cik nepieciešams, un var tos iegaumēt lietošanas laikā. Bet cilvēku ekspertiem ir daži ierobežojumi, lai katru reizi iegaumētu visas lietas.Augsta efektivitāte:Ja zināšanu bāze tiek papildināta ar pareizām zināšanām, tad tas nodrošina ļoti efektīvu rezultātu, kas cilvēkam var nebūt iespējams.Ekspertīze domēnā:Katrā domēnā ir daudz cilvēku ekspertu, un viņiem visiem ir dažādas prasmes, atšķirīga pieredze un dažādas prasmes, tāpēc nav viegli iegūt galīgo vaicājuma rezultātu. Bet, ja mēs ieliekam ekspertu sistēmā iegūtās zināšanas, tad tā nodrošina efektīvu rezultātu, sajaucot visus faktus un zināšanasEmocijas neietekmē:Šīs sistēmas neietekmē cilvēka emocijas, piemēram, nogurums, dusmas, depresija, nemiers utt. Tādējādi veiktspēja paliek nemainīga.Augsta drošība:Šīs sistēmas nodrošina augstu drošību, lai atrisinātu jebkuru vaicājumu.Apsver visus faktus:Lai atbildētu uz jebkuru vaicājumu, tā pārbauda un ņem vērā visus pieejamos faktus un attiecīgi sniedz rezultātu. Bet ir iespējams, ka cilvēku eksperts var neņemt vērā dažus faktus kāda iemesla dēļ.Regulāri atjauninājumi uzlabo veiktspēju:Ja ir problēma ar ekspertu sistēmu sniegto rezultātu, mēs varam uzlabot sistēmas veiktspēju, atjauninot zināšanu bāzi.

Ekspertu sistēmas iespējas

Tālāk ir norādītas dažas ekspertu sistēmas iespējas:

Ieteikums:Tas spēj konsultēt cilvēku par jebkura domēna vaicājumu no konkrētā ES.Nodrošiniet lēmumu pieņemšanas iespējas:Tas nodrošina iespēju pieņemt lēmumus jebkurā jomā, piemēram, pieņemt jebkādus finanšu lēmumus, lēmumus medicīnas zinātnē utt.Demonstrējiet ierīci:Tas spēj demonstrēt jebkurus jaunus produktus, piemēram, tā funkcijas, specifikācijas, produkta lietošanu utt.Problēmu risināšana:Tam ir problēmu risināšanas iespējas.Problēmas izskaidrošana:Tas arī spēj sniegt detalizētu ievades problēmas aprakstu.Ievadītās informācijas interpretācija:Tas spēj interpretēt lietotāja sniegto ievadi.Prognozējamie rezultāti:To var izmantot, lai prognozētu rezultātu.Diagnoze:Medicīnas jomai izstrādātais ES spēj diagnosticēt slimību, neizmantojot vairākas sastāvdaļas, jo tajā jau ir dažādi iebūvēti medicīnas instrumenti.

Ekspertu sistēmas priekšrocības

• Šīs sistēmas ir ļoti reproducējamas.
• Tos var izmantot riskantām vietām, kur cilvēka klātbūtne nav droša.
• Kļūdu iespējas ir mazākas, ja KB satur pareizas zināšanas.
• Šo sistēmu darbība ir stabila, jo to neietekmē emocijas, spriedze vai nogurums.
• Tie nodrošina ļoti lielu ātrumu, lai atbildētu uz konkrētu vaicājumu.

Ekspertu sistēmas ierobežojumi

• Ekspertu sistēmas atbilde var kļūt nepareiza, ja zināšanu bāzē ir nepareiza informācija.
• Tāpat kā cilvēks, tas nevar radīt radošu rezultātu dažādiem scenārijiem.
• Tā uzturēšanas un izstrādes izmaksas ir ļoti augstas.
• Zināšanu iegūšana projektēšanai ir ļoti sarežģīta.
• Katram domēnam ir nepieciešams īpašs ES, kas ir viens no lielākajiem ierobežojumiem.
• Tā nevar mācīties no sevis, un tāpēc ir nepieciešama manuāla atjaunināšana.

Ekspertu sistēmas lietojumprogrammas

Projektēšanas un ražošanas jomā
To var plaši izmantot fizisku ierīču, piemēram, kameru objektīvu un automašīnu, projektēšanai un ražošanai.Zināšanu jomā
Šīs sistēmas galvenokārt tiek izmantotas attiecīgo zināšanu publicēšanai lietotājiem. Šajā domēnā tiek izmantoti divi populāri ES: padomdevējs un nodokļu konsultants.Finanšu jomā
Finanšu nozarēs to izmanto, lai atklātu jebkāda veida iespējamu krāpšanu, aizdomīgas darbības un konsultētu baņķierus, vai viņiem ir jāsniedz kredīti biznesam vai nē.Ierīču diagnostikā un traucējummeklēšanā
Medicīniskajā diagnostikā tiek izmantota ES sistēma, un tā bija pirmā joma, kurā šīs sistēmas tika izmantotas.Plānošana un plānošana
Ekspertu sistēmas var izmantot arī dažu konkrētu uzdevumu plānošanai un ieplānošanai šī uzdevuma mērķa sasniegšanai.