Expertní systémy (ES) jsou jednou z významných oblastí výzkumu AI. To je představeno vědci na Stanfordské univerzitě, oddělení informatiky.

co jsou expertní systémy?

expertní systémy jsou počítačové aplikace vyvinuté pro řešení složitých problémů v určité oblasti, na úrovni mimořádné lidské inteligence a odborných znalostí.

Vlastnosti Expertních Systémů

• Vysoký výkon
• Srozumitelný
• Spolehlivé
• Vysoce citlivý

Možnosti Expertní Systémy

expertní systémy jsou schopny

• Poradenství
• Poučení a pomoc člověku v rozhodování
• Prokazující
• Odvozená řešení
• Diagnostika
• Vysvětlení
• Tlumočení vstup
• Předvídání výsledků
• Odůvodňující závěr
• což Naznačuje alternativní možnosti k problému

jsou neschopní −

• Nahrazení lidské rozhodovací pravomocí
• Vlastnit lidské schopnosti
• Vyrábějící přesné výstup pro nedostatečné knowledge base
• Rafinace jejich vlastní znalosti

Komponenty Expertních Systémů

komponenty ES patří −

• Knowledge Base
• Závěr Motor
• Uživatelská Rozhraní

podívejme se jeden po druhém stručně −

Knowledge Base

obsahuje doménu-specifické a vysoce kvalitní znalosti.

znalosti jsou vyžadovány k prokázání inteligence. Úspěch každého ES většinou závisí na sběru vysoce přesných a přesných znalostí.

co jsou znalosti?

data jsou sběrem faktů. Informace jsou organizovány jako data a fakta o doméně úkolů. Data, informace, a minulé zkušenosti dohromady se nazývají znalosti.

komponenty znalostní báze

znalostní báze ES je skladem faktických i heuristických znalostí.

• faktické znalosti-jedná se o informace široce přijímané znalostními inženýry a vědci v oblasti úkolů.

• heuristické znalosti – jde o praxi, přesný úsudek, schopnost hodnocení a hádání.

reprezentace znalostí

Jedná se o metodu používanou k organizaci a formalizaci znalostí ve znalostní bázi. Je to ve formě pravidel IF-THEN-ELSE.

získávání znalostí

úspěch jakéhokoli expertního systému závisí převážně na kvalitě, úplnosti a přesnosti informací uložených ve znalostní bázi.

znalostní báze je tvořena četbami od různých odborníků, vědců a znalostních inženýrů. Znalostní inženýr je osoba s vlastnostmi empatie, rychlé učení, a dovednosti pro analýzu případů.

získává informace od znalce subjektu nahráváním, rozhovorem a pozorováním v práci atd. Pak kategorizuje a organizuje informace smysluplným způsobem, ve formě pravidel IF-THEN-ELSE, které mají být použity interferenčním strojem. Znalostní inženýr také sleduje vývoj ES.

inferenční Motor

použití účinných postupů a pravidel pomocí inferenčního motoru je nezbytné pro odečtení správného a bezchybného řešení.

v případě ES založených na znalostech získává inferenční motor a manipuluje se znalostmi ze znalostní základny, aby dospěl k určitému řešení.

v případě ES založených na pravidlech používá it −

• pravidla opakovaně na fakta, která jsou získána z dřívější aplikace pravidel.

• V případě potřeby přidává nové znalosti do znalostní báze.

• řeší konflikt pravidel, pokud se na konkrétní případ vztahuje více pravidel.

doporučit řešení, Inference Engine používá následující strategie −

• Vpřed Řetězení
• Zpětné Řetězení

Vpřed Řetězení

To je strategie, expertní systém odpověď na otázku, „Co se může stát příště?“

zde inferenční Motor sleduje řetězec podmínek a derivací a nakonec odvodí výsledek. Zvažuje všechna fakta a pravidla a třídí je před uzavřením řešení.

tato strategie se používá pro práci na závěru, výsledku nebo efektu. Například predikce stavu akciového trhu jako vliv změn úrokových sazeb.

Zpětné Řetězení

S touto strategií, expertní systém zjistí, že odpověď na otázku, „Proč se to stalo?“

na základě toho, co se již stalo, se inferenční Motor snaží zjistit, jaké podmínky se v minulosti mohly stát pro tento výsledek. Tato strategie se používá pro zjištění příčiny nebo důvodu. Například diagnóza rakoviny krve u lidí.

Uživatelská Rozhraní

Uživatelské rozhraní poskytuje interakci mezi uživatelem ES a ES sám. Jedná se obecně o zpracování přirozeného jazyka tak, aby jej používal uživatel, který je dobře obeznámen s doménou úkolů. Uživatel ES nemusí být nutně odborníkem na umělou inteligenci.

vysvětluje, jak ES dospěl k určitému doporučení. Vysvětlení se může objevit v následujících formách –

• přirozený jazyk zobrazený na obrazovce.
• verbální vyprávění v přirozeném jazyce.
• seznam čísel pravidel zobrazených na obrazovce.

uživatelské rozhraní usnadňuje sledování důvěryhodnosti odpočtů.

požadavky na efektivní uživatelské rozhraní ES

• mělo by uživatelům pomoci dosáhnout jejich cílů co nejkratším způsobem.

• měl by být navržen tak, aby fungoval pro stávající nebo požadované pracovní postupy uživatele.

• jeho technologie by měla být přizpůsobitelná požadavkům uživatele; ne naopak.

• měl by efektivně využívat vstup uživatele.

omezení expertních systémů

žádná technologie nemůže nabídnout snadné a kompletní řešení. Velké systémy jsou nákladné, vyžadují značnou dobu vývoje a počítačové zdroje. ESs mají svá omezení, mezi které patří −

• Omezení technologie
• Obtížné získávání znalostí
• ES jsou obtížné udržet
• Vysoké náklady na vývoj

Aplikace Expertních Systému

následující tabulka ukazuje, kde ES mohou být použity.

Application	Description
Design Domain	Camera lens design, automobile design.
Medical Domain	Diagnosis Systems to deduce cause of disease from observed data, conduction medical operations on humans.
monitorovací systémy	porovnávání údajů kontinuálně s pozorovaným systémem nebo s předepsaným chováním, jako je monitorování úniků v dlouhém ropovodu.
Systémy Řízení Procesů	Ovládání fyzikálních procesů na základě monitorování.
doména znalostí	zjištění závad ve vozidlech, počítačích.
Finance/Commerce	detekce možných podvodů, podezřelých transakcí, obchodování na burze, plánování leteckých společností, plánování nákladu.

Expert System Technology

k dispozici je několik úrovní technologií ES. Technologie expertních systémů zahrnují –

• expertní vývojové prostředí-vývojové prostředí ES zahrnuje hardware a nástroje. Jsou to –

  • pracovní stanice, minipočítače, mainframy.

  • symbolické programovací jazyky vysoké úrovně, jako je programování seznamu (LISP) a PROgrammation en LOGique(PROLOG).

  • velké databáze.

• nástroje-do značné míry snižují úsilí a náklady spojené s vývojem expertního systému.

  • výkonné editory a ladicí nástroje s více okny.

  • poskytují rychlé prototypování

  • mají vestavěné definice modelu, reprezentace znalostí a návrhu odvození.

• Shells-shell není nic jiného než expertní systém bez znalostní báze. Shell poskytuje vývojářům získávání znalostí, inferenční motor, uživatelské rozhraní a vysvětlení zařízení. Například několik shellů je uvedeno níže –

  • Java Expert System Shell (JESS), který poskytuje plně vyvinuté Java API pro vytvoření expertního systému.

  • Vidwan, shell vyvinutý v Národním centru pro softwarové technologie v Bombaji v roce 1993. Umožňuje kódování znalostí ve formě pravidel IF-THEN.

vývoj expertních systémů: obecné kroky

proces vývoje ES je iterativní. Kroky při vývoji ES patří −

Identifikovat Problémové Domény

• problém musí být vhodné pro expertní systém vyřešit.
• Najděte odborníky v doméně úkolů pro projekt ES.
• stanovte nákladovou efektivitu systému.

Navrhněte systém

• Identifikujte technologii ES

• znát a stanovit stupeň integrace s ostatními systémy a databázemi.

• uvědomte si, jak pojmy mohou nejlépe reprezentovat znalosti domény.

vyvinout prototyp

z znalostní báze: znalostní inženýr pracuje na –

• získat znalosti domény od odborníka.
• reprezentují jej ve formě pravidel If-THEN-ELSE.

Test a Vylepšit Prototyp

• znalostní inženýr používá vzorek případech testovat prototyp pro jakékoliv nedostatky ve výkonu.

• koncoví uživatelé testují prototypy ES.

Rozvíjet a Dokončit ES

• testování a zajištění interakce ES se všemi prvky jeho prostředí, včetně koncových uživatelů, databáze a jiné informační systémy.

• dokumentujte projekt ES dobře.

• trénujte uživatele, aby používal ES.

Udržujte systém

• Udržujte znalostní základnu aktuální pravidelnou kontrolou a aktualizací.

• zajišťuje nová rozhraní s jinými informačními systémy, jak se tyto systémy vyvíjejí.

výhody expertních systémů

• dostupnost-jsou snadno dostupné díky hromadné výrobě softwaru.

• nižší výrobní náklady-výrobní náklady jsou přiměřené. Díky tomu jsou cenově dostupné.

• Rychlost-nabízejí velkou rychlost. Snižují množství práce, kterou jednotlivec vloží.

• menší chybovost-chybovost je nízká ve srovnání s lidskými chybami.

• snížení rizika-mohou pracovat v prostředí nebezpečném pro člověka.

• Stabilní reakci − pracují vytrvale, aniž by se pohybové, nervózní nebo unavený.