Ekspert systemer (ES) er en av de fremtredende forskning domener AV AI. Det er introdusert av forskerne Ved Stanford University, Computer Science Department.

Hva Er Ekspertsystemer?

ekspertsystemene er dataprogrammer utviklet for å løse komplekse problemer i et bestemt domene, på nivå med ekstraordinær menneskelig intelligens og kompetanse.

Egenskaper Av Expert Systems

• Høy ytelse
• Forståelig
• Pålitelig
• svært responsive

Evner Av Expert Systems

ekspertsystemene er i stand til −

Rådgiving

Instruere og bistå menneske i beslutningsprosesser

Demonstrere

Utlede en løsning

Diagnostisering

forklare

tolke innspill

forutsi resultater

rettferdiggjøre konklusjonen

foreslå alternative alternativer til et problem

de er ute Av Stand Til −

• Erstatte menneskelige beslutningstakere
• Inneha menneskelige evner
• Produsere nøyaktig utgang for utilstrekkelig kunnskapsbase
• Raffinere sin egen kunnskap

Komponenter Av Ekspert Systemer

komponentene I ES inkluderer −

Kunnskapsbase

Inference Engine

Brukergrensesnitt

La oss se dem en etter en kort −

kunnskapsbase

den inneholder domenespesifikk og høy kvalitet kunnskap.

Kunnskap er nødvendig for å vise intelligens. Suksessen TIL NOEN ES majorly avhenger av innsamling av svært nøyaktig og presis kunnskap.

Hva Er Kunnskap?

dataene er samling av fakta. Informasjonen er organisert som data og fakta om oppgavedomenet. Data, informasjon og tidligere erfaring kombinert sammen betegnes som kunnskap.

Komponenter Av Kunnskapsbase

kunnskapsbasen til EN ES er en butikk av både faktabasert og heuristisk kunnskap.

• Faktakunnskap-det er informasjon allment akseptert Av Kunnskap Ingeniører og forskere i oppgaven domenet.

• Heuristisk Kunnskap − Det handler om praksis, nøyaktig vurdering, ens evne til evaluering og gjetting.

kunnskapsrepresentasjon

det er metoden som brukes til å organisere og formalisere kunnskapen i kunnskapsbasen. DET er I FORM AV IF-THEN-ELSE regler.

Knowledge Acquisition

suksessen til noen ekspert system majorly avhenger av kvaliteten, fullstendighet og nøyaktighet av informasjonen som er lagret i kunnskapsbasen.

kunnskapsbasen er dannet av målinger fra ulike eksperter, forskere, Og Kunnskap Ingeniører. Kunnskap ingeniør er en person med kvaliteter av empati, rask læring, og case analysere ferdigheter.

han får informasjon fra fagekspert ved å registrere, intervjue og observere ham på jobb, etc. Han kategoriserer og organiserer deretter informasjonen på en meningsfull måte, i form AV IF-THEN-ELSE-regler, som skal brukes av interferensmaskinen. Kunnskapsingeniøren overvåker også UTVIKLINGEN AV ES.

Inference Engine

Bruk av effektive prosedyrer og regler av Inference Engine er avgjørende for å trekke en korrekt, feilfri løsning.

ved kunnskapsbaserte ES kjøper Og manipulerer Inferansemotoren kunnskapen fra kunnskapsbasen for å komme frem til en bestemt løsning.

I tilfelle regelbaserte ES, Bruker it −

• regler gjentatte ganger på fakta, som er hentet fra tidligere regelapplikasjon.

• Legger til ny kunnskap i kunnskapsbasen om nødvendig.

• Løser regelkonflikt når flere regler gjelder for en bestemt sak.

For å anbefale en løsning, Bruker Slutningsmotoren følgende strategier −

• Forward Chaining
• Bakover Chaining

Forward Chaining

det er en strategi for et ekspertsystem for å svare på spørsmålet, «Hva kan skje neste?»

Her Følger Slutningsmotoren kjeden av forhold og avledninger og til slutt utleder utfallet. Den vurderer alle fakta og regler, og sorterer dem før de konkluderer med en løsning.

denne strategien følges for å arbeide med konklusjon, resultat eller effekt. For eksempel, prediksjon av aksjemarkedsstatus som en effekt av renteendringer.

Backward Chaining

med denne strategien finner et ekspertsystem svaret på spørsmålet, » Hvorfor dette skjedde ?»

På grunnlag av det som allerede har skjedd, Forsøker Slutningsmotoren å finne ut hvilke forhold som kunne ha skjedd tidligere for dette resultatet. Denne strategien følges for å finne ut årsak eller grunn. For eksempel diagnose av blodkreft hos mennesker.

Brukergrensesnitt

Brukergrensesnitt gir interaksjon mellom bruker AV ES og ES selv. Det er generelt Naturlig Språkbehandling for å bli brukt av brukeren som er velbevandret i oppgavedomenet. Brukeren av ES trenger ikke nødvendigvis å være ekspert På Kunstig Intelligens.

det forklarer hvordan ES har kommet til en bestemt anbefaling. Forklaringen kan vises i følgende former-

• Naturlig språk vises på skjermen.
• Verbale fortellinger i naturlig språk.
• Liste over regelnumre som vises på skjermen.

brukergrensesnittet gjør det enkelt å spore troverdigheten til fradragene.

Krav Til Effektiv ES Brukergrensesnitt

• det skal hjelpe brukerne til å oppnå sine mål på kortest mulig måte.

• Det bør være utformet for å fungere for brukerens eksisterende eller ønsket arbeidspraksis.

• teknologien bør tilpasses brukerens krav; ikke omvendt.

• Det bør gjøre effektiv bruk av brukerinngang.

Expert Systems Begrensninger

ingen teknologi kan tilby enkel og komplett løsning. Store systemer er kostbare, krever betydelig utviklingstid og dataressurser. Ess har sine begrensninger som inkluderer −

• Begrensninger av teknologien
• Vanskelig kunnskap oppkjøp
• ES er vanskelig å opprettholde
• Høye utviklingskostnader

Programmer Av Expert System

følgende tabell viser hvor ES kan brukes.

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.
Overvåkingssystemer	Sammenligne data kontinuerlig med observert system eller med foreskrevet oppførsel som lekkasjeovervåking i lang petroleumsrørledning.	Prosesskontrollsystemer	Kontrollerer en fysisk prosess basert på overvåking.
Kunnskapsdomene	Finne ut feil i kjøretøy, datamaskiner.
Finans/Handel	Påvisning av mulig svindel, mistenkelige transaksjoner, aksjehandel, Flyselskapsplanlegging, fraktplanlegging.

Ekspert Systemteknologi

DET finnes FLERE nivåer AV ES-teknologier tilgjengelig. Expert systemer teknologier inkluderer −

• Expert System Development Environment-ES utviklingsmiljø omfatter maskinvare og verktøy. De er −

  • Arbeidsstasjoner, minidatamaskiner, stormaskiner.

  • Symbolske Programmeringsspråk På Høyt nivå som Listeprogrammering (LISP) og Programmering En LOGique (PROLOG).

  • store databaser.

• Verktøy-de reduserer innsatsen og kostnadene ved å utvikle et ekspertsystem i stor grad.

  • Kraftige redaktører og feilsøkingsverktøy med flere vinduer.

  • de gir rask prototyping

  • Har Innebygde definisjoner av modell, kunnskapsrepresentasjon og slutningsdesign.

• Skjell-et skall er ingenting, Men en ekspert system uten kunnskapsbase. Et skall gir utviklerne med kunnskapsinnhenting, slutning motor, brukergrensesnitt, og forklaring anlegget. For eksempel, noen skjell er gitt nedenfor −

  • Java Expert System Shell (JESS) som gir fullt utviklet Java API for å lage en ekspert system.Vidwan, et skall som ble utviklet Ved National Centre For Software Technology I Mumbai i 1993. Det muliggjør kunnskapskoding i form AV IF-THEN-regler.

Utvikling Av Ekspertsystemer: Generelle Trinn

PROSESSEN MED ES-utvikling er iterativ. Trinn i utviklingen AV ES inkluderer –

Identifiser Problemdomene

• problemet må være egnet for et ekspertsystem for å løse det.
• Finn ekspertene i oppgavedomene FOR ES-prosjektet.
• Etablere kostnadseffektivitet av systemet.

Design Systemet

• Identifiser Es-Teknologien

• Kjenn og opprett graden av integrasjon med de andre systemene og databasene.

• Innse hvordan konseptene kan representere domenekunnskapen best.

Utvikle Prototypen

Fra Kunnskapsbase: kunnskapsingeniøren arbeider for Å –

• Skaffe domenekunnskap fra eksperten.
• Representerer det I Form Av If-THEN-ELSE regler.

Test Og Avgrense Prototypen

• kunnskaps ingeniør bruker prøve tilfeller for å teste prototypen for eventuelle mangler i ytelse.

• Sluttbrukere teste prototyper AV ES.

Utvikle OG Fullføre ES

• Test Og sikre samspillet MELLOM ES med ALLE elementer i miljøet, inkludert sluttbrukere, databaser og andre informasjonssystemer.

• Dokumentere ES-prosjektet godt.

• Tren brukeren TIL Å bruke ES.

Vedlikehold Systemet

• Hold kunnskapsbasen oppdatert ved regelmessig gjennomgang og oppdatering.

• Imøtekomme nye grensesnitt med andre informasjonssystemer, som disse systemene utvikler seg.

Fordeler Med Expert Systems

• Tilgjengelighet − De er lett tilgjengelige på grunn av masseproduksjon av programvare.

• Mindre Produksjonskostnad-Produksjonskostnad er rimelig. Dette gjør dem rimelige.

• Hastighet-De tilbyr stor fart. De reduserer mengden arbeid en person legger inn.

• Mindre Feilrate-Feilfrekvensen er lav sammenlignet med menneskelige feil.

• Redusere Risiko-De kan arbeide i miljøet farlig for mennesker.

• Stabil respons – de jobber jevnt uten å bli motional, spent eller trøtt.