Especialista de sistemas (ES) são um dos proeminentes domínios da pesquisa de AI. É introduzido pelos pesquisadores da Universidade de Stanford, Departamento de Ciência da Computação.o que são sistemas especializados?

os sistemas periciais são as aplicações informáticas desenvolvidas para resolver problemas complexos em um determinado domínio, ao nível da inteligência humana e experiência extra ordinária.

Características de Sistemas Especialistas

• Alto desempenho
• Compreensível
• Confiável
• Altamente responsivo

Capacidades de Sistemas Especialistas

Os sistemas especialistas são capazes de

• Assessoria
• Instruir e auxiliar humana na tomada de decisão
• Demonstrando
• Derivar uma solução
• Diagnosticar
• Explicando
• Interpretação de entrada
• Previsão de resultados
• que Justificam a conclusão
• Sugerindo alternativas para um problema

, são incapazes de

• Substituindo humanos tomadores de decisão
• Possuindo capacidades humanas
• Produção precisas de saída inadequada base de dados de conhecimento
• Refino de seu próprio conhecimento

Componentes de Sistemas Especialistas

Os componentes do ES incluem −

• Base de dados de Conhecimento
• Mecanismo de Inferência
• Interface de Utilizador

Vamos vê-los um por um, brevemente

dados de Conhecimento

contém específicas de domínio e de alta qualidade de conhecimento.o conhecimento é necessário para exibir inteligência. O sucesso de qualquer ES depende principalmente da coleção de conhecimentos altamente precisos e precisos.o que é o conhecimento?

os dados são a recolha de factos. A informação é organizada como dados e fatos sobre o domínio de tarefa. Os dados, a informação e a experiência passada combinados são denominados conhecimentos. Componentes da Base de conhecimentos a base de conhecimentos de uma ES é uma reserva de conhecimento tanto factual como heurístico.

• conhecimento Factual-é a informação amplamente aceita pelos engenheiros e estudiosos do conhecimento no domínio de tarefa.conhecimento heurístico-trata-se de prática, julgamento preciso, capacidade de Avaliação e adivinhação.

representação do conhecimento

é o método utilizado para organizar e formalizar o conhecimento na base do conhecimento. É sob a forma de regras IF-THEN-ELSE.

aquisição de Conhecimento

o sucesso de qualquer sistema de peritos depende principalmente da qualidade, integridade e precisão das informações armazenadas na base de conhecimentos.

a base de conhecimento é formada por leituras de vários especialistas, estudiosos e engenheiros de Conhecimento. O engenheiro de conhecimento é uma pessoa com as qualidades de empatia, aprendizado rápido, e habilidades de análise de casos.ele adquire informações de expert, registrando, entrevistando e observando-o no trabalho, etc. Ele então categoriza e organiza a informação de uma forma significativa, na forma de regras IF-THEN-ELSE, para ser usado por máquina de interferência. O engenheiro de conhecimento também monitora o desenvolvimento do ES.

motor de inferência

Uso de procedimentos eficientes e regras pelo motor de inferência é essencial na dedução de uma solução correta e impecável.

no caso de Es baseadas no conhecimento, o motor de inferência adquire e manipula o conhecimento a partir da base de conhecimento para chegar a uma solução particular.no caso de regras baseadas em ES, aplica regras repetidamente aos factos, que são obtidos a partir de uma aplicação anterior de regras.adiciona novos conhecimentos à base de conhecimentos, se necessário.

resolve conflitos de regras quando várias regras são aplicáveis a um determinado caso.

Para recomendar uma solução, o Mecanismo de Inferência utiliza as seguintes estratégias −

• Forward Chaining
• Backward Chaining

Forward Chaining

trata-se de uma estratégia de um sistema especialista para responder a pergunta, “o Que pode acontecer a seguir?”

aqui, o motor de inferência segue a cadeia de condições e derivações e, finalmente, deduz o resultado. Ele considera todos os fatos e regras, e ordená-los antes de concluir para uma solução.esta estratégia é seguida para trabalhar na conclusão, resultado ou efeito. Por exemplo, previsão do Estatuto do mercado de acções como um efeito de alterações nas taxas de juro.

Backward Chaining

With this strategy, an expert system finds out the answer to the question, ” Why this happened?”

On the basis of what has already happened, the inferência Engine tries to find out which conditions could have happened in the past for this result. Esta estratégia é seguida para descobrir a causa ou a razão. Por exemplo, diagnóstico de câncer de sangue em humanos.

User Interface

User interface provides interaction between user of the ES and the ES itself. É geralmente o processamento de Linguagem Natural de modo a ser usado pelo usuário que é bem versado no domínio de tarefa. O utilizador das ES não precisa de ser necessariamente um perito em Inteligência Artificial.explica como as ES chegaram a uma recomendação específica. A explicação pode aparecer nas seguintes formas-

• Língua Natural exibida no ecrã.narrações verbais em linguagem natural.
• listagem dos números de regras mostrados no ecrã.

a interface do utilizador facilita a identificação da credibilidade das deduções.os requisitos de uma Interface de utilizador eficiente devem ajudar os utilizadores a atingir os seus objectivos da forma mais rápida possível.

ele deve ser projetado para trabalhar para as práticas de trabalho existentes ou desejadas do Usuário.a sua tecnologia deve ser adaptável às necessidades do utilizador e não o contrário.

ele deve fazer uso eficiente da entrada do Usuário.nenhuma tecnologia pode oferecer uma solução fácil e completa. Os grandes sistemas são caros, requerem tempo significativo de desenvolvimento e recursos de computador. ESs têm suas limitações incluem −

• Limitações da tecnologia
• Difícil a aquisição de conhecimento
• ES são de difícil manutenção
• Elevados custos de desenvolvimento

Aplicações do Sistema Especialista

a tabela A seguir mostra onde ES podem ser aplicadas.

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.
Sistemas de monitorização	comparando dados continuamente com o sistema observado ou com comportamento prescrito, tais como monitorização de fugas em oleodutos longos.
Sistemas de controlo do processo	controlo de um processo físico baseado na monitorização.
domínio do conhecimento	à descoberta de falhas em veículos, computadores.
Finanças/Comércio	detecção de possíveis fraudes, transacções suspeitas, negociação no mercado de acções, programação de Linhas Aéreas, programação de carga.

Expert System Technology

Existem vários níveis de tecnologias ES disponíveis. As tecnologias de sistemas especialistas incluem −

• ambiente de desenvolvimento de sistemas especializados-o ambiente de desenvolvimento de ES inclui hardware e ferramentas. Eles são –

  • estações de trabalho, minicomputadores, mainframes.

  • linguagens de programação simbólicas de alto nível, tais como LISt Programming (LISP) e PROgrammation en LOGique (PROLOG).

  • grandes bases de dados.Ferramentas-reduzem em grande medida o esforço e o custo envolvidos no desenvolvimento de um sistema especializado.

    • editores poderosos e ferramentas de depuração com várias janelas.

    • eles fornecem prototipagem rápida

    • têm definições embutidas de modelo, representação de conhecimento, e design de inferência.Conchas-uma concha não passa de um sistema especializado sem base de conhecimentos. Um shell fornece aos desenvolvedores com aquisição de conhecimento, motor de inferência, interface de usuário e facilidade de explicação. Por exemplo, poucos shells são dados abaixo −

      • Java Expert System Shell (JESS) que fornece uma API Java totalmente desenvolvida para criar um sistema expert.Vidwan, uma concha desenvolvida no National Centre for Software Technology, Mumbai, em 1993. Ele permite a codificação de conhecimento na forma de regras IF-THEN.

    desenvolvimento de Sistemas periciais: etapas gerais

    o processo de desenvolvimento de ES é iterativo. Etapas no desenvolvimento do ES incluem −

    Identificar o Domínio do Problema

    • O problema deve ser adequado para um sistema especialista para resolvê-lo.
    • Encontre os peritos no domínio de tarefas para o projecto ES.estabelecer a relação custo-eficácia do sistema.

    projecte o sistema

    • identifique a tecnologia ES

    conheça e estabeleça o grau de integração com os outros sistemas e bases de dados.

  • perceber como os conceitos podem representar melhor o conhecimento do domínio.

  desenvolver o protótipo

  a partir da Base de conhecimentos: o engenheiro de conhecimentos trabalha para −

  • adquirir conhecimentos de domínio a partir do perito.
  • Represent it in the form of If-THEN-ELSE rules.

  testar e aperfeiçoar o protótipo

  • o engenheiro de conhecimento utiliza exemplos para testar o protótipo para detectar quaisquer deficiências no desempenho.os utilizadores finais testam os protótipos do ES.

  desenvolver e completar o teste ES

  • e assegurar a interacção da ES com todos os elementos do seu ambiente, incluindo utilizadores finais, bases de dados e outros sistemas de informação.

  • documenta bem o projecto ES.

  • treina o utilizador a utilizar o ES.manter o sistema actualizado através de uma revisão e actualização regulares.

  • Cater for new interfaces with other information systems, as those systems evolve.

  Benefícios de Sistemas Especialistas

  • Disponibilidade − Eles estão facilmente disponíveis, devido à produção em massa de software.menos custo de produção − custo de produção é razoável. Isto torna-os acessíveis.

  • velocidade-eles oferecem grande velocidade. Reduzem a quantidade de trabalho que um indivíduo coloca.

  • menor taxa de erro − a taxa de erro é baixa em comparação com erros humanos.podem trabalhar no ambiente perigoso para o ser humano.resposta estabilizada-eles trabalham de forma constante sem ficar motorizados, tensos ou fatigados.

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