Ekspertni sistem je računalniški program, ki je zasnovan za reševanje kompleksnih problemov in zagotavlja sposobnost odločanja kot človeški strokovnjak. To izvede tako, da pridobi znanje iz svoje baze znanja z uporabo pravil sklepanja in sklepanja v skladu z uporabniškimi poizvedbami.

Ekspertni sistem je del AI, prvi ES pa je bil razvit leta 1970, kar je bil prvi uspešen pristop umetne inteligence. Rešuje najbolj zapleteno vprašanje kot strokovnjak z ekstrakcijo znanja, shranjenega v svoji bazi znanja. Sistem pomaga pri odločanju za uporabo kompleksnih težav dejstva in hevristiko kot človeški strokovnjak . Imenuje se tako, ker vsebuje strokovno znanje določenega področja in lahko reši kateri koli kompleksen problem tega določenega področja. Ti sistemi so zasnovani za določeno domeno, kot je npr medicina, znanost, itd.

Delovanje ekspertnega sistema temelji na ekspertovem znanju, ki je shranjeno v njegovi bazi znanja. Več znanja kot je shranjenega v KB, bolj sistem izboljša svojo zmogljivost. Eden od pogostih primerov ES je predlog za črkovalne napake med vnašanjem v iskalno polje Google.

Spodaj je blokovni diagram, ki predstavlja delovanje ekspertnega sistema:

Opomba: Pomembno si je zapomniti, da se ekspertni sistem ne uporablja za nadomestitev človeških strokovnjakov; namesto tega se uporablja za pomoč človeku pri sprejemanju kompleksne odločitve. Ti sistemi nimajo človeških sposobnosti razmišljanja in delovanja na podlagi baze znanja posamezne domene.

Spodaj je nekaj priljubljenih primerov ekspertnega sistema:

DENDRAL:Šlo je za projekt umetne inteligence, ki je bil narejen kot ekspertni sistem za kemijsko analizo. Uporabljali so ga v organski kemiji za odkrivanje neznanih organskih molekul s pomočjo njihovih masnih spektrov in baze znanja kemije.MYCIN:To je bil eden najzgodnejših strokovnih sistemov za povratno veriženje, ki je bil zasnovan za iskanje bakterij, ki povzročajo okužbe, kot sta bakteriemija in meningitis. Uporabljali so ga tudi za priporočilo antibiotikov in diagnozo bolezni strjevanja krvi.PXDES:Gre za ekspertni sistem, s katerim ugotavljamo vrsto in stopnjo pljučnega raka. Za določitev bolezni vzame sliko zgornjega dela telesa, ki je videti kot senca. Ta senca določa vrsto in stopnjo poškodbe.CaDeT:Ekspertni sistem CaDet je diagnostični podporni sistem, ki lahko odkrije raka v zgodnji fazi.

Značilnosti ekspertnega sistema

Visokozmogljivo:Ekspertni sistem zagotavlja visoko zmogljivost za reševanje vseh vrst kompleksnih problemov določene domene z visoko učinkovitostjo in natančnostjo.Razumljivo:Odziva se na način, ki ga uporabnik zlahka razume. Lahko sprejema vnos v človeškem jeziku in zagotavlja izhod na enak način.Zanesljivo:Je zelo zanesljiv za ustvarjanje učinkovitega in natančnega rezultata.Visoko odziven:ES zagotavlja rezultat za vsako kompleksno poizvedbo v zelo kratkem času.

Komponente ekspertnega sistema

Ekspertni sistem je v glavnem sestavljen iz treh komponent:

Uporabniški vmesnik Mehanizem sklepanja Baza znanja

1. Uporabniški vmesnik

S pomočjo uporabniškega vmesnika ekspertni sistem komunicira z uporabnikom, sprejema poizvedbe kot vhod v berljivi obliki in jih posreduje mehanizmu sklepanja. Ko dobi odgovor mehanizma za sklepanje, prikaže izhod uporabniku. Z drugimi besedami, je vmesnik, ki nestrokovnemu uporabniku pomaga pri komunikaciji s ekspertnim sistemom pri iskanju rešitve .

2. Motor sklepanja (Pravila mehanizma)

• Mehanizem sklepanja je znan kot možgani ekspertnega sistema, saj je glavna procesna enota sistema. Uporablja pravila sklepanja za bazo znanja, da izpelje sklep ali izpelje nove informacije. Pomaga pri pridobivanju rešitve brez napak za poizvedbe, ki jih postavi uporabnik.
• S pomočjo mehanizma sklepanja sistem ekstrahira znanje iz baze znanja.
• Obstajata dve vrsti mehanizma sklepanja:
Mehanizem determinističnega sklepanja:Predpostavlja se, da so sklepi, ki izhajajo iz te vrste mehanizma sklepanja, resnični. Temelji na dejstva in pravila .Mehanizem verjetnostnega sklepanja:Ta vrsta mehanizma sklepanja vsebuje negotovost v sklepih in temelji na verjetnosti.

Mehanizem sklepanja uporablja spodnje načine za izpeljavo rešitev:

Naprej veriženje:Izhaja iz znanih dejstev in pravil ter uporablja pravila sklepanja, da znanim dejstvom doda svoj zaključek.Povratno veriženje:Je metoda sklepanja za nazaj, ki se začne pri cilju in deluje nazaj, da dokaže znana dejstva.

3. Baza znanja

• Baza znanja je vrsta pomnilnika, ki shranjuje znanje, pridobljeno od različnih strokovnjakov določenega področja. Velja za veliko skladišče znanja. Bolj kot je baza znanja, bolj natančen bo ekspertni sistem.
• Podobno je bazi podatkov, ki vsebuje informacije in pravila določene domene ali predmeta.
• Bazo znanja lahko gledamo tudi kot zbirke predmetov in njihovih atributov. Na primer, lev je predmet in njegovi atributi so, da je sesalec, ni domača žival itd.

Komponente baze znanja

Dejansko znanje:Znanje, ki temelji na dejstvih in so ga sprejeli inženirji znanja, spada med dejansko znanje.Hevristično znanje:To znanje temelji na praksi, sposobnosti ugibanja, vrednotenju in izkušnjah.

Predstavitev znanja: Uporablja se za formalizacijo znanja, shranjenega v bazi znanja, z uporabo pravil If-else.

Pridobitve znanja: Je proces ekstrahiranja, organiziranja in strukturiranja domenskega znanja, ki določa pravila za pridobivanje znanja od različnih strokovnjakov in shranjevanje tega znanja v bazo znanja.

Razvoj ekspertnega sistema

Tukaj bomo razložili delovanje ekspertnega sistema na primeru MYCIN ES. Spodaj je nekaj korakov za izdelavo MYCIN:

• Prvič, ES je treba hraniti s strokovnim znanjem. V primeru MYCIN človeški strokovnjaki, specializirani za medicinsko področje bakterijskih okužb, zagotavljajo informacije o vzrokih, simptomih in drugem znanju na tem področju.
• KB MYCIN je uspešno posodobljen. Da bi ga preizkusil, mu zdravnik ponudi novo težavo. Težava je ugotoviti prisotnost bakterije z vnosom podatkov o bolniku, vključno s simptomi, trenutnim stanjem in anamnezo.
• ES bo potreboval vprašalnik, ki ga mora izpolniti pacient, da bo izvedel splošne podatke o pacientu, kot so spol, starost itd.
• Zdaj je sistem zbral vse informacije, tako da bo našel rešitev za težavo z uporabo pravil če-potem z uporabo mehanizma sklepanja in z uporabo dejstev, shranjenih v KB.
• Na koncu bo s pomočjo uporabniškega vmesnika zagotovil odgovor pacientu.

Sodelujoči pri razvoju ekspertnega sistema

Pri gradnji ekspertnega sistema so trije glavni udeleženci:

Strokovnjak:Uspeh ES je v veliki meri odvisen od znanja, ki ga zagotovijo strokovnjaki. Ti strokovnjaki so osebe, ki so specializirane za določeno področje.Inženir znanja:Inženir znanja je oseba, ki zbira znanje strokovnjakov na področju in nato to znanje kodificira v sistem v skladu s formalizmom.Končni uporabnik:To je določena oseba ali skupina ljudi, ki morda niso strokovnjaki in delo na ekspertnem sistemu potrebuje rešitev ali nasvet za svoje poizvedbe, ki so kompleksne.

Zakaj Expert System?

Preden uporabimo katero koli tehnologijo, moramo imeti idejo o tem, zakaj uporabiti to tehnologijo in posledično enako za ES. Čeprav imamo človeške strokovnjake na vseh področjih, kakšna je potem potreba po razvoju računalniško podprtega sistema. Spodaj so torej točke, ki opisujejo potrebo po ES:

Brez omejitev pomnilnika:Lahko shrani poljubno količino podatkov in si jih lahko zapomni v času uporabe. Toda za človeške strokovnjake obstajajo nekatere omejitve, da si vse stvari zapomnijo ob vsakem trenutku.Visoka učinkovitost:Če je baza znanja posodobljena s pravilnim znanjem, potem zagotavlja zelo učinkovit izhod, kar človeku morda ni mogoče.Strokovno znanje na področju:Na vsakem področju je veliko človeških strokovnjakov in vsi imajo različne veščine, različne izkušnje in spretnosti, zato ni enostavno dobiti končnega rezultata za poizvedbo. Če pa znanje, pridobljeno od človeških strokovnjakov, vstavimo v ekspertni sistem, potem zagotavlja učinkovit rezultat z mešanjem vseh dejstev in znanja.Ne vpliva na čustva:Na te sisteme ne vplivajo človeška čustva, kot so utrujenost, jeza, depresija, anksioznost itd.. Zato delovanje ostaja konstantno.Visoka varnost:Ti sistemi zagotavljajo visoko stopnjo varnosti za reševanje katere koli poizvedbe.Upošteva vsa dejstva:Za odgovor na katero koli poizvedbo preveri in upošteva vsa razpoložljiva dejstva ter ustrezno zagotovi rezultat. Možno pa je, da človeški strokovnjak iz kakršnega koli razloga ne upošteva nekaterih dejstev.Redne posodobitve izboljšajo delovanje:Če obstaja težava v rezultatu, ki ga zagotovijo ekspertni sistemi, lahko izboljšamo delovanje sistema s posodobitvijo baze znanja.

Zmogljivosti ekspertnega sistema

Spodaj je navedenih nekaj zmogljivosti ekspertnega sistema:

Svetovanje:Sposoben je svetovati človeku za poizvedbo katere koli domene iz določenega ES.Zagotoviti zmožnosti odločanja:Zagotavlja zmožnost odločanja na katerem koli področju, na primer za sprejemanje kakršnih koli finančnih odločitev, odločitev v medicini itd.Predstavite napravo:Sposoben je prikazati vse nove izdelke, kot so njegove lastnosti, specifikacije, način uporabe tega izdelka itd.Reševanje problema:Ima zmožnosti reševanja problemov.Razlaga težave:Prav tako lahko zagotovi podroben opis težave pri vnosu.Razlaga vnosa:Sposoben je interpretirati vnos, ki ga poda uporabnik.Napoved rezultatov:Uporablja se lahko za napoved rezultata.Diagnoza:ES, zasnovan za medicinsko področje, je sposoben diagnosticirati bolezen brez uporabe več komponent, saj že vsebuje različna vgrajena medicinska orodja.

Prednosti ekspertnega sistema

• Ti sistemi so visoko ponovljivi.
• Uporabljajo se lahko za tvegana mesta, kjer človeška prisotnost ni varna.
• Možnosti napak so manjše, če KB vsebuje pravilno znanje.
• Delovanje teh sistemov ostaja enakomerno, saj nanj ne vplivajo čustva, napetost ali utrujenost.
• Zagotavljajo zelo visoko hitrost odgovora na določeno poizvedbo.

Omejitve ekspertnega sistema

• Odziv ekspertnega sistema je lahko napačen, če baza znanja vsebuje napačne informacije.
• Tako kot človeško bitje ne more ustvariti ustvarjalnega rezultata za različne scenarije.
• Njegovi stroški vzdrževanja in razvoja so zelo visoki.
• Pridobivanje znanja za oblikovanje je zelo težko.
• Za vsako domeno zahtevamo poseben ES, kar je ena izmed velikih omejitev.
• Ne more se učiti sam od sebe in zato zahteva ročne posodobitve.

Aplikacije ekspertnega sistema

V domeni projektiranja in izdelave
Lahko se široko uporablja za načrtovanje in proizvodnjo fizičnih naprav, kot so objektivi fotoaparatov in avtomobili.V domeni znanja
Ti sistemi se uporabljajo predvsem za objavo ustreznega znanja uporabnikom. Dva priljubljena ES, ki se uporabljata za to domeno, sta svetovalec in davčni svetovalec.Na področju financ
V finančni industriji se uporablja za odkrivanje vseh vrst možnih goljufij, sumljivih dejavnosti in svetovanje bankirjem, ali naj dajo posojila za podjetja ali ne.Pri diagnostiki in odpravljanju težav naprav
V medicinski diagnostiki se uporablja sistem ES, ki je bilo prvo področje uporabe teh sistemov.Načrtovanje in razporejanje
Ekspertni sistemi se lahko uporabljajo tudi za načrtovanje in razporejanje določenih nalog za doseganje cilja te naloge.