Co je expertní systém v AI (umělá inteligence)? s Příkladem

Co je expertní systém?

Expertní systém je interaktivní a spolehlivý počítačový rozhodovací systém, který k řešení složitých rozhodovacích problémů využívá jak fakta, tak heuristiku. Je považován za nejvyšší úroveň lidské inteligence a odbornosti. Účelem expertního systému je řešit nejsložitější problémy v konkrétní doméně.

Expertní systémy v umělé inteligenci

Expertní systém v AI dokáže vyřešit mnoho problémů, které by obecně vyžadovaly lidského experta. Vychází ze znalostí získaných od odborníka. Umělá inteligence a expertní systémy jsou schopny vyjadřovat a uvažovat o určité oblasti znalostí. Expertní systémy byly předchůdcem dnešní doby systémy umělé inteligence, hlubokého učení a strojového učení.

Příklady expertních systémů

Níže jsou uvedeny příklady expertních systémů:

• MYCIN: Byl založen na zpětném řetězení a dokázal identifikovat různé bakterie, které by mohly způsobit akutní infekce. Mohlo by také doporučit léky na základě hmotnosti pacienta. Je to jeden z nejlepších příkladů expertního systému.
• DENDRAL: Expertní systém používaný pro chemickou analýzu k predikci molekulární struktury.
• PXDES: Příklad expertního systému používaného k predikci stupně a typu rakoviny plic
• Kadet: Jeden z nejlepších příkladů expertního systému, který dokáže identifikovat rakovinu v raných stádiích

Charakteristika expertního systému

Níže jsou uvedeny důležité vlastnosti expertního systému v AI:

• Nejvyšší úroveň odbornosti: Expertní systém v AI nabízí nejvyšší úroveň odbornosti. Poskytuje efektivitu, přesnost a nápadité řešení problémů.

• Přímá časová reakce: Expertní systém v umělé inteligenci interaguje s uživatelem ve velmi rozumné době. Celková doba musí být kratší než doba potřebná odborníkem k získání nejpřesnějšího řešení stejného problému.

• Dobrá spolehlivost: Expertní systém v AI musí být spolehlivý a nesmí udělat žádnou chybu.

• Flexibilní: Je životně důležité, aby zůstal flexibilní, protože jej vlastní expertní systém.

• Efektivní mechanismus: Expertní systém v umělé inteligenci musí mít účinný mechanismus pro správu kompilace existujících znalostí v něm.

• Schopnost zvládnout náročná rozhodnutí a problémy: Expertní systém je schopen řešit náročné rozhodovací problémy a dodávat řešení.

Komponenty expertního systému

Expertní systém v AI se skládá z následujících daných komponent:

Uživatelské rozhraní

Uživatelské rozhraní je nejdůležitější součástí softwaru Expert System Software. Tato komponenta převezme dotaz uživatele v čitelné podobě a předá jej inferenčnímu stroji. Poté zobrazí výsledky uživateli. Jinými slovy, je to rozhraní, které pomáhá uživateli komunikovat s expertním systémem.

Inferenční motor

Inferenční motor je mozkem expertního systému. Inference engine obsahuje pravidla pro řešení konkrétního problému. Odkazuje na znalosti z Knowledge Base. Vybírá fakta a pravidla, která se použijí při pokusu odpovědět na dotaz uživatele. Poskytuje zdůvodnění informací ve znalostní bázi. Pomáhá také při odečtení problému k nalezení řešení. Tato složka je také užitečná pro formulování závěrů.

Znalostní báze

Znalostní báze je úložištěm faktů. Ukládá všechny znalosti o problémové doméně. Je to jako velká nádoba znalostí, které se získávají od různých odborníků v určité oblasti.

Můžeme tedy říci, že úspěch softwaru Expert System Software závisí především na vysoce přesných a precizních znalostech.

Další klíčové pojmy používané v expertních systémech

Fakta a pravidla

Fakt je malá část důležitých informací. Fakta sama o sobě mají velmi omezené použití. Pravidla jsou nezbytná pro výběr a aplikaci faktů na uživatelský problém.

Získávání znalostí

Termín získávání znalostí znamená, jak získat požadované znalosti v dané oblasti pomocí expertního systému. Celý proces začíná expertním systémem.traczískávání znalostí od lidského experta, převedení získaných znalostí do pravidel a vložení vyvinutých pravidel do znalostní báze.

Účastník vývoje expertních systémů

Proces budování expertních systémů

• Určení charakteristiky problému
• Znalostní inženýr a doménový expert spolupracují na definování problému v koherenci
• Znalostní inženýr převádí znalosti do počítačově srozumitelného jazyka. Navrhuje inferenční stroj, strukturu uvažování, která může v případě potřeby využívat znalosti.
• Knowledge Expert také určuje, jak začlenit použití nejistých znalostí do procesu uvažování a jaký typ vysvětlení by byl užitečný.

Konvenční systém vs. expertní systém

Lidský expert vs. Expertní systém

Výhody expertního systému

Níže jsou uvedeny hlavní výhody/přínosy expertních systémů v umělé inteligenci (AI):

• Zlepšuje kvalitu rozhodování
• Snižuje náklady na konzultace s odborníky při řešení problémů
• Poskytuje rychlé a efektivní řešení problémů v úzké oblasti specializace.
• Dokáže shromáždit vzácné odborné znalosti a efektivně je využít.
• Nabízí konzistentní odpověď na opakující se problém
• Udržuje významnou úroveň informací
• Pomůže vám získat rychlé a přesné odpovědi
• Správné vysvětlení rozhodování
• Schopnost řešit složité a náročné problémy
• Expertní systémy umělé inteligence mohou stabilně pracovat, aniž by byly emocionální, napjaté nebo unavené.

Omezení expertního systému

Níže jsou uvedeny nevýhody/omezení expertního systému v AI:

• Neschopnost kreativně reagovat v mimořádné situaci
• Chyby ve znalostní bázi mohou vést k nesprávnému rozhodnutí
• Náklady na údržbu expertního systému jsou příliš drahé
• Každý problém je jiný, takže řešení od odborníka na člověka může být také jiné a kreativnější

Aplikace expertních systémů

Některé populární aplikace expertního systému:

• Správa informací
• Nemocnice a zdravotnická zařízení
• Správa help desk
• Hodnocení výkonu zaměstnanců
• Analýza půjček
• Detekce virů
• Užitečné pro projekty oprav a údržby
• Optimalizace skladu
• Plánování a rozvrhování
• Konfigurace vyráběných objektů
• Finanční rozhodování Publikování znalostí
• Monitorování a řízení procesů
• Dohlížet na provoz zařízení a regulátoru
• Obchodování na akciovém trhu
• Letové řády a jízdní řády nákladu

Shrnutí

• Expertní systém je interaktivní a spolehlivý počítačový rozhodovací systém, který využívá jak fakta, tak heuristiku k řešení složitých rozhodovacích problémů.
• Klíčovými součástmi expertního systému jsou 1) uživatelské rozhraní, 2) Inference Engine, 3) Knowledge Base
• Klíčoví účastníci v Umělá inteligence Expertní vývoj systémů je 1) Domain Expert 2) Knowledge Engineer 3) End User
• Zlepšená kvalita rozhodování, snížení nákladů, konzistence, spolehlivost, rychlost jsou klíčové výhody expertního systému
• Expertní systém nemůže poskytovat kreativní řešení a jeho údržba může být nákladná.
• Expertní systém lze použít pro široké aplikace, jako je burza, sklad, HR atd

Pokud se chcete dozvědět o umělé inteligenci, zde je bezplatný tutoriál, který si budete chtít vyzkoušet: Výuka AI