TechCodeview

Експертски систем је компјутерски програм који је дизајниран да решава сложене проблеме и да обезбеди способност доношења одлука као људски стручњак. То ради тако што извлачи знање из своје базе знања користећи правила закључивања и закључивања према упитима корисника.

Експертски систем је део АИ, а први ЕС развијен је 1970. године, што је био први успешан приступ вештачкој интелигенцији. Као експерт решава најсложеније питање тако што извлачи знање које се налази у његовој бази знања. Систем помаже у доношењу одлука за коришћење сложених проблема и чињенице и хеуристика као стручњак за људе . Назива се тако јер садржи стручно знање о одређеном домену и може да реши било који сложен проблем тог одређеног домена. Ови системи су дизајнирани за одређени домен, као нпр медицина, наука, итд.

Перформансе експертског система заснивају се на експертовом знању ускладиштеном у његовој бази знања. Што је више знања ускладиштено у КБ, то систем више побољшава своје перформансе. Један од уобичајених примера ЕС-а је предлог правописних грешака при куцању у Гоогле поље за претрагу.

Испод је блок дијаграм који представља рад експертског система:

Напомена: Важно је запамтити да се експертски систем не користи за замену људских стручњака; уместо тога, користи се да помогне човеку у доношењу сложене одлуке. Ови системи немају људске способности размишљања и рада на основу базе знања одређеног домена.

Испод су неки популарни примери експертског система:

ДЕНДРАЛ:Био је то пројекат вештачке интелигенције који је направљен као експертски систем за хемијску анализу. Коришћен је у органској хемији за откривање непознатих органских молекула уз помоћ њихових масених спектра и базе знања из хемије.МИЦИН:Био је то један од најранијих стручних система за уланчавање уназад који је дизајниран да пронађе бактерије које изазивају инфекције као што су бактериемија и менингитис. Коришћен је и за препоруку антибиотика и дијагностику болести згрушавања крви.ПКСДЕС:Реч је о експертском систему који се користи за одређивање врсте и нивоа рака плућа. Да би се утврдила болест, узима се слика са горњег дела тела, која изгледа као сенка. Ова сенка идентификује врсту и степен штете.ЦаДеТ:ЦаДет експертски систем је дијагностички систем подршке који може открити рак у раним фазама.

Карактеристике експертног система

Високих перформанси:Експертски систем обезбеђује високе перформансе за решавање било које врсте сложених проблема у одређеном домену са високом ефикасношћу и прецизношћу.разумљиво:Реагује на начин који корисник може лако разумети. Може да узима унос на људском језику и даје излаз на исти начин.Поуздан:Веома је поуздан за генерисање ефикасног и тачног излаза.Висок одзив:ЕС даје резултат за било који сложени упит у веома кратком временском периоду.

Компоненте експертног система

Експертски систем се углавном састоји од три компоненте:

Кориснички интерфејс Инференце Енгине База знања

1. Кориснички интерфејс

Уз помоћ корисничког интерфејса, експертски систем ступа у интеракцију са корисником, узима упите као улаз у читљивом формату и прослеђује их машини за закључивање. Након што добије одговор од механизма закључивања, он приказује излаз кориснику. Другим речима, то је интерфејс који помаже нестручном кориснику да комуницира са експертским системом како би пронашао решење .

2. Механизам закључивања (Правила мотора)

• Механизам закључивања познат је као мозак експертског система јер је главна јединица за обраду система. Он примењује правила закључивања на базу знања да би извео закључак или извео нове информације. Помаже у добијању решења без грешака за упите које поставља корисник.
• Уз помоћ машине за закључивање, систем извлачи знање из базе знања.
• Постоје два типа механизма закључивања:
Детерминистички механизам закључивања:Претпоставља се да су закључци извучени из овог типа механизма закључивања тачни. Заснован је на чињенице и Правила .Машина за вероватноће закључивања:Овај тип механизма закључивања садржи несигурност у закључцима и засновану на вероватноћи.

Механизам закључивања користи следеће режиме да изведе решења:

Напредни ланац:Полази од познатих чињеница и правила, и примењује правила закључивања да дода свој закључак познатим чињеницама.Ланац уназад:То је метода резоновања уназад која полази од циља и ради уназад да би доказала познате чињенице.

3. База знања

• База знања је врста складишта која чува знање стечено од различитих стручњака из одређеног домена. Сматра се великим складиштем знања. Што је већа база знања, то ће експертски систем бити прецизнији.
• Слично је бази података која садржи информације и правила одређеног домена или предмета.
• Такође се може посматрати база знања као колекције објеката и њихових атрибута. Као што је лав је предмет и његови атрибути су да је сисар, није домаћа животиња итд.

Компоненте базе знања

Чињенично знање:Знање које је засновано на чињеницама и прихваћено од стране инжењера знања долази под чињенично знање.Хеуристичко знање:Ово знање се заснива на пракси, способности нагађања, процене и искуства.

Репрезентација знања: Користи се за формализовање знања ускладиштеног у бази знања коришћењем Иф-елсе правила.

Стицање знања: То је процес издвајања, организовања и структурирања знања из домена, специфицирања правила за стицање знања од различитих стручњака и складиштења тог знања у базу знања.

Развој експертског система

Овде ћемо објаснити рад експертског система на примеру МИЦИН ЕС. Испод су неки кораци за прављење МИЦИН-а:

• Прво, ЕС треба да се храни стручним знањем. У случају МИЦИН-а, људски стручњаци специјализовани за медицинску област бактеријских инфекција, пружају информације о узроцима, симптомима и другим сазнањима у том домену.
• КБ МИЦИН-а је успешно ажуриран. Да би га тестирао, лекар му поставља нови проблем. Проблем је да се идентификује присуство бактерије уносом детаља о пацијенту, укључујући симптоме, тренутно стање и историју болести.
• ЕС ће морати да попуни упитник од стране пацијента да би знао опште информације о пацијенту, као што су пол, старост, итд.
• Сада је систем прикупио све информације, тако да ће пронаћи решење за проблем применом ако-онда правила користећи механизам закључивања и користећи чињенице ускладиштене у КБ-у.
• На крају ће пацијенту пружити одговор коришћењем корисничког интерфејса.

Учесници у развоју Експертног система

Три су примарна учесника у изградњи Експертског система:

Стручњак:Успех ЕС-а много зависи од знања које пружају људски стручњаци. Ови стручњаци су оне особе које су специјализоване за ту специфичну област.Инжењер знања:Инжењер знања је особа која прикупља знање од стручњака из домена и затим то знање кодификује у систем према формализму.Крајњи корисник:Реч је о одређеној особи или групи људи који можда нису стручњаци, а за рад на експертском систему је потребно решење или савет за његове упите, који су сложени.

Зашто експертски систем?

Пре употребе било које технологије, морамо имати идеју о томе зашто користити ту технологију, а тиме и за ЕС. Иако имамо људске стручњаке у свакој области, шта је онда потреба за развојем компјутерског система. Дакле, испод су тачке које описују потребу за ЕС:

Нема ограничења меморије:Може да складишти онолико података колико је потребно и може да их запамти у време примене. Али за стручњаке за људе, постоје нека ограничења за памћење свих ствари у сваком тренутку.Висока ефикасност:Ако се база знања ажурира исправним знањем, онда она пружа високо ефикасан резултат, што можда није могуће за човека.Стручност у домену:Постоји много људских стручњака у сваком домену, и сви они имају различите вештине, различита искуства и различите вештине, тако да није лако добити коначан резултат за упит. Али ако ставимо знање стечено од људских стручњака у експертски систем, онда он даје ефикасан резултат мешањем свих чињеница и знањаНе утичу на емоције:На ове системе не утичу људске емоције као што су умор, бес, депресија, анксиозност, итд. Стога учинак остаје константан.Висока безбедност:Ови системи пружају високу сигурност за решавање било ког упита.Узима у обзир све чињенице:Да би одговорио на било који упит, проверава и разматра све доступне чињенице и даје резултат у складу са тим. Али могуће је да стручњак за људе из било ког разлога неће узети у обзир неке чињенице.Редовна ажурирања побољшавају перформансе:Ако постоји проблем у резултатима које пружају експертски системи, можемо побољшати перформансе система ажурирањем базе знања.

Могућности Експертског система

Испод су неке могућности експертског система:

Саветовање:У стању је да саветује људско биће за упите било ког домена из одређеног ЕС.Обезбедите способност доношења одлука:Пружа могућност доношења одлука у било ком домену, као што је доношење било које финансијске одлуке, одлуке у медицинској науци итд.Демонстрирајте уређај:У стању је да демонстрира све нове производе као што су његове карактеристике, спецификације, начин коришћења тог производа итд.Решавање проблема:Има способност решавања проблема.Објашњавање проблема:Такође је у стању да пружи детаљан опис улазног проблема.Тумачење уноса:Може да интерпретира унос који је дао корисник.Предвиђање резултата:Може се користити за предвиђање резултата.дијагноза:ЕС дизајниран за медицинску област је способан да дијагностикује болест без употребе више компоненти јер већ садржи различите уграђене медицинске алате.

Предности експертског система

• Ови системи су веома поновљиви.
• Могу се користити за ризична места где људско присуство није безбедно.
• Могућности грешке су мање ако КБ садржи тачна знања.
• Перформансе ових система остају стабилне јер на њих не утичу емоције, напетост или умор.
• Они пружају веома велику брзину за одговор на одређени упит.

Ограничења експертског система

• Одговор експертског система може бити погрешан ако база знања садржи погрешне информације.
• Као људско биће, не може произвести креативни резултат за различите сценарије.
• Његови трошкови одржавања и развоја су веома високи.
• Стицање знања за пројектовање је веома тешко.
• За сваки домен нам је потребан одређени ЕС, што је једно од великих ограничења.
• Не може да учи од себе и стога захтева ручна ажурирања.

Примене експертског система

У домену пројектовања и производње
Може се широко користити за пројектовање и производњу физичких уређаја као што су сочива камера и аутомобили.У домену знања
Ови системи се првенствено користе за објављивање релевантног знања корисницима. Два популарна ЕС која се користе за овај домен су саветник и порески саветник.У домену финансија
У финансијској индустрији, користи се за откривање било које врсте могуће преваре, сумњиве активности и саветовање банкара да ли треба да дају кредите за пословање или не.У дијагностици и отклањању кварова на уређајима
У медицинској дијагностици користи се ЕС систем и то је била прва област у којој су ови системи коришћени.Планирање и заказивање
Експертни системи се такође могу користити за планирање и заказивање одређених задатака за постизање циља тог задатка.