Tagad dienā mākslīgais intelekts un ekspertu sistēmas ir ļoti populāri. Ikvienam ir jautājums, kāda ir ekspertu sistēma. Pirms sākam darbu ar Expert System, mēs varam iegūt īsas zināšanas par AI. Vienkārši sakot, mākslīgais intelekts ir datorzinātņu nozare, kas attīsta sistēmu, programmatūru tādā veidā, ka viņi izturas saprātīgi vai gluži tāpat kā cilvēks, un ekspertu sistēma ir viena no pētniecības jomām AI.
Ekspertu sistēmas ir datorprogrammas, kas izstrādātas sarežģītu problēmu risināšanai vajadzīgajā jomā. Viņi mēģina izveidot inteliģentu datoru tādā pašā veidā, kā inteliģents domā, mācās, izlemj, mēģinot atrisināt problēmu. Tās dažādās īpašības ir augstas veiktspējas, saprotamas, uzticamas un ļoti atsaucīgas.
Ekspertu sistēmas var konsultēt, pamācīt un palīdzēt cilvēkam lēmumu pieņemšanā, demonstrējot, diagnosticējot, interpretējot ieguldījumu un noslēdzot padomu. Viņi prognozē rezultātus un pamato secinājumu, kā arī piedāvā alternatīvas problēmas iespējas.
Tomēr viņi nevar iegūt precīzu rezultātu no nepietiekamas zināšanu bāzes un nevar pilnveidot savas zināšanas, jo viņi nespēj aizstāt cilvēka lēmumu pieņemšanas spējas.
Ekspertu sistēmu sastāvdaļas ietver:
Zināšanu pamats:
Tas satur augstas kvalitātes zināšanas konkrētai jomai. Informācija tiek organizēta kā faktu apkopojums par uzdevuma apgabalu. Informācijas un pieredzes kombināciju sauc par zināšanām. Jebkuru ekspertu sistēmu panākumi galvenokārt ir atkarīgi no ļoti precīzu un precīzu zināšanu vākšanas.
Secinājumu dzinējs:
Lai atrastu pareizu un nevainojamu risinājumu, būtisks ir efektīvu procedūru un noteikumu pielietojums, ko veic Inference Engine. Pirms risinājuma tiek sakārtoti visi faktiskie apstākļi, kā arī noteikumi un noteikumi.
• Tas atkārtoti piemēro noteikumus iegūtajiem faktiem.
• Ja nepieciešams, tas papildina zināšanu bāzi ar jaunām zināšanām.
• Tas novērš neskaidrības, ja lietai ir piemērojami vairāki noteikumi.
Inference Engine izmanto izmēģinājumu un kļūdu metodes, lai nonāktu pie risinājuma:
• Uz priekšu ķēdes - Tas tiek darīts, lai uzzinātu nākamo notikumu ķēdi. Lai uzzinātu, kas var notikt nākotnē, piemēram, akciju tirgus stāvokļa prognozēšana kā demonetizācijas ietekme.
1. fakts UN 2. fakts => 1. lēmums
3. fakts VAI 4. fakts => 2. lēmums
1. lēmums UN 2. lēmums => 3. lēmums
• Atpakaļ ķēdes - Tas tiek darīts, lai noskaidrotu pagātnes notikumu iespējas. Šeit Inference Engine mēģina noskaidrot, kādi apstākļi varēja notikt agrāk, piemēram, cūku gripas diagnosticēšana cilvēkiem.
3. lēmums => 1. lēmums un 2. lēmums
1. lēmums => 1. un 2. fakts
2. lēmums => 3. vai 4. fakta lietotāja saskarne
Lietotāja interfeiss:
Tas nodrošina mijiedarbību starp eksperta zonas lietotāju un ekspertu sistēmām. Tam jāpalīdz lietotājiem sasniegt savus mērķus pēc iespējas īsākā laikā un laikā. Tas jāveido atbilstoši lietotāja vēlamajai darba praksei. Tās tehnoloģijai jābūt pielāgojamai lietotāja prasībām. Tam vajadzētu efektīvi izmantot lietotāja ievadīto informāciju.
Ekspertu sistēmas tiek izmantotas dažādās jomās, piemēram, projektēšanā, medicīniskajā diagnostikā, datu uzraudzībā, fiziskā procesa kontrolē, transportlīdzekļu un datoru kļūdās un krāpšanas atklāšanā.
Ekspertu sistēmu izstrādes process ir šāds:
• Nosakiet precīzu problēmu apgabalu
• Projektējiet sistēmu atbilstoši prasībām
• Izstrādāt modeli
• Pārbaudiet un uzlabojiet modeli līdz darba pabeigšanai
• Apkope
• Viegli pieejama programmatūras masveida ražošanas dēļ.
• Pieejams, jo ražošanas izmaksas ir saprātīgas.
• Ātri rezultāti, jo tie samazina darba apjomu.
• Kļūdu līmenis ir zems, salīdzinot ar cilvēku kļūdām.
• Viņi var strādāt cilvēkiem bīstamā vidē.
• Viņi strādā vienmērīgi, nenokļūstot emocionālos, sasprindzinātos un nogurdinošos.
Tiem nepieciešams ievērojams izstrādes laiks un datora resursi. Lielas sistēmas ir dārgas. Nepieciešami vairāki ekspertu sistēmu līmeņi, piemēram, datori, serveri ar nepieciešamo programmatūru, jaudīgi redaktori un atkļūdošanas rīki ar vairākiem logiem, taču to ir grūti uzturēt augstās attīstības dēļ izmaksas. Arī ekspertu zināšanu apguve ir grūta.
Ekspertu sistēmām ir bijusi liela loma daudzās nozarēs, tostarp finanšu pakalpojumos, telekomunikācijās, veselības aprūpe, klientu apkalpošana, transports, videospēles, ražošana, aviācija un rakstiski komunikācija. Medicīniskās diagnozes, piemēram, Dendral, ir palīdzējušas ķīmiķiem identificēt organiskās molekulas, un MYCIN ir palīdzējis identificēt baktērijas asinīs. Tajā tika ieteiktas antibiotikas un devas.
Nesenā attīstība, ROSS, balstās uz pašmācības sistēmām. Tas izmanto datu ieguvi, modeļu atpazīšanu, dziļu mācīšanos un dabiskas valodas apstrādi, lai atdarinātu cilvēka smadzeņu darbību.
Ekspertu sistēmas un mākslīgā intelekta sistēmas ir sākušas debates par cilvēces likteni šāda intelekta priekšā. Izskatās, ka skaitļošanas jauda ir pārspējusi mūsu spēju to kontrolēt.