Expertní systém je počítačový program, který je navržen tak, aby řešil složité problémy a poskytoval rozhodovací schopnost jako lidský expert. Provádí to extrahováním znalostí ze své znalostní báze pomocí pravidel uvažování a vyvozování podle uživatelských dotazů.
Expertní systém je součástí AI a první ES byl vyvinut v roce 1970, což byl první úspěšný přístup umělé inteligence. Jako expert řeší nejsložitější problém extrakcí znalostí uložených v jeho znalostní bázi. Systém pomáhá při rozhodování o použití compsex problémů jak fakta, tak heuristiku jako odborník na člověka . Nazývá se tak, protože obsahuje odborné znalosti konkrétní domény a dokáže vyřešit jakýkoli složitý problém této konkrétní domény. Tyto systémy jsou určeny pro konkrétní doménu, jako je např medicína, věda, atd.
Výkon expertního systému je založen na znalostech experta uložených v jeho znalostní bázi. Čím více znalostí je uloženo v KB, tím více tento systém zlepšuje svůj výkon. Jedním z běžných příkladů ES je návrh pravopisných chyb při psaní do vyhledávacího pole Google.
konstruktory v Javě
Níže je blokové schéma, které představuje fungování expertního systému:
Poznámka: Je důležité si uvědomit, že expertní systém nenahrazuje lidské experty; místo toho se používá k pomoci člověku při složitém rozhodování. Tyto systémy nemají lidské schopnosti myslet a pracovat na základě znalostní báze dané domény.
Níže jsou uvedeny některé oblíbené příklady expertního systému:
Charakteristika expertního systému
Komponenty expertního systému
Expertní systém se skládá především ze tří částí:
sousední úhly
1. Uživatelské rozhraní
S pomocí uživatelského rozhraní expertní systém komunikuje s uživatelem, bere dotazy jako vstup v čitelném formátu a předává je inferenčnímu enginu. Po obdržení odpovědi od inferenčního enginu zobrazí výstup uživateli. Jinými slovy, jedná se o rozhraní, které pomáhá neodbornému uživateli komunikovat s expertním systémem za účelem nalezení řešení .
2. Inference Engine (Pravidla motoru)
- Inferenční stroj je známý jako mozek expertního systému, protože je hlavní procesorovou jednotkou systému. Aplikuje pravidla odvození na znalostní bázi k odvození závěru nebo vyvození nových informací. Pomáhá při odvozování bezchybného řešení dotazů položených uživatelem.
- Pomocí inferenčního enginu systém extrahuje znalosti ze znalostní báze.
- Existují dva typy inferenčního enginu:
Inferenční stroj používá k odvození řešení níže uvedené režimy:
3. Znalostní báze
- Znalostní báze je typ úložiště, které uchovává znalosti získané od různých odborníků v konkrétní doméně. Je považován za velké úložiště znalostí. Čím více znalostní báze, tím přesnější bude Expertní systém.
- Je to obdoba databáze, která obsahuje informace a pravidla konkrétní domény nebo subjektu.
- Na znalostní bázi lze také nahlížet jako na kolekce objektů a jejich atributů. Například lev je předmět a jeho atributy jsou, že je to savec, není to domácí zvíře atd.
Součásti znalostní báze
Zastoupení znalostí: Používá se k formalizaci znalostí uložených ve znalostní bázi pomocí pravidel If-else.
Získávání znalostí: Je to proces extrahování, organizování a strukturování doménových znalostí, specifikování pravidel pro získání znalostí od různých odborníků a ukládání těchto znalostí do znalostní báze.
klávesnice o stránku dolů
Vývoj expertního systému
Zde vysvětlíme fungování expertního systému na příkladu MYCIN ES. Níže jsou uvedeny některé kroky k vytvoření MYCIN:
- Za prvé, ES by měly být krmeny odbornými znalostmi. V případě MYCIN poskytují informace o příčinách, příznacích a dalších znalostech v této oblasti odborníci na lidskou medicínu specializovaní na oblast bakteriální infekce.
- KB MYCIN byla úspěšně aktualizována. Aby to mohl otestovat, lékař mu poskytne nový problém. Problémem je identifikovat přítomnost bakterií zadáním podrobností o pacientovi, včetně symptomů, aktuálního stavu a anamnézy.
- ES bude potřebovat dotazník, který pacient vyplní, aby znal obecné informace o pacientovi, jako je pohlaví, věk atd.
- Nyní systém shromáždil všechny informace, takže najde řešení problému použitím pravidel if-then pomocí inferenčního enginu a pomocí faktů uložených v KB.
- Nakonec poskytne pacientovi odpověď pomocí uživatelského rozhraní.
Účastníci vývoje Expertního systému
Na budování expertního systému se podílejí tři hlavní účastníci:
Proč expertní systém?
Před použitím jakékoli technologie musíme mít představu o tom, proč tuto technologii používat, a tedy totéž pro ES. Přestože máme lidské odborníky v každé oblasti, co je potřeba vyvinout počítačový systém. Níže jsou tedy body, které popisují potřebu ES:
soubor otevřít v java
Schopnosti expertního systému
Níže jsou uvedeny některé funkce expertního systému:
Výhody expertního systému
- Tyto systémy jsou vysoce reprodukovatelné.
- Lze je použít na riziková místa, kde není bezpečná přítomnost člověka.
- Možnosti chyb jsou menší, pokud KB obsahuje správné znalosti.
- Výkon těchto systémů zůstává stabilní, protože není ovlivněn emocemi, napětím nebo únavou.
- Poskytují velmi vysokou rychlost odpovědi na konkrétní dotaz.
Omezení expertního systému
- Odpověď expertního systému může být chybná, pokud znalostní báze obsahuje nesprávné informace.
- Stejně jako lidská bytost nemůže vytvářet kreativní výstupy pro různé scénáře.
- Náklady na jeho údržbu a vývoj jsou velmi vysoké.
- Získávání znalostí pro projektování je velmi obtížné.
- Pro každou doménu požadujeme specifický ES, což je jedno z velkých omezení.
- Nemůže se učit sám od sebe, a proto vyžaduje ruční aktualizace.
Aplikace expertního systému
Může být široce používán pro navrhování a výrobu fyzických zařízení, jako jsou čočky fotoaparátů a automobily.
Tyto systémy se primárně používají pro publikování příslušných znalostí uživatelům. Dva populární ES používané pro tuto doménu jsou poradce a daňový poradce.
Ve finančních odvětvích se používá k odhalování jakéhokoli typu možného podvodu, podezřelé činnosti a poradenství bankéřům, zda by měli poskytovat úvěry pro podnikání nebo ne.
V lékařské diagnostice se používá systém ES a byla to první oblast, kde byly tyto systémy použity.
Expertní systémy lze také použít pro plánování a plánování některých konkrétních úkolů pro dosažení cíle daného úkolu.