EKSPERTŲ SISTEMOS: ISTORIJA, SAVYBĖS, PRANAŠUMAI, TRŪKUMAI - TECHNOLOGIJA - 2025

Į ekspertinės sistemos apibrėžiamos kaip sistemų, rungtyniauti sprendimų priėmimo gebėjimas žmogaus eksperto tam tikroje srityje. Jie naudojasi tiek euristinėmis strategijomis, tiek faktais, kad patikimai ir interaktyviai išspręstų sudėtingas sprendimų priėmimo problemas.

Jie skirti išspręsti labai sudėtingas problemas, argumentuojant per žinių bazes. Užuot atstovavę procesiniu kodeksu, jiems iš esmės atstovauja „If-then“ taisyklės.

Šaltinis: pixabay.com

Jie sugeba išreikšti savo mintis ir pagrįsti tam tikras žinių sritis, o tai leidžia išspręsti daugelį problemų, kurioms paprastai reikalingas žmogaus ekspertas. Ekspertų sistemos buvo šių dienų dirbtinio intelekto, gilaus mokymosi ir mašininio mokymosi sistemų pirmtakai.

Ekspertų sistema negali pakeisti viso darbuotojo darbo trikčių šalinimo srityje. Tačiau jie gali drastiškai sumažinti darbo, kurį asmuo turi atlikti, norėdamas išspręsti problemą, kūrybinius ir novatoriškus problemų sprendimo aspektus palikdami žmonėms.

Jie vaidino svarbų vaidmenį daugelyje pramonės sričių, tokių kaip finansinės paslaugos, telekomunikacijos, sveikatos priežiūra, klientų aptarnavimas, vaizdo žaidimai ir gamyba.

Sistemos talpa

Ekspertų sistemą sudaro du posistemiai: žinių bazė, kurioje yra sukaupti faktai ir patirtis, ir išvadų variklis, kuris yra taisyklių rinkinys, taikytinas žinių bazei ar žinomiems faktams kiekvienoje konkrečioje situacijoje, kad būtų galima išvesti naujus. aktai.

Sistemos galimybes galima patobulinti papildžius žinių bazę ar taisyklių rinkinį.

Pvz., Šiuolaikinės ekspertų sistemos taip pat gali turėti galimybę mokytis automatiškai, leidžiančios tobulinti savo veikimą remiantis patirtimi, kaip tai daro žmonės.

Be to, šiuolaikinės sistemos gali lengviau įtraukti naujas žinias ir tokiu būdu būti lengvai atnaujinamos. Tokios sistemos gali geriau apibendrinti iš turimų žinių ir valdyti didelius kiekius sudėtingų duomenų.

Istorija

- Pradiniai pokyčiai

Dešimtojo dešimtmečio pabaigoje prasidėjo eksperimentai su galimybe panaudoti kompiuterines technologijas, kad būtų mėgdžiojami žmonių sprendimai. Pavyzdžiui, medicinoje buvo pradėtos kurti kompiuterinės sistemos, skirtos diagnostikai.

Šios pradinės diagnostikos sistemos įvedė paciento simptomus ir laboratorinių tyrimų rezultatus į sistemą, kad gautų diagnozę. Tai buvo pirmosios ekspertų sistemų formos.

- Pagrindiniai pokyčiai

Šešto dešimtmečio pradžioje buvo kuriamos programos, kurios išspręs tiksliai apibrėžtas problemas. Pavyzdžiui, žaidimai ar mašinų vertimai.

Šioms programoms reikėjo intelektualių samprotavimo metodų pateiktoms loginėms ir matematinėms problemoms spręsti, tačiau joms nereikėjo daug papildomų žinių.

Tyrėjai pradėjo suprasti, kad norint išspręsti daugybę įdomių problemų, programos ne tik turėjo mokėti interpretuoti problemas, bet ir reikalingos pagrindinės žinios, kad jos būtų pilnai suprantamos.

Tai pamažu lėmė ekspertų sistemų, labiau orientuotų į žinias, kūrimą.

Ekspertų sistemų koncepciją oficialiai sukūrė 1965 m. Edvardas Feigenbaumas, Stanfordo universiteto (JAV) profesorius.

Feigenbaumas paaiškino, kad pasaulis nuo duomenų apdorojimo pereina prie žinių apdorojimo, nes atsirado nauja procesoriaus technologija ir kompiuterių architektūra.

Dendral

Septintojo dešimtmečio pabaigoje buvo sukurta viena iš pirmųjų ekspertinių sistemų, pavadinimu Dendral, skirta cheminių junginių analizei.

Dendralio žinias sudarė šimtai taisyklių, apibūdinančių cheminių junginių sąveiką. Šios taisyklės buvo daugelio metų chemikų ir kompiuterių mokslininkų bendradarbiavimo rezultatas.

- Brandos

Ekspertų sistemos pradėjo daugėti devintajame dešimtmetyje. Daugelis „Fortune 500“ kompanijų pritaikė šią technologiją kasdienėje verslo veikloje.

Dešimtajame dešimtmetyje daugelis verslo programų tiekėjų, tokių kaip „Oracle“ ir „SAP“, integruoti ekspertų sistemų galimybes į savo produktų rinkinį, kaip verslo logikos paaiškinimo būdą.

charakteristikos

- Patirties lygis

Ekspertų sistema turi pasiūlyti aukščiausio lygio kompetenciją. Suteikia efektyvumo, tikslumo ir idėjinio problemų sprendimo.

- Reakcija laiku

Vartotojas sąveikauja su ekspertų sistema gana pagrįstą laiką. Šios sąveikos laikas turi būti trumpesnis nei laikas, per kurį ekspertas gauna tiksliausią tos pačios problemos sprendimą.

- Patikimumas

Ekspertų sistema turi būti patikima. Norėdami tai padaryti, neturite daryti klaidų.

- Veiksmingas mechanizmas

Ekspertų sistema turi turėti veiksmingą mechanizmą, skirtą joje esančių žinių rinkiniui valdyti.

- Tvarkykite problemas

Ekspertų sistema turi sugebėti spręsti sudėtingas problemas ir priimti teisingus sprendimus, kad galėtų pateikti sprendimus.

- Komponentai

Žinių bazė

Tai organizuotas duomenų rinkimas, atitinkantis sistemos patirties sritį.

Pokalbių ir stebėjimų su žmonių ekspertais metu reikia atsižvelgti į faktus, kurie sudaro žinių bazę.

Išvada variklis

Interpretuokite ir įvertinkite faktus žinių bazėje naudodamiesi taisyklėmis, kad pateiktumėte rekomendaciją ar išvadą.

Šios žinios pateikiamos „If-Tada“ gamybos taisyklių forma: „Jei sąlyga yra tiesa, tada galima padaryti šį išskaičiavimą“.

Išvados

Dažnai prie kiekvienos gamybos taisyklės išvados ir galutinės rekomendacijos pridedamas tikimybės koeficientas, nes padaryta išvada nėra absoliutus tikrumas.

Pvz., Ekspertinė akių ligų diagnozavimo sistema, remdamasi pateikta informacija, galėtų nurodyti, kad asmuo serga glaukoma, kai 90% tikimybė.

Taip pat gali būti parodyta taisyklių seka, per kurią buvo padaryta išvada. Šios grandinės stebėjimas padeda įvertinti rekomendacijos patikimumą ir yra naudinga kaip mokymosi priemonė.

Tipai

Taisyklių pagrindu

Šioje sistemoje žinios pateikiamos kaip taisyklių rinkinys. Taisyklė yra tiesioginis ir lankstus būdas išreikšti žinias.

Taisyklę sudaro dvi dalys: „Jei“ dalis, vadinama sąlyga, ir „Tada“ dalis, vadinama dedukcija. Pagrindinė taisyklės sintaksė yra: Jei (sąlyga) Tada (dedukcija).

Remiantis miglota logika

Kai norite išreikšti žinias, vartodami neaiškius žodžius, tokius kaip „labai mažai“, „vidutiniškai sunku“, „ne toks senas“, galima naudoti miglotą logiką.

Ši logika naudojama netiksliam apibrėžimui apibūdinti. Jis grindžiamas idėja, kad visi dalykai aprašomi slankiuoju mastu.

Klasikinė logika veikia dviem tikrumo reikšmėmis: True (1) ir False (0). Apibrėžtoje logikoje visos tikrumo vertės yra išreikštos realiaisiais skaičiais nuo 0 iki 1.

Apytikslė logika reiškia žinias, pagrįstas tiesos laipsniu, o ne absoliučiu klasikinės logikos teisingumu.

Neuronal

Taisyklėmis pagrįstos ekspertų sistemos pranašumai taip pat sujungia neuroninio tinklo pranašumus, tokius kaip mokymasis, apibendrinimas, tvirtumas ir lygiagretus informacijos apdorojimas.

Ši sistema turi ne tradicinių žinių, bet neuroninių žinių bazę. Žinios kaupiamos kaip svoriai neuronuose.

Šis derinys leidžia neuronų ekspertų sistemai pagrįsti savo išvadas.

Difuzinis neuronas

Apytikslė logika ir neuroniniai tinklai yra papildomos ekspertų sistemų kūrimo priemonės.

Apytikslėms sistemoms trūksta galimybių mokytis ir jos negali prisitaikyti prie naujos aplinkos. Kita vertus, nors neuroniniai tinklai gali išmokti, jų procesas vartotojui yra labai sudėtingas.

Neuroninės miglotos sistemos gali sujungti neuroninio tinklo skaičiavimo ir mokymosi galimybes su žmogaus žinių vaizdavimu ir miglotųjų sistemų paaiškinimo įgūdžiais.

Dėl to neuroniniai tinklai tampa skaidresni, o neryškioji sistema tampa mokoma.

Privalumas

Prieinamumas

Dėl masinės programinės įrangos gamybos ekspertų sistemos lengvai prieinamos bet kur ir bet kada.

Sumažinta rizika

Bendrovė gali eksploatuoti ekspertų sistemą žmonėms pavojingose ​​aplinkose. Jie gali būti naudojami bet kurioje pavojingoje aplinkoje, kurioje žmonės negali dirbti.

Verslo žinios

Jie gali tapti organizacinių žinių plėtotės įrankiu, priešingai nei asmenų žinios įmonėje.

Atsakymas paaiškinimas

Jie geba tinkamai paaiškinti savo sprendimų priėmimą, išsamiai apibūdindami priežastis, dėl kurių buvo atsakyta.

Kai jie naudojami kaip mokymo priemonės, pradedantiesiems jie tampa greitesni.

Greitas atsakymas

Padeda greitai ir tiksliai gauti atsakymus. Ekspertų sistema gali atlikti savo užduočių dalį daug greičiau nei žmonių ekspertai.

Žemas klaidų lygis

Sėkmingų ekspertų sistemų klaidų lygis yra gana žemas, kartais daug mažesnis nei tos pačios užduoties žmonių klaidų lygis.

Emocinis atsakas

Ekspertų sistemos veikia nesijaudindamos. Jie neturi įtampos, nuovargio ar panikos, o avarinėmis situacijomis dirba stabiliai.

Žinių pastovumas

Ekspertų sistema palaiko reikšmingą informacijos lygį. Šios žinios truks neribotą laiką.

Greitas prototipų sudarymas

Naudojant ekspertų sistemą, galima įvesti kai kurias taisykles ir sukurti prototipą dienomis, o ne mėnesiais ar metais, paprastai siejamais su sudėtingais IT projektais.

Daugybė patirčių

Ekspertų sistema gali būti suprojektuota taip, kad joje būtų daugelio kvalifikuotų ekspertų žinios ir tokiu būdu būtų galima išspręsti sudėtingas problemas.

Tai sumažina ekspertų problemų sprendimo konsultantų konsultavimo išlaidas. Jie yra priemonė sunkių žinių šaltiniams gauti.

Trūkumai

Žinių įgijimas

Visada sunku gauti tam tikrų sričių ekspertų laiką bet kuriai programinei įrangai, tačiau ekspertų sistemoms - ypač sudėtinga, nes ekspertai yra labai vertinami ir nuolat reikalaujami iš organizacijų.

Dėl to pastaraisiais metais didelis kiekis tyrimų buvo sutelktas į žinių įgijimo įrankius, kurie padeda automatizuoti projektavimo procesą, derinti ir išlaikyti ekspertų nustatytas taisykles.

Sistemos integracija

Pirmosioms ekspertų sistemoms buvo sunku integruoti sistemas su duomenų bazėmis, nes įrankiai daugiausia buvo kalbomis ir platformomis, nežinomomis įmonių aplinkoje.

Dėl to buvo labai stengiamasi integruoti ekspertų sistemų įrankius su senąja aplinka, perkeliant į standartines platformas.

Šios problemos daugiausia buvo išspręstos pasikeitus paradigmai, nes kompiuteriai pamažu buvo priimami skaičiavimo aplinkoje kaip teisėta platforma rimtų verslo sistemų plėtrai.

Apdorojimo sudėtingumas

Padidinus žinių bazę, apdorojimas tampa sudėtingesnis.

Pavyzdžiui, jei ekspertų sistemoje yra 100 milijonų taisyklių, akivaizdu, kad ji būtų per daug sudėtinga ir jai iškiltų daugybė skaičiavimo problemų.

Išvadų variklis turėtų turėti galimybę apdoroti daugybę taisyklių, kad galėtų priimti sprendimą.

Kai yra per daug taisyklių, taip pat sunku patikrinti, ar šios sprendimo taisyklės atitinka viena kitą.

Taip pat sunku nustatyti prioritetą taisyklių naudojimui, norint efektyviau veikti, arba kaip išspręsti dviprasmybes.

Žinių atnaujinimas

Viena su žinių baze susijusi problema yra tai, kaip greitai ir efektyviai atlikti atnaujinimus. Taip pat, kaip pridėti naujų žinių, tai yra, kur jas pridėti tarp daugybės taisyklių.

Programos

Diagnostika ir trikčių šalinimas

Tai apibendrina visas sistemas, nustatančias gedimus, ir siūlo taisyti netinkamo proceso ar įrenginio veiksmus.

Viena iš pirmųjų žinių sričių, kurioje buvo taikoma ekspertų sistemų technologija, buvo medicininė diagnozė. Tačiau inžinerinių sistemų diagnostika greitai lenkė medicininę diagnostiką.

Diagnozė gali būti išreikšta taip: atsižvelgiant į pateiktus įrodymus, kokia yra pagrindinė problema, priežastis ar priežastis?

Planavimas ir planavimas

Šios ekspertų sistemos analizuoja tikslų rinkinį, kad nustatytų veiksmus, kuriais siekiama tų tikslų, ir pateikia išsamų tų veiksmų išdėstymą laikui bėgant, atsižvelgiant į medžiagas, personalą ir kitus apribojimus.

Kaip pavyzdžius galima paminėti avialinijų personalą ir skrydžių planavimą bei gamybos proceso planavimą.

Finansiniai sprendimai

Buvo sukurtos finansinės konsultavimo sistemos, padedančios bankininkams apsispręsti, ar teikti paskolas privatiems asmenims ir įmonėms.

Draudimo kompanijos naudoja šias ekspertų sistemas, kad įvertintų kliento pateiktą riziką ir taip nustatytų draudimo kainą.

Proceso stebėjimas ir kontrolė

Jie analizuoja duomenis iš fizinių prietaisų realiu laiku, norėdami pastebėti anomalijas, numatyti tendencijas ir kontroliuoti tiek optimizavimą, tiek gedimų taisymą.

Šių sistemų pavyzdžiai yra naftos perdirbimo ir plieno gamybos pramonėje.

Žinių konsultavimas

Pagrindinė šios programos funkcija yra suteikti prasmingą įžvalgą apie vartotojo problemą tos problemos aplinkoje.

Šiai kategorijai priklauso dvi ekspertų sistemos, kurios yra labiausiai paplitusios visame pasaulyje.

Pirmoji iš šių sistemų yra patarėjas, kuris pataria vartotojui, kaip teisingai naudoti gramatiką tekste.

Antrasis yra mokesčių patarėjas, prisijungęs prie mokesčių rengimo sistemos. Konsultuoja vartotoją dėl strategijos ir konkrečios mokesčių politikos.

Nuorodos

1. „Guru99“ (2019 m.). Dirbtinio intelekto ekspertų sistema: kas yra, programos, pavyzdys. Paimta iš: guru99.com.
2. Vikipedija, nemokama enciklopedija (2019). Ekspertų sistema. Paimta iš: en.wikipedia.org.
3. Margaret Rouse (2019 m.). Ekspertų sistema. Techninis tikslas. Paimta iš: searchenterpriseai.techtarget.com.
4. Vladimiras Zwassas (2019 m.). Ekspertų sistema. Enciklopedija Paimta iš: britannica.com.
5. „Wtec“ (2019 m.). Ekspertų sistemų taikymas. Paimta iš: wtec.org.
6. Virusinis Nagori (2014). Ekspertų sistemos tipai: lyginamasis tyrimas. Semantinis mokslininkas Paimta iš: pdfs.semanticscholar.org.
7. Kompiuterijos pasaulis (2010). Ekspertų sistemos. Paimta iš: intelligence.worldofcomputing.net.