Что такое экспертные системы в области искусственного интеллекта? Полное руководство

Экспертные системы часто используются в качестве альтернативы при поиске решений сложных проблем, требующих определенного типа человеческих навыков. Экспертная система искусственного интеллекта (ИИ) — это система принятия решений с помощью компьютеров. Он предназначен для решения сложных задач. Для этого он использует знания, логическое мышление и соблюдение норм. Это одно из первых практических применений искусственного интеллекта.

Что такое экспертная система?

Экспертные системы — это интерактивные, надежные компьютерные инструменты принятия решений, которые используют данные и эвристику для решения сложных задач принятия решений. Считается, что он представляет собой вершину человеческих знаний и мудрости. Задача экспертной системы — решать самые сложные проблемы в конкретной области.

Ваша карьера в области искусственного интеллекта и машинного обучения уже не за горами! Магистерская программа AI EngineerИзучите программу

Характеристики экспертной системы

Ниже приведены характеристики экспертной системы.

• Человек-эксперт может измениться, но экспертная система может существовать вечно.
• Это облегчает распространение человеческого опыта.
• Экспертная система может включать в себя знания нескольких экспертов-людей, что повысит эффективность ответов.
• Это снижает затраты на консультацию к специалисту в различных областях, включая медицинскую диагностику.
• Вместо использования стандартного процедурного кода экспертные системы могут решать сложные задачи, выводя новые факты из известных фактов знаний, которые обычно представляются в виде правил «если-то».

Компоненты экспертной системы

В ИИ есть пять компонентов экспертной системы:

• База знаний: База знаний содержит факты и правила в экспертной системе. Он включает нормы решения проблем и формулирования методов, относящихся к предметной области и знаниям в конкретных дисциплинах.
• Механизм вывода. Самая фундаментальная задача механизма вывода — собрать соответствующую информацию из базы знаний, проанализировать ее и найти решение проблемы пользователя. Механизмы вывода также обладают навыками объяснения и устранения неполадок.
• Модуль приобретения знаний и обучения: с помощью этого компонента экспертные системы могут собирать больше информации из многочисленных источников. После этого знания сохраняются в базе знаний.
• Пользовательский интерфейс: с помощью этого элемента неопытный пользователь может взаимодействовать с экспертной системой и разрабатывать решения.
• Модуль пояснений: этот модуль дает пользователю обоснование вывода.

Примеры экспертных систем

Ниже приведены некоторые примеры экспертных систем:

• MYCIN: Он мог распознавать различные бактерии, которые могут вызывать острые инфекции, и был основан на обратном цепочке. Кроме того, он может предложить лекарства в зависимости от веса пациента. Это один из лучших примеров экспертной системы.
• ДЕНДРАЛ: инструмент прогнозирования молекулярной структуры для химического анализа.
• CaDet: Это один из лучших примеров экспертной системы, способной обнаруживать рак на самых ранних стадиях.
• PXDES: Вид и стадия рака легких определяются с помощью экспертной системы PXDES. Чтобы определить состояние, делается фотография верхней части тела, напоминающей тень. Эта тень определяет вид и строгость.

Преимущества экспертных систем

Использование экспертных систем вместо людей-экспертов имеет ряд преимуществ:

• Точность: Экспертные системы невосприимчивы к эмоциональной или человеческой неточности. Они основывают свой выбор на фактах и ​​правилах.
• Постоянно: Когда специалисты-люди покидают свои должности, может последовать техническая информация. Системы, основанные на знаниях, предлагают вечный резервуар информации и знаний.
• Логический вывод: экспертные системы используют различные принципы, такие как правила «если-то», для получения выводов на основе уже известных данных.
• Контроль затрат: по сравнению со стоимостью найма специалистов-людей, экспертные системы сравнительно дешевы. Они могут помочь в принятии решений быстрее и с меньшими затратами.
• Несколько экспертов. База знаний экспертной системы пополняется несколькими экспертами. Это дает больше информации и не позволяет одному эксперту влиять на процесс принятия решений.

Приложения экспертной системы

• Он имеет широкий спектр применений при проектировании и производстве материальных объектов, включая проектирование и производство автомобилей и объективов для фотоаппаратов.
• Эти системы обычно используются в области знаний для распространения соответствующей информации среди пользователей. Налоговые консультанты и консультанты — это два стандартных ES, используемых для этого предмета.
• Он используется в финансовом секторе для выявления любого потенциального мошенничества и подозрительного поведения.
• Экспертная система AI используется при оценке и ремонте оборудования. Система ES используется в медицинской диагностике и является первым применением этих систем.

Обычная система против экспертной системы

Решающее различие между экспертными системами и обычным программным обеспечением для решения проблем заключается в методе, используемом для кодирования знаний, связанных с проблемой. В традиционных приложениях для кодирования знаний о проблеме используются как структуры данных, так и программы. Вся проблемная экспертиза представлена ​​только в структурах данных, а не в программах, в экспертном методе.

Традиционные системы не способны объяснить конкретное решение проблемы. Эти системы направлены на предоставление простых решений. Однако экспертные системы могут обосновать, почему во время процесса требуется определенная информация и как был достигнут конкретный результат.

Обычно экспертная система выполняет свои выводы посредством символических вычислений, используя символы знаний, такие как правила, различные формы сетей, фреймы, сценарии и т. д. Тем не менее, эти термины не могут быть выражены традиционными системами. Они слишком упрощают проблемы и не могут сформулировать вопросы «как, почему».

Станьте специалистом по данным, пройдя практическое обучение! Магистерская программа Data ScientistИзучите программу

Человек-эксперт против экспертной системы

Существенное различие между экспертными системами в области искусственного интеллекта и экспертами-людьми заключается в том, что экспертные системы обрабатывают знания, представленные в форме правил, и используют репрезентативные рассуждения в ограниченной области, тогда как эксперты-люди используют знания в форме эвристических эмпирических правил для решения проблем. в ограниченном домене.

Экспертные системы всегда доступны, в отличие от экспертов-людей, которые доступны только в определенные часы дня. Экспертные системы решают любую проблему в кратчайшие сроки, но люди-эксперты могут не торопиться.

С нетерпением жду успешной карьеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Зарегистрируйтесь в нашей программе профессиональной сертификации в области искусственного интеллекта и машинного обучения в сотрудничестве с Университетом Пердью прямо сейчас.

Заключение

В заключение отметим, что экспертные системы интерактивны и заслуживают доверия при решении сложных проблем. Он используется в программах по управлению персоналом, медицине и других целях. Улучшенное качество решений, экономия средств, последовательность, быстрота и надежность — вот некоторые из основных преимуществ экспертных систем в области искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект и машинное обучение сегодня набирают обороты, и это полезно знать. Итак, если вы ищете способ стать экспертом в области машинного обучения и искусственного интеллекта, вы можете выбрать программу последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря курсам, актуальным для отрасли, вы сможете полностью раскрыть свой потенциал специалиста в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое экспертная система в ИИ?

Экспертная система — это компьютерное программное обеспечение, которое использует технологии искусственного интеллекта (ИИ) для воспроизведения принятия решений и действий человека или группы, обладающих знаниями и опытом в определенной области.

2. Что такое экспертная система с примерами?

Компьютерная программа, которая имитирует суждения человека-эксперта, в искусственном интеллекте называется экспертной системой. Несколько примеров экспертной системы — DENDRAL, инструмент прогнозирования молекулярной структуры для химического анализа. Еще одним примером экспертной системы, прогнозирующей вид и степень рака легких, является PXDES.

3. Что такое экспертные системы и каких типов?

Экспертные системы можно разделить на пять категорий:

• Экспертные системы, основанные на правилах
• Фреймовые экспертные системы
• Нейронные экспертные системы
• Нечеткие экспертные системы
• Нейро-нечеткие экспертные системы.

4. Каковы пять компонентов экспертной системы?

Экспертная система состоит из пяти основных частей:

• База знаний
• Механизм вывода
• Компонент объяснения
• Пользовательский интерфейс
• Компонент приобретения.

5. Каковы преимущества экспертной системы?

Экспертные системы могут отслеживать производственные факторы, собирать данные и выявлять процессы, которые отклоняются от нормы, указывая на потенциальные проблемы.

Он может предложить надежные решения для рутинных решений, процедур и обязанностей. Он может функционировать непрерывно, не ограничиваясь человеческими ограничениями.

6. Каковы особенности экспертной системы?

Некоторые особенности экспертной системы:

• Они выступают на высоком уровне.
• Они просты для понимания.
• Они полностью заслуживают доверия.
• Они довольно восприимчивы.