Sistem expert

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare

Un sistem expert este un program care încearcă să reproducă performanța uneia sau mai multor persoane care sunt experți într-un anumit domeniu de activitate și este o aplicație sau o ramură a inteligenței artificiale .

Generalitate

Programele folosite de sistemele expert sunt în măsură să pună în aplicare inferență proceduri adecvate pentru rezolvarea deosebit de complexe probleme , care, dacă sunt plasate într - o dimensiune umană, ar putea fi remediată numai de către un expert în domeniul disciplinar în care problema să fie rezolvată cade.. Aceasta implică faptul că un astfel de sistem poate folosi într-un mod hotărât și autoritar instanțele inferențiale care stau la baza funcționării corecte a programului, astfel încât acesta este capabil să depășească incertitudinile și dificultățile pe care se învârte activitatea sa.

Prin urmare, sistemele expert diferă de alte programe similare prin faptul că, referindu-se la tehnologiile dezvoltate conform inteligenței artificiale , ele sunt întotdeauna capabile să prezinte pașii logici care stau la baza deciziilor lor: un scop care, de exemplu, nu este fezabil.

Sistemul expert constă în principal din trei secțiuni:

  1. o bază de cunoștințe, în care se acumulează regulile deductive și procedurale pe care sistemul le folosește în activitatea sa;
  2. un motor de inferență, în care programul se ocupă de aplicarea concretă a noțiunilor conținute în baza de date;
  3. o interfață de utilizator, care permite interacțiunea dintre subiectul uman și programul care trebuie să dea un răspuns la problemele sale.

Aceste informații sunt destul de generale și extrem de flexibile în ceea ce privește desemnarea unui program cu o astfel de definiție. De fapt, nu există sisteme capabile să satisfacă cu adevărat în întregime tipul de cunoștințe care ar trebui să caracterizeze un astfel de sistem. De fapt, în majoritatea programelor, componentele care prezidează procedurile de inferență nu pot respecta rigoarea inerentă unui algoritm , deoarece în situații extrem de complicate ar fi prea scump să analizăm fiecare posibilitate; deci recurgem la stratagema euristică , care, printr-o logică fuzzy , sacrifică securitatea algoritmului pentru a ajunge la rezultate extrem de probabile, dar în orice caz falibile.

Clasificare

Sistemele expert se încadrează în două categorii principale.

Sisteme expert bazate pe reguli

Sistemele expert bazate pe reguli sunt programe compuse din reguli sub forma IF condizione THEN azione (dacă condiție, atunci acțiune). Având în vedere o serie de fapte, sistemele expert, datorită regulilor din care sunt compuse, sunt capabile să deducă fapte noi.

De exemplu, să presupunem că aveți o problemă de sănătate, oferim sistemului expert următoarele fapte:

  1. Mă doare capul
  2. imi este frig
  3. temperatura corpului este de 38 ° C

sistemul expert își asumă faptele și alege o regulă formată după cum urmează:

IF ((mal di testa) AND (raffreddore) AND (temperatura >= 38)) THEN (Il suo problema è l'INFLUENZA).

Exemple de sisteme de reguli sunt Jess și CLIPS .

Sisteme expert bazate pe copaci

Un sistem expert bazat pe arbori, având în vedere un set de date și câteva inferențe, ar crea un arbore care ar clasifica diferitele date. Datele noi ar fi analizate din copac, iar nodul de sosire ar reprezenta deducția.

Rețineți că un sistem expert nu este „inteligent” în sensul comun al cuvântului, adică creativ. Deducerile unui sistem expert nu pot depăși setul de noțiuni introduse inițial și consecințele acestora. Ceea ce le face utile este că, la fel ca calculatoarele electronice, pot gestiona o cantitate mare de date foarte rapid și, prin urmare, iau în considerare o multitudine de reguli și detalii pe care un expert uman le poate ignora, trece cu vederea sau uita.

Categorie Tip de aplicatie Exemple
Interpretare Deduceți descrierile situațiilor din date descriptive Hearsay (Speech Recognition), PROSPECTOR
Predicție Pentru a deduce consecințele probabile ale anumitor situații Evaluarea prematură a riscului de naștere [1]
Diagnostic Deducerea defecțiunilor de la observabilele unui sistem CADUCEUS, MYCIN, PUFF, Mistral, [2] Eydenet, [3] Kaleidos [4]
Proiecta Configurați obiecte pe baza condițiilor și constrângerilor date Dendral, Consilier pentru împrumuturi ipotecare, R1 (configurație Dec Vax)
Planificare Planificați acțiuni Planificarea misiunii pentru vehiculul subacvatic autonom [5]
Monitorizarea Comparați observațiile pentru a planifica acțiuni în sisteme vulnerabile REACTOR [6]
Depanare Generați soluții incrementale pentru probleme complexe SFÂNT, MATHLAB, MACSYMA
Restaurare Implementați un plan de implementare a prescripțiilor date Managementul crizei deversărilor toxice
Instrucțiuni Evaluare, diagnostic și intervenție asupra comportamentelor specifice ale elevilor SMH.PAL, [7] Instruire clinică inteligentă, [8] STEAMER [9]
Verifica Interpretare, predicție și reparații în legătură cu sistemele monitorizate Controlul proceselor în timp real, [10] Controlul misiunii navetei spațiale [11]

Notă

  1. ^ LK Woolery și J Grzymala-Busse, Machine learning pentru un sistem expert pentru a prezice riscul nașterii premature , în Jurnalul Asociației Americane de Informatică Medicală , vol. 1, nr. 6, 1994, pp. 439–446, DOI : 10.1136 / jamia.1994.95153433 , PMC 116227 , PMID 7850569 .
  2. ^ Paolo Salvaneschi, Mauro Cadei și Marco Lazzari, Aplicarea AI la monitorizarea și evaluarea siguranței structurale , în IEEE Expert - Intelligent Systems , vol. 11, n. 4, 1996, pp. 24-34, DOI : 10.1109 / 64.511774 . Accesat la 5 martie 2014 .
  3. ^ Marco Lazzari și Paolo Salvaneschi, Incorporarea unui sistem de informații geografice într-un sistem de susținere a deciziilor pentru monitorizarea pericolelor alunecării de teren ( PDF ), în Jurnalul Internațional de Pericole Naturale , vol. 20, 2-3, 1999, pp. 185–195, DOI : 10.1023 / A: 1008187024768 .
  4. ^ Stefano Lancini, Marco Lazzari, Alberto Masera și Paolo Salvaneschi, Diagnosticarea monumentelor antice cu software expert ( PDF ), în Structural Engineering International , vol. 7, nr. 4, 1997, pp. 288–291, DOI : 10.2749 / 101686697780494392 .
  5. ^ S .. H. Kwak, Un sistem expert în planificarea misiunii pentru un vehicul subacvatic autonom , în Proceedings of the 1990 Symposium on Autonomous Underwater Vehicle Technology , 1990, pp. 123–128. Adus la 30 noiembrie 2013 .
  6. ^ WR Nelson, REACTOR: Un sistem expert pentru diagnosticul și tratamentul reactoarelor nucleare , 1982. Accesat la 30 noiembrie 2013 .
  7. ^ Alan Hofmeister, SMH.PAL: un sistem expert pentru identificarea procedurilor de tratament pentru elevii cu dizabilități severe. , în Exceptional Children , vol. 61, nr. 2, 1994. Adus la 30 noiembrie 2013 (arhivat din original la 3 decembrie 2013) .
  8. ^ P Haddawy și S. Suebnukarn, Sisteme de instruire clinică inteligentă , în Methods Inf Med 2010 , 2010, CiteSeerX : 10.1.1.172.60 .
  9. ^ J. Hollan, E. Hutchins și L. Weitzman, STEAMER: Un sistem interactiv de antrenament bazat pe simulare, inspectabil , în Revista AI , 1984. Accesat la 30 noiembrie 2013 .
  10. ^ GM Stanley, Experience Using Knowledge-Based Reasoning in Real Time Process Control ( PDF ), în lucrarea plenară prezentată la: International Federati on of Automatic Control (IFAC) Symposium on Compute r Aided Design in Control Systems , 15-17 iulie 1991 Adus la 3 decembrie 2013 .
  11. ^ Arthur Rasmussen, John F. Muratore și Troy A. Heindel, The INCO Expert System Project: CLIPS in Shuttle mission control , în NTRS , februarie 1990. Accesat la 30 noiembrie 2013 .

Bibliografie

Elemente conexe

linkuri externe

Controlul autorității Tesauro BNCF 7823 · LCCN (EN) sh85046450 · GND (DE) 4113491-6 · BNF (FR) cb11966760b (dată) · NDL (EN, JA) 00.576.312
Informatică Portal IT : accesați intrările Wikipedia care se ocupă cu IT
Adus de la „ https://it.wikipedia.org/w/index.php?title=Sistema_experto&oldid=109578466 ”