Expertný systém: definícia, princíp fungovania a využitie v umelej inteligencii
Objavte, čo je expertný systém, ako funguje a ako ho AI využíva v praxi — od automatizovaného rozhodovania po riešenia pre podniky a IT.
Expertný systém je program spustený na počítači. Podobne ako ľudský expert vie o danej téme veľa, preto expertné systémy obsahujú špecializované vedomosti a pravidlá, ktoré umožňujú riešiť konkrétne problémy alebo odpovedať na odborné otázky. Ľudia môžu expertnému systému položiť otázku alebo zadať situáciu, ktorú systém analyzuje pomocou svojej bázy vedomostí a potom poskytne odporúčanie, diagnózu alebo rozhodnutie. Expertný systém väčšinou používa súbor pravidiel (napríklad vo forme „ak–potom“), logické vzťahy a mechanizmy odvodzovania; táto metóda automatizovaného uvažovania patrí do oblasti informatiky nazývanej umelá inteligencia.
Základné komponenty expertného systému
- Báza vedomostí – ukladá fakty, pravidlá, ontológie a štruktúrované poznatky o danej doméne.
- Inference engine (odvodenie) – aplikuje pravidlá na fakty z bázy vedomostí a dedukuje nové závery alebo odporúčania.
- Užívateľské rozhranie – umožňuje komunikáciu medzi používateľom a systémom (zadávanie otázok, zobrazovanie odpovedí, vysvetlenia).
- Vysvetľovací modul – generuje zdôvodnenia, prečo systém dospel k určitému záveru (dôležité pre dôveru používateľa).
- Nástroje pre získavanie vedomostí – pomáhajú expertom previesť ich znalosti do formálnej podoby (knowledge engineering).
Spôsoby uvažovania a reprezentácie vedomostí
- Pravidlové systémy – najbežnejší prístup; vedomosti sú reprezentované pravidlami typu „ak (podmienka) – potom (záver)“.
- Rámcové a objektové reprezentácie – štruktúry, ktoré opisujú typické vlastnosti a vzťahy medzi entitami.
- Neistota a pravdepodobnosť – mechanizmy ako váhy, certainty factors alebo Bayesovské prístupy umožňujú pracovať s neúplnými alebo neistými informáciami.
- Odvodzovanie – forward chaining (postupné uplatňovanie pravidiel od faktov k záverom) a backward chaining (spätné hľadanie pravidiel vedúcich k cieľovému záveru).
Výhody a obmedzenia
- Výhody: konzistencia v rozhodovaní, dostupnosť expertných znalostí bez potreby stáleho prítomného človeka, schopnosť vysvetliť závery a zjednodušiť školenie menej skúsených používateľov.
- Obmedzenia: náročnosť pri získavaní a formálnom zapísaní znalostí (knowledge acquisition), problémy s udržiavaním aktuálnosti bázy vedomostí, obmedzená flexibilita pri nových neznámych situáciách, ktoré neboli vopred pokryté.
Praktické využitie
Expertné systémy sa používajú v mnohých oblastiach, napríklad:
- medicína (podpora diagnostiky a liečby),
- technická diagnostika a servis (identifikácia porúch strojov alebo sietí),
- financie a kreditné hodnotenie,
- v návrhu a expertných poradách (chemické, biologické systémy, plánovanie výroby),
- rozhodovacie podporné systémy v podnikaní.
Rôzne skupiny ľudí môžu mať rôzne druhy prístupu k expertnému systému. Ľudia, ktorí spravujú sieť počítačov, majú iné potreby ako pracovník v kancelárii alebo sekretárka — chýbajúce funkcie, iné tlačidlá v rozhraní alebo odlišné úrovne podrobností vo vysvetleniach. Dobre navrhnutý systém preto ponúka prispôsobiteľné rozhranie a rôzne „módy“ pre rôzne typy používateľov.
Vývoj a údržba
Vývoj expertného systému zvyčajne zahŕňa spoluprácu medzi doménovými expertmi a knowledge engineerom, ktorí extrahujú vedomosti a formalizujú ich do pravidiel alebo iných štruktúr. Údržba zahŕňa aktualizáciu vedomostí, ladenie pravidiel, testovanie na nových prípadoch a kontinuálne hodnotenie výkonnosti.
Vztah k moderným metódam umelej inteligencie
Hoci v posledných rokoch dominuje v niektorých oblastiach strojové učenie založené na dátach, expertné systémy zostávajú dôležité tam, kde je potrebná zrozumiteľnosť a explicitná kontrola vedomostí. Moderné riešenia často kombinujú pravidlové systémy s modelmi strojového učenia, čím vznikajú hybridné systémy, ktoré využívajú silné stránky oboch prístupov.
Expertné systémy tak zostávajú praktickým a transparentným nástrojom v oblasti umelá inteligencia, ktorý pomáha preniesť ľudské odborné znalosti do softvérových riešení pre reálne aplikácie.
Ako fungujú expertné systémy
Expertné systémy sa skladajú z
- Súbor faktov, pravidiel a zásad
- Súbor údajov, ktorý sa rieši pomocou jeho odborných znalostí
- Používateľské rozhranie
Keď sa im položí otázka, vyfiltrujú údaje pomocou pravidiel, ktoré majú. Môžu vrátiť výsledok alebo položiť dodatočnú otázku.
Kategórie expertných systémov
- Expertné systémy založené na prípadoch majú niekoľko prípadov; každý prípad opisuje problém v kontexte a riešenie problému v konkrétnom prípade. Aktuálny problém je čo najpresnejšie priradený k prípadu. Nájdené riešenie prípadu sa potom aplikuje na aktuálny problém. Hlavným problémom takýchto systémov je definovať, ako spolu prípady súvisia alebo sú si podobné. Príkladom, kde sa takýto systém môže použiť, je prípad pacienta: Tento pacient vykazuje daný počet symptómov a expertný systém by mohol diagnostikovať pacienta.
- Systémy založené na pravidlách sa nespoliehajú na prípady; namiesto toho existuje množstvo pravidiel. Tie sú vyjadrené v tvare IF A THEN B. Vo väčšine systémov musia pravidlá napísať ľudskí experti.
- Tretím prístupom je konštrukcia systémov založených na rozhodovacích stromoch. Takéto systémy sú schopné učiť sa alebo rozširovať svoju znalostnú bázu pomocou induktívneho uvažovania. Pri klasifikácii systém používa cestu cez strom. Na konci sa dostane k listu, ktorý označuje triedu riešenia problému. Každé rozvetvenie v strome je založené na atribúte, ktorý sa kontroluje. Hodnota atribútu určuje, ako pokračovať v ceste. V ideálnom prípade sa dobré výsledky dosahujú použitím malých stromov. Problémom je nájsť dobré atribúty, na základe ktorých sa budú robiť rozhodnutia.
Otázky a odpovede
Otázka: Čo je to expertný systém?
Odpoveď: Expertný systém je program, ktorý pracuje na počítači a má vedomosti o predmete podobne ako ľudský expert.
Otázka: Ako expertný systém odpovedá na otázky?
Odpoveď: Expertný systém používa súbor vopred definovaných pravidiel na vyhodnotenie a zodpovedanie otázok, ktoré mu boli položené.
Otázka: Do ktorej oblasti informatiky patrí metóda automatizovaného uvažovania, ktorú vykazujú expertné systémy?
Odpoveď: Metóda automatizovaného uvažovania, ktorú vykazujú expertné systémy, patrí do oblasti umelej inteligencie.
Otázka: Aká je úloha expertného systému?
Odpoveď: Úlohou expertného systému je spracovávať otázky a poskytovať odpovede pomocou svojej znalostnej databázy.
Otázka: Kto má prístup k expertnému systému?
Odpoveď: K expertnému systému môžu pristupovať rôzne skupiny ľudí na základe ich potrieb. Napríklad ľudia, ktorí spravujú počítačové siete, a kancelárski pracovníci alebo sekretárky môžu mať rôzne druhy prístupu k expertnému systému.
Otázka: Čím sa líši ľudský expert od expertného systému?
Odpoveď: Ľudský expert má vrodené chápanie a porozumenie zložitých konceptov, zatiaľ čo znalosti expertného systému sú založené na pravidlách definovaných v rámci jeho programovania.
Otázka: Ako sa aktualizuje databáza znalostí expertného systému?
Odpoveď: Znalostná báza expertného systému sa aktualizuje pridávaním nových pravidiel a informácií podľa potreby. K týmto aktualizáciám môže dôjsť v dôsledku nového výskumu alebo zmien v oblasti znalostí, ktorými sa expertný systém zaoberá.
Prehľadať