Экспертные системы

Экспертные системы

Экспертные системы (ЭС, англ. expert system) — это компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предшественники экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например, определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определённой области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Похожие действия выполняет такой программный инструмент как «Мастер» (англ. Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от экспертных систем — отсутствие базы знаний — все действия жёстко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель).

В настоящее время «классическая» концепция экспертных систем, сложившаяся в 70-80 годах прошлого века, переживает серьёзный кризис, по всей видимости связанный с её глубокой ориентацией на общепринятый в те годы текстовый человеко-машинный интерфейс, который в настоящее время в пользовательских приложениях почти полностью вытеснен графическим (GUI). Кроме того, «классический» подход к построению экспертных систем плохо согласуется с реляционной моделью данных, что делает невозможным эффективное использование современных промышленных СУБД для организации баз знаний таких систем. Все приводимые в литературных и интернет-источниках примеры «известных» или «распространённых» экспертных систем на самом деле относятся к 80-м годам прошлого столетия и в настоящее время давно не существуют, либо безнадёжно устарели и поддерживаются лишь немногочисленными энтузиастами.[источник не указан 1069 дней] С другой стороны, нередко в качестве маркетингового хода экспертными системами объявляются современные программные продукты, в «классическом» понимании таковыми не являющиеся (например, компьютерные справочно-правовые системы). Предпринимаемые энтузиастами попытки объединить «классические» подходы к разработке экспертных систем с современными подходами к построению пользовательского интерфейса (проекты CLIPS Java Native Interface, CLIPS.NET и др.) не находят поддержки среди крупных компаний-производителей программного обеспечения и по этой причине остаются пока в экспериментальной стадии.

Сейчас экспертные системы в различных отраслях набирают все большую популярность. Юристы, экономисты, hr-менеджеры и врачи с настороженностью следят за разработками в данной сфере.

Фактически, Экспертная система — это симуляция действий эксперта при решении определенной задачи.

Основные характеристики экспертных систем:

— Ядро, которое представлено базой знаний;

— накопление и организация знаний;

— формализованный высококачественный опыт;

— возможности к прогнозированию.

Доктор, диагностирующий заболевания и назначающий курс лечения, делает это хорошо при наличии хорошего специализированного образования и накопленного опыта в медицине.

Поэтому качество экспертной системы сводится к качеству формализованных знаний и унификацией используемого опыта.

В настоящий момент мало принимать эффективные решения, крайне важна скорость их принятия.

Экспертная система способна обрабатывать огромный объем знаний за доли секунд, что порой может спасти жизнь человека либо компании.

Однако, надо понимать, что экспертная система оперирует базой знаний, которая достаточно ограничена, в то время как человек может пользоваться большим спектром органов чувств, символьной, графической и др. видами информации.

У экспертных систем существуют границы возможностей и пока данные системы ведут себя не совсем надежно на границах применимости либо в нестандартных ситуациях.

Однако, экспертные системы пытаются разрабатывать со способностью к обучению и способностью к аргументации методов принятия решения.

Этапы разработки экспертных систем

1. Идентификация области применения и круга решаемых задач;

2. Получение знаний;

3. Содержательный анализ проблемной области, определяются методы решения задач;

4. Формализация — перевод в формализованный язык, код;

5. Реализация — прототип системы.

Этапы разработки экспертных систем

В заключение стоит заметить, что экспертные системы уже эффективно используются во многих отраслях, и сейчас многие корпорации мира занимаются разработкой, тестированием и внедрением аналогичных систем в более сложных сферах нашей профессиональной жизни.


искусственный интеллект
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


 
Свежее новое
  • Четверть населения Финляндии, будет обучена работе с роботами и нейросетями.
  • Финляндии предстоит расти и расти, перед тем, как она сможет выйти на мировой рынок с технологиями искусственного интеллекта и все же, это не мешает
  • Как искусственный интеллект передает информацию от людей, потерявших способность говорить?
  • Несколько групп ученых смогли преобразовать команды головного мозга в речь с помощью компьютера-синтезатора. Для того, чтобы это сделать, они
  • К 2025 году, роботы строители, могут составить 10 процентов рабочей силы Японии.
  • Япония является одной из стран, в которой автоматизация процесса строительства, происходит очень медленно. Роботы на практике показывают лишь то, что
  • Интуитивный Алгоритм Технологической Сингулярности на основе Сильного Искусственного Интеллекта «Smart-MES»
  • Технологическая Сингулярность означает такое быстрое развитие прогресса, связанное с созданием сообщества Сильных Искусственных Интеллектов, когда
  • Видеокамеры научились различать телефоны в руках автомобилистов
  • Совсем недавно, в Москве, Сергей Собянин сделал официальное заявление, что с 2019 года в Москве заработают камеры, которые будут отслеживать опасных
Последние комментарии
Каким был первый робот в мире? Происхождение слова "Робот"
Восхищения нет предела делу ваших рук и идей. Хочется склонить голову перед вашим трудом, хотя твердо придерживаюсь Библии (не поклоняться идолам)
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Я думаю, когда начнется квантовое взаимодействие мржду человеком и ИИ это и будет началом конца.
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Как вы считаете, возможно ли образование квантовых взаимодействий между человеком и ИИ? 
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
А почему бы сразу СИИ не запустить в другую галактику, может там нет коррупции, воровства, плебейства и прочей муры, которая не только мешает
Искусственный Интеллект. Концепция развития и внедрения Искусственного Интеллекта (Искусственной Аналитики)
Согласен. проблема ИИ не в наборе задач. Главная проблема - познание процесса мышления как феномена физиологии головного мозга человека.
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1545
0  
Всего комментариев 75
0  
Пользователей 69