Trí tuệ nhân tạo - Hệ thống chuyên gia

Hệ thống chuyên gia (ES) là một trong những lĩnh vực nghiên cứu nổi bật của AI. Nó được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford, Khoa Khoa học Máy tính.

Hệ thống chuyên gia là gì?

Hệ thống chuyên gia là các ứng dụng máy tính được phát triển để giải quyết các vấn đề phức tạp trong một lĩnh vực cụ thể, ở mức độ thông thường và chuyên môn của con người.

Đặc điểm của Hệ chuyên gia

Hiệu suất cao
Understandable
Reliable
Phản hồi cao

Khả năng của Hệ thống Chuyên gia

Hệ thống chuyên gia có khả năng -

Advising
Hướng dẫn và hỗ trợ con người ra quyết định
Demonstrating
Tìm ra giải pháp
Diagnosing
Explaining
Thông dịch đầu vào
Dự đoán kết quả
Biện minh cho kết luận
Đề xuất các phương án thay thế cho một vấn đề

Họ không có khả năng -

Thay người ra quyết định
Có năng lực con người
Tạo đầu ra chính xác cho nền tảng kiến thức không đầy đủ
Tinh chỉnh kiến thức của riêng họ

Các thành phần của Hệ thống Chuyên gia

Các thành phần của ES bao gồm:

Kiến thức cơ bản
Động cơ suy diễn
Giao diện người dùng

Hãy để chúng tôi xem chúng một cách ngắn gọn -

Kiến thức cơ bản

Nó chứa kiến thức chất lượng cao và dành riêng cho từng miền.

Cần phải có kiến thức để thể hiện trí thông minh. Sự thành công của bất kỳ ES nào chủ yếu phụ thuộc vào việc thu thập kiến thức chính xác và chính xác cao.

Kiến thức là gì?

Dữ liệu là tập hợp các dữ kiện. Thông tin được tổ chức dưới dạng dữ liệu và dữ kiện về miền nhiệm vụ.Data, information, và past experience kết hợp với nhau được gọi là kiến thức.

Các thành phần của Cơ sở Kiến thức

Cơ sở kiến thức của một ES là một kho lưu trữ cả kiến thức thực tế và kiến thức kinh nghiệm.

Factual Knowledge - Đây là thông tin được chấp nhận rộng rãi bởi các Kỹ sư tri thức và các học giả trong lĩnh vực nhiệm vụ.
Heuristic Knowledge - Đó là về thực hành, phán đoán chính xác, khả năng đánh giá và suy đoán của một người.

Biểu diễn tri thức

Nó là phương pháp được sử dụng để tổ chức và hình thức hóa kiến thức trong cơ sở tri thức. Nó ở dạng quy tắc IF-THEN-ELSE.

Sự thu nhận kiến thức

Sự thành công của bất kỳ hệ thống chuyên gia nào chủ yếu phụ thuộc vào chất lượng, tính đầy đủ và chính xác của thông tin được lưu trữ trong cơ sở tri thức.

Cơ sở kiến thức được hình thành bởi các bài đọc từ các chuyên gia, học giả khác nhau và Knowledge Engineers. Kỹ sư tri thức là người có tố chất đồng cảm, học hỏi nhanh và kỹ năng phân tích tình huống.

Anh ta thu thập thông tin từ chuyên gia chủ đề bằng cách ghi lại, phỏng vấn và quan sát anh ta tại nơi làm việc, v.v. Sau đó, anh ta phân loại và tổ chức thông tin theo cách có ý nghĩa, dưới dạng quy tắc IF-THEN-ELSE, được sử dụng bởi máy can thiệp. Kỹ sư kiến thức cũng giám sát sự phát triển của ES.

Động cơ suy diễn

Việc sử dụng các quy trình và quy tắc hiệu quả của Inference Engine là điều cần thiết để đưa ra một giải pháp chính xác, hoàn hảo.

Trong trường hợp ES dựa trên kiến thức, Công cụ suy luận thu nhận và vận dụng kiến thức từ cơ sở kiến thức để đi đến một giải pháp cụ thể.

Trong trường hợp ES dựa trên quy tắc, nó -

Áp dụng các quy tắc nhiều lần cho các dữ kiện, có được từ ứng dụng quy tắc trước đó.
Bổ sung kiến thức mới vào nền tảng kiến thức nếu được yêu cầu.
Giải quyết xung đột quy tắc khi nhiều quy tắc được áp dụng cho một trường hợp cụ thể.

Để đề xuất giải pháp, Công cụ suy luận sử dụng các chiến lược sau:

Chuyển tiếp chuỗi
Chuỗi ngược

Chuyển tiếp chuỗi

Đó là một chiến lược của một hệ thống chuyên gia để trả lời câu hỏi, “What can happen next?”

Ở đây, Công cụ suy luận tuân theo chuỗi điều kiện và dẫn xuất và cuối cùng suy ra kết quả. Nó xem xét tất cả các sự kiện và quy tắc, và sắp xếp chúng trước khi đưa ra giải pháp.

Chiến lược này được tuân theo để làm việc về kết luận, kết quả hoặc hiệu quả. Ví dụ, dự đoán về tình trạng thị trường cổ phiếu như là một tác động của những thay đổi trong lãi suất.

Chuỗi ngược

Với chiến lược này, một hệ thống chuyên gia sẽ tìm ra câu trả lời cho câu hỏi, “Why this happened?”

Trên cơ sở những gì đã xảy ra, Công cụ suy luận cố gắng tìm ra điều kiện nào có thể đã xảy ra trong quá khứ cho kết quả này. Chiến lược này được tuân theo để tìm ra nguyên nhân hoặc lý do. Ví dụ, chẩn đoán ung thư máu ở người.

Giao diện người dùng

Giao diện người dùng cung cấp sự tương tác giữa người dùng ES và chính ES. Nó nói chung là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để được sử dụng bởi người dùng thành thạo trong miền tác vụ. Người dùng ES không nhất thiết phải là chuyên gia về Trí tuệ nhân tạo.

Nó giải thích cách ES đã đạt được một khuyến nghị cụ thể. Lời giải thích có thể xuất hiện dưới các dạng sau:

Ngôn ngữ tự nhiên hiển thị trên màn hình.
Lời tường thuật bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Danh sách các số quy tắc hiển thị trên màn hình.

Giao diện người dùng giúp dễ dàng theo dõi độ tin cậy của các khoản khấu trừ.

Yêu cầu của giao diện người dùng ES hiệu quả

Nó sẽ giúp người dùng hoàn thành mục tiêu của họ theo cách ngắn nhất có thể.
Nó phải được thiết kế để hoạt động cho các phương pháp làm việc hiện tại hoặc mong muốn của người dùng.
Công nghệ của nó phải thích ứng với yêu cầu của người dùng; không phải ngược lại.
Nó sẽ sử dụng hiệu quả đầu vào của người dùng.

Giới hạn của hệ thống chuyên gia

Không có công nghệ nào có thể đưa ra giải pháp dễ dàng và đầy đủ. Các hệ thống lớn có chi phí cao, yêu cầu thời gian phát triển đáng kể và tài nguyên máy tính. ES có những hạn chế bao gồm:

Hạn chế của công nghệ
Tiếp thu kiến thức khó
ES rất khó duy trì
Chi phí phát triển cao

Các ứng dụng của Hệ thống Chuyên gia

Bảng sau đây cho thấy những nơi có thể áp dụng ES.

Ứng dụng	Sự miêu tả
Miền thiết kế	Thiết kế ống kính máy ảnh, thiết kế ô tô.
Lĩnh vực y tế	Hệ thống chẩn đoán để suy ra nguyên nhân gây bệnh từ dữ liệu quan sát, dẫn truyền các hoạt động y tế trên người.
Hệ thống giám sát	So sánh dữ liệu liên tục với hệ thống quan sát hoặc với hành vi theo quy định như giám sát rò rỉ trong đường ống xăng dầu dài.
Hệ thống kiểm soát quy trình	Kiểm soát quá trình vật lý dựa trên giám sát.
Miền tri thức	Tìm ra lỗi trên xe, máy tính.
Tài chính / Thương mại	Phát hiện gian lận có thể xảy ra, giao dịch đáng ngờ, giao dịch trên thị trường chứng khoán, lên lịch hàng không, lên lịch hàng hóa.

Công nghệ Hệ thống Chuyên gia

Có một số cấp độ của công nghệ ES. Công nghệ hệ thống chuyên gia bao gồm:

Expert System Development Environment- Môi trường phát triển ES bao gồm phần cứng và công cụ. Họ là -
- Máy trạm, máy tính mini, máy tính lớn.
- Ngôn ngữ lập trình biểu tượng cấp cao như LISt Programming (LISP) và PROngữ pháp vi LOGique (PROLOG).
- Cơ sở dữ liệu lớn.
Tools - Họ giảm nỗ lực và chi phí liên quan đến việc phát triển một hệ thống chuyên gia ở mức độ lớn.
- Các trình chỉnh sửa và công cụ gỡ lỗi mạnh mẽ với nhiều cửa sổ.
- Họ cung cấp tạo mẫu nhanh chóng
- Có sẵn các định nghĩa về mô hình, biểu diễn tri thức và thiết kế suy luận.
Shells- Một trình bao không là gì ngoài một hệ thống chuyên gia không có cơ sở kiến thức. Một trình bao cung cấp cho các nhà phát triển khả năng thu thập kiến thức, công cụ suy luận, giao diện người dùng và cơ sở giải thích. Ví dụ, một số shell được đưa ra dưới đây:
- Java Expert System Shell (JESS) cung cấp Java API được phát triển đầy đủ để tạo một hệ thống chuyên gia.
- Vidwan , một shell được phát triển tại Trung tâm Công nghệ Phần mềm Quốc gia, Mumbai vào năm 1993. Nó cho phép mã hóa tri thức dưới dạng các quy tắc IF-THEN.

Phát triển hệ thống chuyên gia: Các bước chung

Quá trình phát triển ES là lặp đi lặp lại. Các bước phát triển ES bao gồm:

Xác định miền sự cố

Vấn đề phải phù hợp với một hệ thống chuyên gia để giải quyết nó.
Tìm các chuyên gia trong miền nhiệm vụ cho dự án ES.
Thiết lập hiệu quả chi phí của hệ thống.

Thiết kế hệ thống

Xác định Công nghệ ES
Biết và thiết lập mức độ tích hợp với các hệ thống và cơ sở dữ liệu khác.
Nhận ra cách các khái niệm có thể thể hiện kiến thức miền tốt nhất.

Phát triển mẫu thử nghiệm

Từ Cơ sở Kiến thức: Kỹ sư tri thức làm việc để -

Tiếp thu kiến thức miền từ chuyên gia.
Biểu diễn nó dưới dạng các quy tắc If-THEN-ELSE.

Kiểm tra và tinh chỉnh nguyên mẫu

Kỹ sư kiến thức sử dụng các trường hợp mẫu để kiểm tra nguyên mẫu xem có bất kỳ khiếm khuyết nào trong hiệu suất.
Người dùng cuối kiểm tra các nguyên mẫu của ES.

Phát triển và hoàn thiện ES

Kiểm tra và đảm bảo sự tương tác của ES với tất cả các yếu tố trong môi trường của nó, bao gồm người dùng cuối, cơ sở dữ liệu và các hệ thống thông tin khác.
Ghi chép tốt dự án ES.
Huấn luyện người dùng sử dụng ES.

Duy trì hệ thống

Luôn cập nhật nền tảng kiến thức bằng cách xem xét và cập nhật thường xuyên.
Phục vụ cho các giao diện mới với các hệ thống thông tin khác, khi các hệ thống đó phát triển.

Lợi ích của Hệ thống Chuyên gia

Availability - Chúng dễ dàng có sẵn do sản xuất hàng loạt phần mềm.
Less Production Cost- Giá thành sản xuất hợp lý. Điều này làm cho chúng có giá cả phải chăng.
Speed- Họ cung cấp tốc độ tuyệt vời. Chúng làm giảm khối lượng công việc của một cá nhân.
Less Error Rate - Tỷ lệ lỗi thấp so với lỗi của con người.
Reducing Risk - Chúng có thể làm việc trong môi trường nguy hiểm cho con người.
Steady response - Chúng hoạt động ổn định mà không bị kích động, căng thẳng hoặc mệt mỏi.