Un sistema esperto è un programma informatico progettato per risolvere problemi complessi e fornire capacità decisionali come un esperto umano. Lo fa estraendo la conoscenza dalla sua base di conoscenza utilizzando le regole di ragionamento e di inferenza in base alle query dell'utente.

Il sistema esperto fa parte dell'intelligenza artificiale e il primo ES è stato sviluppato nel 1970, il primo approccio riuscito all'intelligenza artificiale. Risolve i problemi più complessi in qualità di esperto estraendo la conoscenza archiviata nella sua base di conoscenza. Il sistema aiuta nel processo decisionale per l'utilizzo di problemi di compsex sia i fatti che le euristiche come un esperto umano . Si chiama così perché contiene la conoscenza approfondita di un dominio specifico e può risolvere qualsiasi problema complesso di quel particolare dominio. Questi sistemi sono progettati per un dominio specifico, come ad esempio medicina, scienza, eccetera.

Le prestazioni di un sistema esperto si basano sulla conoscenza dell'esperto memorizzata nella sua base di conoscenza. Maggiore è la conoscenza archiviata nella KB, più il sistema migliora le sue prestazioni. Uno degli esempi più comuni di ES è il suggerimento di errori di ortografia durante la digitazione nella casella di ricerca di Google.

Di seguito è riportato lo schema a blocchi che rappresenta il funzionamento di un sistema esperto:

Nota: è importante ricordare che un sistema esperto non viene utilizzato per sostituire gli esperti umani; viene invece utilizzato per assistere l'essere umano nel prendere una decisione complessa. Questi sistemi non hanno capacità umane di pensare e di lavorare sulla base della base di conoscenza del particolare dominio.

Di seguito sono riportati alcuni esempi popolari del sistema esperto:

DENDRAL:Era un progetto di intelligenza artificiale realizzato come sistema esperto di analisi chimica. È stato utilizzato in chimica organica per rilevare molecole organiche sconosciute con l'aiuto dei loro spettri di massa e delle conoscenze di base della chimica.MICINO:È stato uno dei primi sistemi esperti di concatenamento all'indietro progettato per trovare i batteri che causano infezioni come batteriemia e meningite. Veniva utilizzato anche per la raccomandazione di antibiotici e per la diagnosi di malattie della coagulazione del sangue.PXDES:È un sistema esperto utilizzato per determinare il tipo e il livello del cancro ai polmoni. Per determinare la malattia, è necessaria un'immagine della parte superiore del corpo, che assomiglia a un'ombra. Questa ombra identifica il tipo e il grado del danno.Cadetto:Il sistema esperto CaDet è un sistema di supporto diagnostico in grado di rilevare il cancro nelle fasi iniziali.

Caratteristiche del Sistema Esperto

Alte prestazioni:Il sistema esperto fornisce prestazioni elevate per risolvere qualsiasi tipo di problema complesso di un dominio specifico con elevata efficienza e precisione.Comprensibile:Risponde in un modo che può essere facilmente comprensibile dall'utente. Può ricevere input nel linguaggio umano e fornire l'output allo stesso modo.Affidabile:È molto affidabile per generare un output efficiente e accurato.Altamente reattivo:ES fornisce il risultato per qualsiasi query complessa in un periodo di tempo molto breve.

Componenti del Sistema Esperto

Un sistema esperto è costituito principalmente da tre componenti:

Interfaccia utente Motore di inferenza base di conoscenza

1. Interfaccia utente

Con l'aiuto di un'interfaccia utente, il sistema esperto interagisce con l'utente, accetta le query come input in un formato leggibile e le trasmette al motore di inferenza. Dopo aver ricevuto la risposta dal motore di inferenza, mostra l'output all'utente. In altre parole, è un'interfaccia che aiuta un utente non esperto a comunicare con il sistema esperto per trovare una soluzione .

json nell'esempio json

2. Motore di inferenza (regole del motore)

• Il motore di inferenza è conosciuto come il cervello del sistema esperto poiché è la principale unità di elaborazione del sistema. Applica regole di inferenza alla base di conoscenza per trarre una conclusione o dedurre nuove informazioni. Aiuta a ricavare una soluzione priva di errori alle domande poste dall'utente.
• Con l'aiuto di un motore di inferenza, il sistema estrae la conoscenza dalla base di conoscenza.
• Esistono due tipi di motore di inferenza:
Motore di inferenza deterministica:Si presuppone che le conclusioni tratte da questo tipo di motore di inferenza siano vere. È basato su fatti E regole .Motore di inferenza probabilistica:Questo tipo di motore di inferenza contiene incertezza nelle conclusioni e si basa sulla probabilità.

Il motore di inferenza utilizza le modalità seguenti per derivare le soluzioni:

Concatenamento in avanti:Parte dai fatti e dalle regole noti e applica le regole di inferenza per aggiungere la loro conclusione ai fatti noti.Concatenamento all'indietro:È un metodo di ragionamento a ritroso che parte dall’obiettivo e lavora a ritroso per dimostrare i fatti conosciuti.

3. Base di conoscenza

• La knowledge base è un tipo di archiviazione che memorizza la conoscenza acquisita dai diversi esperti di un particolare dominio. È considerato un grande deposito di conoscenza. Maggiore è la base di conoscenze, più preciso sarà il Sistema Esperto.
• È simile a un database che contiene informazioni e regole di un particolare dominio o argomento.
• È anche possibile visualizzare la base di conoscenza come raccolte di oggetti e dei loro attributi. Ad esempio, un leone è un oggetto e i suoi attributi sono che è un mammifero, non è un animale domestico, ecc.

Componenti della base di conoscenza

Conoscenza fattuale:La conoscenza basata sui fatti e accettata dagli ingegneri della conoscenza rientra nella conoscenza fattuale.Conoscenza euristica:Questa conoscenza si basa sulla pratica, sulla capacità di indovinare, sulla valutazione e sulle esperienze.

Rappresentazione della conoscenza: Viene utilizzato per formalizzare la conoscenza archiviata nella knowledge base utilizzando le regole If-else.

Acquisizioni di conoscenze: È il processo di estrazione, organizzazione e strutturazione della conoscenza del dominio, specificando le regole per acquisire la conoscenza da vari esperti e archiviare tale conoscenza nella base di conoscenza.

Sviluppo del sistema esperto

Qui spiegheremo il funzionamento di un sistema esperto prendendo un esempio di MYCIN ES. Di seguito sono riportati alcuni passaggi per creare un MYCIN:

• In primo luogo, gli ES dovrebbero essere alimentati con la conoscenza degli esperti. Nel caso di MYCIN, esperti umani specializzati nel campo medico delle infezioni batteriche forniscono informazioni sulle cause, i sintomi e altre conoscenze in tale ambito.
• La KB di MYCIN è stata aggiornata correttamente. Per testarlo, il medico gli propone un nuovo problema. Il problema è identificare la presenza dei batteri inserendo i dettagli di un paziente, inclusi i sintomi, le condizioni attuali e l’anamnesi.
• Lo SdI avrà bisogno di un questionario da far compilare al paziente per conoscere le informazioni generali sul paziente, quali sesso, età, ecc.
• Ora il sistema ha raccolto tutte le informazioni, quindi troverà la soluzione al problema applicando le regole if-then utilizzando il motore di inferenza e utilizzando i fatti memorizzati all'interno della KB.
• Alla fine, fornirà una risposta al paziente utilizzando l'interfaccia utente.

Partecipanti allo sviluppo del Sistema Esperto

Ci sono tre partecipanti principali nella costruzione del sistema esperto:

convertire la data della stringa

Esperto:Il successo di un ES dipende molto dalla conoscenza fornita dagli esperti umani. Questi esperti sono quelle persone specializzate in quel dominio specifico.Ingegnere della conoscenza:L'ingegnere della conoscenza è la persona che raccoglie la conoscenza dagli esperti del dominio e quindi codifica tale conoscenza nel sistema secondo il formalismo.Utente finale:Si tratta di una persona particolare o di un gruppo di persone che potrebbero non essere esperti, e lavorando sul sistema esperto ha bisogno della soluzione o del consiglio per le sue domande, che sono complesse.

Perchè Sistema Esperto?

Prima di utilizzare qualsiasi tecnologia, dobbiamo avere un’idea del motivo per cui utilizzare quella tecnologia e quindi lo stesso per l’ES. Sebbene disponiamo di esperti umani in ogni campo, qual è la necessità di sviluppare un sistema basato su computer. Di seguito sono riportati i punti che descrivono la necessità dell'ES:

Nessuna limitazione di memoria:Può memorizzare tutti i dati richiesti e memorizzarli al momento della sua applicazione. Ma per gli esperti umani, ci sono alcune limitazioni nel memorizzare tutte le cose in ogni momento.Alta efficienza:Se la base di conoscenza viene aggiornata con la conoscenza corretta, fornisce un output altamente efficiente, cosa che potrebbe non essere possibile per un essere umano.Competenza in un settore:Esistono molti esperti umani in ciascun dominio e tutti hanno competenze, esperienze e competenze diverse, quindi non è facile ottenere un risultato finale per la query. Ma se inseriamo la conoscenza acquisita dagli esperti umani nel sistema esperto, allora si ottiene un risultato efficiente mescolando tutti i fatti e le conoscenze.Non influenzato dalle emozioni:Questi sistemi non sono influenzati dalle emozioni umane come stanchezza, rabbia, depressione, ansia, ecc. Quindi la prestazione rimane costante.Alta sicurezza:Questi sistemi forniscono un'elevata sicurezza per risolvere qualsiasi query.Considera tutti i fatti:Per rispondere a qualsiasi domanda, controlla e considera tutti i fatti disponibili e fornisce il risultato di conseguenza. Ma è possibile che un esperto umano non consideri alcuni fatti per qualsiasi motivo.Aggiornamenti regolari migliorano le prestazioni:Se c'è un problema nel risultato fornito dai sistemi esperti, possiamo migliorare le prestazioni del sistema aggiornando la base di conoscenza.

Funzionalità del sistema esperto

Di seguito sono elencate alcune funzionalità di un Sistema Esperto:

Consulenza:È in grado di consigliare l'essere umano per la query di qualsiasi dominio del particolare ES.Fornire capacità decisionali:Fornisce la capacità di prendere decisioni in qualsiasi ambito, ad esempio per prendere qualsiasi decisione finanziaria, decisioni nella scienza medica, ecc.Dimostrare un dispositivo:È in grado di dimostrare qualsiasi nuovo prodotto come le sue caratteristiche, specifiche, come utilizzare quel prodotto, ecc.Risoluzione dei problemi:Ha capacità di risoluzione dei problemi.Spiegare un problema:È anche in grado di fornire una descrizione dettagliata di un problema di input.Interpretazione dell'input:È in grado di interpretare l'input fornito dall'utente.Risultati previsti:Può essere utilizzato per la previsione di un risultato.Diagnosi:Un ES progettato per il campo medico è in grado di diagnosticare una malattia senza utilizzare più componenti poiché contiene già vari strumenti medici integrati.

Vantaggi del sistema esperto

• Questi sistemi sono altamente riproducibili.
• Possono essere utilizzati per luoghi a rischio dove la presenza umana non è sicura.
• Le possibilità di errore sono minori se la KB contiene conoscenze corrette.
• La prestazione di questi sistemi rimane costante poiché non viene influenzata da emozioni, tensione o stanchezza.
• Forniscono una velocità molto elevata per rispondere a una particolare query.

Limitazioni del sistema esperto

• La risposta del sistema esperto potrebbe essere errata se la base di conoscenza contiene informazioni errate.
• Come un essere umano, non può produrre un risultato creativo per scenari diversi.
• I suoi costi di manutenzione e sviluppo sono molto elevati.
• L'acquisizione di conoscenze per la progettazione è molto difficile.
• Per ogni dominio richiediamo un ES specifico, che è uno dei grandi limiti.
• Non può imparare da solo e quindi richiede aggiornamenti manuali.

Applicazioni del sistema esperto

Nel campo della progettazione e della produzione
Può essere ampiamente utilizzato per la progettazione e la produzione di dispositivi fisici come obiettivi fotografici e automobili.Nel dominio della conoscenza
Questi sistemi vengono utilizzati principalmente per pubblicare le conoscenze rilevanti per gli utenti. I due ES popolari utilizzati per questo dominio sono un consulente e un consulente fiscale.Nel dominio della finanza
Nei settori finanziari, viene utilizzato per rilevare qualsiasi tipo di possibile frode, attività sospetta e consigliare ai banchieri se devono fornire prestiti alle imprese o meno.Nella diagnosi e risoluzione dei problemi dei dispositivi
Nella diagnosi medica viene utilizzato il sistema ES ed è stata la prima area in cui sono stati utilizzati questi sistemi.Pianificazione e programmazione
I sistemi esperti possono essere utilizzati anche per pianificare e programmare alcune attività particolari per raggiungere l'obiettivo di tale attività.