Expertensystem für künstliche Intelligenz: Alles, was Sie wissen müssen

Das Expertensystem der künstlichen Intelligenz ist heute einer der prominentesten Forschungsbereiche in der Technologiewelt. Bevor wir uns in das Thema vertiefen, lassen Sie uns zunächst verstehen, was künstliche Intelligenz ist.

Künstliche Intelligenz oder KI ist ein Zweig der Informatik, der sich damit befasst, Maschinen dazu zu bringen, die Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern . Dieses interdisziplinäre Forschungsgebiet wurde 1956 in einem Workshop des Dartmouth College geboren. Im Laufe der Jahre hat KI in praktisch allen Bereichen der Technologiebranche an Bedeutung gewonnen. Es erzeugt Wellen und bringt weltweit einen Paradigmenwechsel an den Arbeitsplätzen. Das Gehalt für künstliche Intelligenz ist eines der höchsten in der Branche. Erfahren Sie mehr über die Anwendungen der künstlichen Intelligenz.

Wenn wir uns umschauen, können wir verschiedene Anwendungen von KI in unserem Alltag entdecken. Chatbots wie Microsofts Cortana, Apples Siri und Amazons Alexa sind einige der häufigsten Beispiele. Mitfahr-Apps wie Uber nutzen KI , um Ihre Ankunftszeit an Ihrem Ziel abzuschätzen, und E-Commerce-Websites verwenden sie, um Produkte basierend auf Ihrem Browserverlauf zu empfehlen.

KI-basierte Chatbots erweisen sich für Unternehmen in der Dienstleistungsbranche als äußerst hilfreich, da sie sich um Routineaufgaben wie das Beantworten von Anfragen, das Anregen von Gesprächen, das Planen von Terminen, das Entgegennehmen von Bestellungen, die Rechnungsstellung usw. kümmern. Sogar Banken und Finanzinstitute haben KI-basierte Systeme eingeführt ihre Kunden besser bedienen.

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Der EVA (Electronic Virtual Assistant) der HDFC Bank kann Fragen in weniger als 0,4 Sekunden beantworten, nachdem er Tausende von Wissensquellen durchforstet hat! Erfahren Sie mehr über die wesentlichen Vorteile der künstlichen Intelligenz.

Wie funktioniert KI?

KI führt große Datenmengen zusammen und verarbeitet sie mit iterativen und intelligenten Algorithmen weiter. Dann lernt das Programm automatisch aus den Datenmerkmalen, Mustern und gespeicherten Informationen – so wie Menschen aus ihren Erfahrungen lernen.

Nehmen Sie das Beispiel von SIRI, einer intelligenten, sprachbasierten Anwendung für persönliche Assistenten. Es kann die Stimme und Anweisungen eines Benutzers durch natürliche Sprachverarbeitung identifizieren. Die Anwendung von KI kommt ins Spiel, wenn die Software die Vorlieben des Benutzers im Laufe der Zeit lernen und abrufen kann.

KI-gestützte Systeme prägen also langsam die Gesellschaft, in der wir leben, und die Art und Weise, wie wir interagieren. Kommen wir nun zu einem Expertensystem der künstlichen Intelligenz .

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Definition von Expertensystemen in der künstlichen Intelligenz

Seit den Zeiten des Mathematikers Alan Turing lautet die grundlegende Frage : „Können Maschinen wie Menschen denken?“ Maschinen so auszustatten, dass sie bestimmte menschliche Aufgaben und Entscheidungsfähigkeiten nachahmen, ist auch das Hauptziel der KI.

Ein Expertensystem ist eine Computeranwendung, die wie ein Experte denken und komplexe Probleme in einem bestimmten Bereich lösen kann. So wie qualifizierte Fachleute ihr Wissen und ihre Erfahrung nutzen, um Ratschläge zu erteilen, ist ein Expertensystem ein computergestütztes System, das sowohl Fakten als auch Heuristiken verwendet, um Lösungen bereitzustellen.

KI-Expertensysteme sind äußerst zuverlässig, da sie argumentationsbasiert, verständlich, reaktionsschnell und leistungsstark sind. Sie zeigen also intelligentes Verhalten und Fachwissen in einem bestimmten Bereich. Das Computer Science Department der Stanford University, USA, stellte diesen Forschungsbereich der KI vor.

Expertensystem in der künstlichen Intelligenz: Anwendungen

Das Pathfinder-System, das 1980 von Stanford-Forschern entwickelt wurde, ist das erste von der American Medical Association zugelassene Expertensystem. Es kann mehr als 100 Symptome und über 60 Krankheiten, einschließlich Lymphknotenerkrankungen, diagnostizieren.

Neuere Beispiele für Expertensysteme, die im medizinischen Bereich verwendet werden, umfassen MYCIN, DENDRAL, DXplain, CaDet usw. Das Expertensystem ROSS wird üblicherweise in Geschäftsumgebungen verwendet. Es ist ein selbstlernendes System, das das menschliche Gehirn mit Techniken wie Data Mining, Deep Learning, Mustererkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache nachahmt.

Hauptsächlich führt jedes Expertensystem für künstliche Intelligenz die folgenden Aktivitäten aus:

• Interpretation: Anwendung hochrangiger Intelligenz, um Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Daten zu ziehen
• Vorhersage: Wahrscheinliche Ergebnisse aufzeichnen und Prognosen erstellen
• Entwerfen: Bestimmung der besten Konfigurationen, Anordnungen und Kombinationen basierend auf festgelegten Kriterien
• Planung: Unterstützung beim Erreichen von Unternehmenszielen durch Vorschlagen einer Reihe von Maßnahmen
• Überwachung: Beobachten der tatsächlichen Ergebnisse und Vergleichen mit Standard- oder erwartetem Verhalten
• Reparieren: Fehlerbehebung, Vorschlagen und Implementieren von Abhilfemaßnahmen
• Controlling: Durchführung der Gesamtsteuerung eines Systems
• Diagnose: Störungsursachen herausfinden und Krankheiten erkennen
• Lehren: Unterstützung des Unterrichts und Unterstützung der Schüler beim Lernen

KI-Expertensystem: Komponenten

In diesem Abschnitt werden wir verstehen, wie ein Expertensystem in der künstlichen Intelligenz funktioniert. Typischerweise verfügt ein regelbasiertes System über Komponenten wie Wissensbasis, Arbeitsspeicher, Inferenzmaschine, Erklärungssystem, Benutzeroberfläche und Wissenseditor.

Wissen ist die Grundlage eines Expertensystems. So wie Menschen durch Beobachtung, Bücher und Bildung Know-how erwerben und ihre Fähigkeiten durch Übung und Erfahrung weiterentwickeln, ermöglicht KI Maschinen, Wissen zu sammeln und menschliche Intelligenz nachzuahmen. Ein Expertensystem sammelt Daten, Informationen und Erfahrungen, um eine Wissensbasis zu erstellen.

Dies beinhaltet das Extrahieren und Daten aus verschiedenen Quellen. Das Wissen wird dann in Form von „If-Then-Else“-Regeln organisiert und formalisiert. Anstatt nur konventionellen Verfahrenscode zu verwenden, geht es darum, die am besten geeigneten Strukturen zur Repräsentation des Wissens auszuwählen. Danach wird das Wissen auf Vollständigkeit und Richtigkeit geprüft. Das Entwerfen eines Expertensystems umfasst also drei entscheidende Schritte des Wissenserwerbs, der Repräsentation und der Validierung.

Als nächstes holt und manipuliert die Inferenzmaschine Wissen von dieser Basis, um zu einer bestimmten Lösung zu gelangen. Es wendet wiederholt Regeln auf die aus früheren Regelanwendungen abgeleiteten Fakten an, fügt der Datenbank bei Bedarf neues Wissen hinzu und löst auch Konflikte zwischen mehreren Regeln. Dazu nutzt es die Strategien des Forward und Backward Chaining.

Forward Chaining bedeutet, Fakten durchzugehen und sie zu sortieren, um zu bestimmen, was als nächstes passieren kann. In diesem Fall folgt das Expertensystem einer Kette von Bedingungen, um eine Lösung abzuleiten. Eine solche Inferenzmaschinenstrategie ist nützlich, um Marktpreise von Aktien und Immobilienraten vorherzusagen. Was Backward Chaining betrifft, versucht die Inferenz-Engine zu beantworten, warum etwas in einer bestimmten Domäne passiert sein könnte. Diese Methode kann beispielsweise bei medizinischen Diagnosen hilfreich sein.

Daher umfasst die typische Architektur eines Expertensystems in der KI eine Wissensbasis und eine Inferenzmaschine. Eine Benutzerschnittstelle ermöglicht es einem Laien, mit dem System zu interagieren.

Wie jede Technologiebranche hat auch ein Expertensystem für künstliche Intelligenz Vor- und Nachteile. Einige von ihnen werden unten besprochen.

Vorteile von KI-Expertensystemen

1. Ein Expertensystem in der KI ist in der Lage, eine riesige Wissensbasis zu speichern und zu pflegen. Das Vorhalten einer großen Menge an Informationen ist also einer der Vorteile von KI-Expertensystemen.
2. Expertensysteme zentralisieren die Entscheidungsfindung und vermeiden Verzögerungen, indem sie langwierige, zeitaufwändige Verfahren eliminieren.
3. Da das Expertensystem komplexe Probleme in einem bestimmten Bereich selbstständig lösen kann, ist eine spezielle Schulung der Mitarbeiter nicht erforderlich. Dies führt zu Kosteneinsparungen für das Unternehmen.
4. KI-Expertensysteme helfen Unternehmen auch dabei, Effizienzsteigerungen zu erzielen. Sie reduzieren Zeit und Kosten und bringen mehr Präzision durch Minimierung von Fehlern.
5. Ein KI-Expertensystem übernimmt sich wiederholende Aufgaben und gibt den Mitarbeitern mehr Zeit für Kernentscheidungen und -funktionen. Es erleichtert auch die routinemäßige Entscheidungsfindung, indem Emotionen aus der Gleichung entfernt werden.
6. Entscheidungen mit Hilfe von Expertensystemen zu treffen, kann ein Wettbewerbsvorteil sein. Schnelle Entscheidungsfindung und Problemlösung sind besonders vorteilhaft für das Funktionieren in einer schnelllebigen Branche.
7. Ein KI-Expertensystem kann Fachwissen in mehreren Bereichen kombinieren. Es ist schwierig, den richtigen „Menschen“ mit einer solchen Wissensbasis und Intelligenz zu finden.

Nachteile von Expertensystemen

1. Maschinen, wie wir sie heute kennen, können keine kreativen Antworten liefern. Menschen erhalten eine einzigartige Zutat in Form von Kreativität und Innovation, die KI-Expertensystemen fehlt.
2. Im Gegensatz zu einem menschlichen Ausbilder sind Expertensysteme möglicherweise nicht in der Lage, die Logik zu erklären, nachdem sie eine Lösung für ein bestimmtes Problem gefunden haben.
3. Ein ES kann die Situationen nicht erkennen, in denen keine Antwort erfolgt. Es fehlt auch der gesunde Menschenverstand.
4. KI ist äußerst vorteilhaft bei der Automatisierung von Routineaufgaben, stellt jedoch eine Einschränkung bei der Bearbeitung komplexer Prozesse dar.
5. Ein ES ist möglicherweise nicht so robust bei der Anpassung an sich schnell ändernde Umgebungen wie der Mensch.
6. Expertensysteme sind nicht fehlerfrei. Sie können aufgrund falscher Eingabedaten ungenaue Vorhersagen liefern. Die Leistung des Systems hängt stark von einer genauen Wissenserfassung ab.
7. Die Wartungskosten eines KI-basierten Systems können hoch sein, insbesondere für Unternehmen, die gerade erst anfangen.

Abschließende Gedanken

KI entwickelt sich als Forschungsfeld kontinuierlich weiter. Daher ist es unerlässlich geworden, sich ständig über seine technischen Ansätze und Fortschritte zu informieren. Wenn Sie das Konzept des Expertensystems in der künstlichen Intelligenz verstehen , können Sie einen Schritt voraus sein!

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