人工知能のエキスパートシステム：あなたが知る必要があるすべて

人工知能エキスパートシステムは、今日のテクノロジーの世界で最も著名な研究分野の1つです。 トピックを掘り下げる前に、まず人工知能とは何かを理解しましょう。

人工知能またはAIは、人間の知能を通常必要とするタスクを機械に実行させることを扱うコンピューターサイエンスの一分野です。 この学際的な研究分野は、1956年にダートマス大学のワークショップで生まれました。そして長年にわたって、AIはテクノロジー業界のほぼすべてのセクターで重要性を増してきました。 それは波紋を生み出し、世界中の職場にパラダイムシフトをもたらしています。 人工知能の給与は、業界で最も高いものの1つです。 人工知能のアプリケーションの詳細をご覧ください。

周りを見渡せば、日常生活におけるAIのさまざまな応用を見つけることができます。 MicrosoftのCortana、AppleのSiri、AmazonのAlexaなどのチャットボットが最も一般的な例です。 Uberのような配車アプリはAIを使用して目的地に到着する時間を推定し、eコマースウェブサイトはAIを使用して閲覧履歴に基づいて商品を推奨します。

AIベースのチャットボットは、クエリへの回答、会話の刺激、予約のスケジュール設定、注文、請求などの日常的なタスクを処理するため、サービス業界のビジネスに非常に役立ちます。銀行や金融機関でさえ、AIベースのシステムを採用しています。顧客により良いサービスを提供します。

読む： Pythonでチャットボットを作成する方法は？

HDFC銀行のEVA（Electronic Virtual Assistant）は、何千もの知識源をふるいにかけた後、 0.4秒未満で質問に答えることができます。 人工知能の重要なメリットの詳細をご覧ください。

AIはどのように機能しますか？

AIは大量のデータを組み合わせ、反復的でインテリジェントなアルゴリズムを使用してさらに処理します。 次に、プログラムは、人間が経験から学ぶのと同じように、データの特徴、パターン、および保存された情報から自動的に学習します。

インテリジェントな音声ベースのパーソナルアシスタントアプリケーションであるSIRIの例を見てみましょう。 自然な音声処理により、ユーザーの声や指示を識別できます。 AIのアプリケーションは、ソフトウェアが時間の経過とともにユーザーの好みを学習して思い出すことができるときに思い浮かびます。

そのため、AIを利用したシステムは、私たちが住む社会と私たちの相互作用をゆっくりと形作っています。 それでは、人工知能のエキスパートシステムに移りましょう。

読む：初心者でAIプロジェクトのトピックやアイデアを探している場合。

人工知能におけるエキスパートシステムの定義

数学者のアラン・チューリングの時代から、根本的な問題は「機械は人間のように考えることができるか」ということでした。 特定の人間のタスクと意思決定能力を模倣するための機械の装備も、AIの主要な目標です。

エキスパートシステムは、エキスパートのように考え、特定の分野に関連する複雑な問題を解決できるコンピュータアプリケーションです。 資格のある専門家が知識と経験を使用してアドバイスを提供するのと同じように、エキスパートシステムは、事実とヒューリスティックの両方を使用してソリューションを提供するコンピューターベースのシステムです。

AIエキスパートシステムは、推論に基づいており、理解しやすく、応答性が高く、高性能であるため、信頼性が高くなっています。 したがって、彼らは異なる分野でインテリジェントな行動と専門知識を示します。 米国のスタンフォード大学のコンピュータサイエンス学部は、このAIの研究領域を紹介しました。

人工知能のエキスパートシステム：アプリケーション

1980年にスタンフォード大学の研究者によって構築されたパスファインダーシステムは、米国医師会によって承認された最初のエキスパートシステムです。 100以上の症状とリンパ節疾患を含む60以上の病気を診断することができます。

医療分野で使用されるエキスパートシステムのより最近の例には、MYCIN、DENDRAL、DXplain、CaDetなどが含まれます。エキスパートシステムROSSは、ビジネス環境で一般的に使用されます。 これは、データマイニング、深層学習、パターン認識、自然言語処理などの手法を使用して人間の脳を模倣する自己学習システムです。

主に、人工知能エキスパートシステムは次の活動を実行します。

• 解釈：データに基づいて結論を引き出すために高レベルのインテリジェンスを適用する
• 予測：予想される結果をグラフ化し、予測を行う
• 設計：設定された基準に基づいて、最適な構成、配置、および組み合わせを決定します
• 計画：一連のアクションを提案することにより、組織の目標の達成を支援します
• 監視：実際の結果を観察し、それらを標準または予想される動作と比較します
• 修復：バグの除去、修復手順の提案と実装
• 制御：システムの全体的なガバナンスの実施
• 診断：機能不全の原因を突き止め、病気を検出する
• 教育：指導を支援し、学生の学習を支援する

AIエキスパートシステム：コンポーネント

このセクションでは、人工知能のエキスパートシステムがどのように機能するかを理解します。 通常、ルールベースのシステムには、ナレッジベース、ワーキングメモリ、推論エンジン、説明システム、ユーザーインターフェイス、ナレッジエディタなどのコンポーネントがあります。

知識はエキスパートシステムの基盤です。 人間が観察、本、教育からノウハウを習得し、実践と経験を通じてスキルを伸ばすように、AIは機械が知識を収集し、人間の知性をエミュレートすることを可能にします。 エキスパートシステムは、データ、情報、および経験を収集して、知識ベースを作成します。

これには、さまざまなソースからのデータの抽出が含まれます。 次に、知識は「If-Then-Else」ルールの形式で編成および形式化されます。 従来の手続き型コードを使用するだけでなく、知識を表すのに最適な構造を選択することです。 この後、知識がテストされ、完全で正確であることを確認します。 したがって、エキスパートシステムの設計には、知識の獲得、表現、および検証の3つの重要なステップが含まれます。

次に、推論エンジンはこのベースから知識をフェッチして操作し、特定のソリューションに到達します。 以前のルールアプリケーションから派生したファクトにルールを繰り返し適用し、必要に応じてデータベースに新しい知識を追加し、複数のルール間の競合を解決します。 これを行うために、それは前向きおよび後向き連鎖の戦略を使用します。

前向き連鎖とは、事実を調べて分類し、次に何が起こるかを判断することを意味します。 この場合、エキスパートシステムは一連の条件に従って解を導き出します。 このような推論エンジン戦略は、株式の市場価格と不動産価格を予測するのに役立ちます。 後向き連鎖に関しては、推論エンジンは、特定のドメインで何かが起こった可能性がある理由に答えようとします。 たとえば、この方法は医療診断に役立ちます。

したがって、AIのエキスパートシステムの典型的なアーキテクチャには、知識ベースと推論エンジンが含まれます。 ユーザーインターフェイスにより、専門家以外の人がシステムと対話できます。

他のテクノロジーブランチと同様に、人工知能エキスパートシステムには長所と短所があります。 それらのいくつかを以下で説明します。

AIエキスパートシステムの利点

1. AIのエキスパートシステムは、膨大な知識ベースを保存および維持することができます。 したがって、大量の情報を保持することは、AIエキスパートシステムの長所の1つです。
2. エキスパートシステムは意思決定を一元化し、時間のかかる時間のかかる手順を排除することで遅延を回避します。
3. エキスパートシステムは、特定の領域の複雑な問題を独自に解決できるため、従業員に専門的なトレーニングを提供する必要はありません。 これにより、ビジネスのコストを削減できます。
4. AIエキスパートシステムは、企業が効率を達成するのにも役立ちます。 時間とコストを削減し、エラーを最小限に抑えることで精度を高めます。
5. AIエキスパートシステムは反復的なタスクを処理し、コアの決定と機能のためにスタッフにより多くの時間を与えます。 また、方程式から感情を取り除くことにより、日常的な意思決定をスムーズにします。
6. エキスパートシステムの助けを借りて意思決定を行うことは、競争上の優位性として役立ちます。 迅速な意思決定と問題解決は、ペースの速い業界で機能するために特に有益です。
7. AIエキスパートシステムは、複数の分野の専門知識を組み合わせることができます。 そのような知識ベースと知性に合った適切な「人間」を見つけることは困難です。

エキスパートシステムのデメリット

1. 今日私たちが知っているように、機械は創造的な答えを提供することはできません。 人間は、AIエキスパートシステムに欠けている創造性と革新の形で、テーブルに独自の要素をもたらします。
2. 人間のインストラクターとは異なり、エキスパートシステムは特定の問題の解決策を結論付けた後、論理を説明できない場合があります。
3. 回答がない場合、ESは状況を認識しない場合があります。 また、常識に欠けています。
4. AIは、日常的なタスクの自動化に非常に役立ちますが、複雑なプロセスを処理する場合には制限があります。
5. ESは、急速に変化する環境への適応において、人間ほど堅牢ではない可能性があります。
6. エキスパートシステムにはエラーがあります。 それらは、間違った入力データに基づいて不正確な予測を提供する可能性があります。 システムのパフォーマンスは、正確な知識の習得に大きく依存しています。
7. AIベースのシステムのメンテナンスコストは、特に始めたばかりの組織では高くなる可能性があります。

結論

AIは研究分野として進化を続けています。 したがって、その技術的アプローチと進歩について学び続けることが不可欠になっています。 人工知能のエキスパートシステムの概念を理解することで、一歩先を行くことができます！

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