Sistema esperto in intelligenza artificiale: tutto ciò che devi sapere

Il sistema esperto di intelligenza artificiale è oggi uno dei domini di ricerca più importanti nel mondo tecnologico. Prima di approfondire l'argomento, cerchiamo innanzitutto di capire cos'è l'intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale o AI è una branca dell'informatica che si occupa di fare in modo che le macchine eseguano i compiti che tipicamente richiedono l'intelligenza umana . Questo campo di ricerca interdisciplinare è nato in un seminario del Dartmouth College nel 1956. E nel corso degli anni, l'IA ha acquisito importanza praticamente in ogni settore dell'industria tecnologica. Sta creando increspature e portando un cambio di paradigma nei luoghi di lavoro in tutto il mondo. Lo stipendio dell'intelligenza artificiale è uno dei più alti del settore. Ulteriori informazioni sulle applicazioni dell'intelligenza artificiale.

Se ci guardiamo intorno, possiamo individuare varie applicazioni dell'IA nella nostra vita quotidiana. Chatbot come Cortana di Microsoft, Siri di Apple e Alexa di Amazon sono alcuni degli esempi più comuni. Le app di condivisione dei viaggi come Uber utilizzano l'intelligenza artificiale per stimare l'orario di arrivo a destinazione e i siti di e-commerce lo utilizzano per consigliare prodotti in base alla cronologia di navigazione.

I chatbot basati sull'intelligenza artificiale si stanno rivelando estremamente utili per le aziende del settore dei servizi in quanto si occupano delle attività di routine come rispondere a domande, stimolare conversazioni, programmare appuntamenti, prendere ordini, fatturazione ecc. Anche le banche e le istituzioni finanziarie hanno adottato sistemi basati sull'intelligenza artificiale per servire meglio i propri clienti.

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EVA (Electronic Virtual Assistant) della banca HDFC può rispondere alle domande in meno di 0,4 secondi dopo aver setacciato migliaia di fonti di conoscenza! Scopri di più sui vantaggi significativi dell'intelligenza artificiale.

Come funziona l'IA?

L'IA combina grandi quantità di dati e li elabora ulteriormente utilizzando algoritmi iterativi e intelligenti. Quindi, il programma apprende automaticamente dalle caratteristiche dei dati, dai modelli e dalle informazioni archiviate, proprio come gli esseri umani imparano dalle loro esperienze.

Prendi l'esempio di SIRI, che è un'applicazione di assistente personale intelligente basata sulla voce. Può identificare la voce e le istruzioni di un utente attraverso l'elaborazione del parlato naturale. L'applicazione dell'IA entra in scena quando il software può apprendere e richiamare le preferenze dell'utente nel tempo.

Quindi, i sistemi basati sull'intelligenza artificiale stanno lentamente plasmando la società in cui viviamo e il modo in cui interagiamo. Passiamo ora a un sistema esperto di intelligenza artificiale .

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Definizione di sistemi esperti in intelligenza artificiale

Fin dai tempi del matematico Alan Turing, la domanda fondamentale è stata "Le macchine possono pensare come gli umani?" Anche equipaggiare le macchine per imitare determinati compiti umani e capacità decisionali è l'obiettivo principale dell'IA.

Un sistema esperto è un'applicazione per computer in grado di pensare come un esperto e risolvere problemi complessi relativi a un campo specifico. Proprio come i professionisti qualificati usano la loro conoscenza ed esperienza per dare consigli, un sistema esperto è un sistema basato su computer che utilizza sia i fatti che l'euristica per fornire soluzioni.

I sistemi esperti di intelligenza artificiale sono altamente affidabili in quanto sono basati sul ragionamento, comprensibili, reattivi e ad alte prestazioni. Quindi, mostrano un comportamento intelligente e competenze in un'area distinta. Il Dipartimento di Informatica della Stanford University, USA, ha introdotto questo dominio di ricerca dell'IA.

Sistema esperto in Intelligenza Artificiale: Applicazioni

Il sistema Pathfinder costruito dai ricercatori di Stanford nel 1980 è il primo sistema esperto approvato dall'American Medical Association. Può diagnosticare più di 100 sintomi e oltre 60 malattie, comprese le malattie dei linfonodi.

Esempi più recenti di sistemi esperti utilizzati in campo medico includono MYCIN, DENDRAL, DXplain, CaDet, ecc. I sistemi esperti ROSS sono comunemente usati in contesti aziendali. È un sistema di autoapprendimento che imita il cervello umano utilizzando tecniche come il data mining, il deep learning, il riconoscimento di schemi e l'elaborazione del linguaggio naturale.

Principalmente, qualsiasi sistema esperto di intelligenza artificiale svolge le seguenti attività:

• Interpretazione: applicare l'intelligenza di alto livello per trarre conclusioni basate sui dati
• Previsione: tracciare i probabili risultati e fare proiezioni
• Progettazione: determinazione delle migliori configurazioni, disposizioni e combinazioni in base a criteri prestabiliti
• Pianificazione: Aiutare il raggiungimento degli obiettivi organizzativi proponendo una serie di azioni
• Monitoraggio: osservare i risultati effettivi e confrontarli con il comportamento standard o previsto
• Riparazione: debugging, suggerimento e implementazione di passaggi correttivi
• Controllo: intraprendere la governance complessiva di un sistema
• Diagnosi: scoprire le cause del malfunzionamento e rilevare le malattie
• Insegnamento: aiutare l'istruzione e aiutare gli studenti nell'apprendimento

Sistema esperto di intelligenza artificiale: componenti

In questa sezione capiremo come funziona un sistema esperto di intelligenza artificiale . In genere, un sistema basato su regole ha componenti come Knowledge Base, Memoria di lavoro, Motore di inferenza, Sistema di spiegazione, Interfaccia utente e Editor della conoscenza.

La conoscenza è la base di un sistema esperto. Proprio come gli esseri umani acquisiscono know-how dall'osservazione, dai libri e dall'istruzione e sviluppano le proprie capacità attraverso la pratica e l'esperienza, l'IA consente alle macchine di raccogliere conoscenze ed emulare l'intelligenza umana. Un sistema esperto raccoglie dati, informazioni ed esperienze per creare una base di conoscenza.

Ciò comporta l'estrazione e i dati da varie fonti. La conoscenza viene quindi organizzata e formalizzata sotto forma di regole "Se-Allora-Altro". Invece di utilizzare semplicemente il codice procedurale convenzionale, si tratta di selezionare le strutture più adatte a rappresentare la conoscenza. Successivamente, la conoscenza viene testata per garantire che sia completa e accurata. Quindi, la progettazione di un sistema esperto implica tre fasi critiche di acquisizione, rappresentazione e convalida della conoscenza.

Successivamente, il motore di inferenza recupera e manipola la conoscenza da questa base per arrivare a una soluzione particolare. Applica ripetutamente le regole ai fatti derivati ​​da precedenti applicazioni di regole, aggiunge nuove conoscenze al database quando richiesto e risolve anche i conflitti tra più regole. Per fare ciò, utilizza le strategie di Forward e Backward Chaining.

Forward Chaining significa esaminare i fatti e risolverli per determinare cosa può succedere dopo. In questo caso, il sistema esperto segue una catena di condizioni per derivare una soluzione. Tale strategia del motore di inferenza è utile per prevedere i prezzi di mercato delle azioni e dei tassi di proprietà. Per quanto riguarda il concatenamento all'indietro, il motore di inferenza cerca di rispondere al motivo per cui qualcosa potrebbe essere accaduto in un particolare dominio. Ad esempio, questo metodo può essere utile nelle diagnosi mediche.

Pertanto, l'architettura tipica di un sistema esperto in AI include una base di conoscenza e un motore di inferenza. Un'interfaccia utente consente a un non esperto di interagire con il sistema.

Come qualsiasi ramo tecnologico, un sistema esperto di intelligenza artificiale ha pro e contro. Alcuni di essi sono discussi di seguito.

Vantaggi dei sistemi esperti di intelligenza artificiale

1. Un sistema esperto di IA è in grado di archiviare e mantenere una vasta base di conoscenze. Quindi, contenere una grande quantità di informazioni è uno dei vantaggi dei sistemi esperti di intelligenza artificiale.
2. Sistemi esperti centralizzano il processo decisionale ed evitano ritardi eliminando procedure lunghe e dispendiose in termini di tempo.
3. Poiché il sistema esperto può risolvere da solo problemi complessi in un determinato dominio, non è necessario fornire una formazione specializzata ai dipendenti. Ciò si traduce in un risparmio sui costi per l'azienda.
4. I sistemi esperti di IA aiutano anche le aziende a raggiungere l'efficienza. Riducono tempi e costi e apportano maggiore precisione riducendo al minimo gli errori.
5. Un sistema esperto di intelligenza artificiale si occupa delle attività ripetitive, dando più tempo allo staff per le decisioni e le funzioni principali. Inoltre, attenua il processo decisionale di routine rimuovendo le emozioni dall'equazione.
6. Prendere decisioni con l'aiuto di sistemi esperti può rappresentare un vantaggio competitivo. Il rapido processo decisionale e la risoluzione dei problemi sono particolarmente utili per il funzionamento in un settore frenetico.
7. Un sistema esperto di intelligenza artificiale può combinare competenze in più aree. È difficile trovare la giusta misura "umana" con una tale base di conoscenze e intelligenza.

Svantaggi dei sistemi esperti

1. Le macchine, come le conosciamo oggi, non possono fornire risposte creative. Gli esseri umani portano in tavola un ingrediente unico sotto forma di creatività e innovazione, che mancano ai sistemi esperti di IA.
2. A differenza di un istruttore umano, i sistemi esperti potrebbero non essere in grado di spiegare la logica dopo aver concluso una soluzione a un problema specifico.
3. Un ES potrebbe non riconoscere le situazioni in cui non c'è risposta. Manca anche il buon senso.
4. L'intelligenza artificiale è estremamente utile nell'automazione delle attività di routine, ma pone un limite quando si affrontano processi complessi.
5. Un ES potrebbe non essere così robusto nell'adattarsi ad ambienti in rapida evoluzione come gli esseri umani.
6. I sistemi esperti non sono esenti da errori. Possono fornire previsioni imprecise basate su dati di input errati. Le prestazioni del sistema dipendono fortemente dall'acquisizione precisa della conoscenza.
7. I costi di manutenzione di un sistema basato sull'intelligenza artificiale possono essere elevati, soprattutto per le organizzazioni che sono appena agli inizi.

Pensieri conclusivi

L'intelligenza artificiale è in continua evoluzione come campo di ricerca. Pertanto, è diventato essenziale continuare a conoscere i suoi approcci e progressi tecnici. Comprendendo il concetto di sistema esperto in intelligenza artificiale , puoi essere un passo avanti!

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