System ekspercki w sztucznej inteligencji: wszystko, co musisz wiedzieć

System ekspercki sztucznej inteligencji jest jedną z najważniejszych dziedzin badań w dzisiejszym świecie technologii. Zanim zagłębimy się w temat, najpierw zrozummy, czym jest sztuczna inteligencja.

Sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki, która zajmuje się wykonywaniem przez maszyny zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji . Ta interdyscyplinarna dziedzina badań narodziła się w warsztacie Dartmouth College w 1956 roku. Z biegiem lat sztuczna inteligencja zyskała na znaczeniu w praktycznie każdym sektorze przemysłu technologicznego. Tworzy fale i przynosi zmianę paradygmatu w miejscach pracy na całym świecie. Wynagrodzenie za sztuczną inteligencję jest jednym z najwyższych w branży. Dowiedz się więcej o zastosowaniach sztucznej inteligencji.

Jeśli się rozejrzymy, dostrzeżemy różne zastosowania sztucznej inteligencji w naszym codziennym życiu. Chatboty, takie jak Cortana firmy Microsoft, Siri firmy Apple i Alexa firmy Amazon, to tylko niektóre z najczęstszych przykładów. Aplikacje do współużytkowania przejazdów, takie jak Uber, wykorzystują sztuczną inteligencję do oszacowania czasu dotarcia do miejsca docelowego, a witryny handlu elektronicznego wykorzystują ją do polecania produktów na podstawie historii przeglądania.

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji okazują się niezwykle przydatne dla firm z branży usługowej, ponieważ zajmują się rutynowymi zadaniami, takimi jak odpowiadanie na zapytania, stymulowanie rozmów, planowanie spotkań, przyjmowanie zamówień, fakturowanie itp. Nawet banki i instytucje finansowe przyjęły systemy oparte na sztucznej inteligencji do lepiej służyć swoim klientom.

Przeczytaj: Jak zrobić chatbota w Pythonie?

EVA (Elektroniczny Wirtualny Asystent) banku HDFC może odpowiedzieć na pytania w mniej niż 0,4 sekundy po przejrzeniu tysięcy źródeł wiedzy! Dowiedz się więcej o znaczących zaletach sztucznej inteligencji.

Jak działa sztuczna inteligencja?

AI łączy duże ilości danych i dalej je przetwarza za pomocą iteracyjnych i inteligentnych algorytmów. Następnie program automatycznie uczy się na podstawie cech danych, wzorców i przechowywanych informacji – tak jak ludzie uczą się na podstawie swoich doświadczeń.

Weźmy na przykład SIRI, inteligentną, głosową aplikację osobistego asystenta. Potrafi zidentyfikować głos i instrukcje użytkownika dzięki naturalnemu przetwarzaniu mowy. Zastosowanie sztucznej inteligencji pojawia się, gdy oprogramowanie może z czasem uczyć się i przywoływać preferencje użytkownika.

Tak więc systemy oparte na sztucznej inteligencji powoli kształtują społeczeństwo, w którym żyjemy i sposób, w jaki wchodzimy w interakcje. Przejdźmy teraz do systemu eksperckiego w sztucznej inteligencji .

Przeczytaj : Jeśli jesteś początkującym i szukasz tematów i pomysłów na projekty AI.

Definiowanie systemów eksperckich w sztucznej inteligencji

Od czasów matematyka Alana Turinga podstawowe pytanie brzmiało: „Czy maszyny mogą myśleć jak ludzie?” Wyposażanie maszyn w naśladowanie niektórych ludzkich zadań i umiejętności podejmowania decyzji jest również głównym celem sztucznej inteligencji.

System ekspertowy to aplikacja komputerowa, która potrafi myśleć jak ekspert i rozwiązywać złożone problemy związane z określoną dziedziną. Tak jak wykwalifikowani profesjonaliści wykorzystują swoją wiedzę i doświadczenie do udzielania porad, tak system ekspercki jest systemem komputerowym, który do dostarczania rozwiązań wykorzystuje zarówno fakty, jak i heurystykę.

Systemy eksperckie AI są wysoce niezawodne, ponieważ są oparte na rozumowaniu, zrozumiałe, responsywne i wydajne. Wykazują więc inteligentne zachowanie i wiedzę w określonej dziedzinie. Wydział Informatyki na Uniwersytecie Stanforda w USA wprowadził tę dziedzinę badawczą AI.

System ekspercki w sztucznej inteligencji: aplikacje

System Pathfinder zbudowany przez naukowców ze Stanford w 1980 roku jest pierwszym systemem eksperckim zatwierdzonym przez Amerykańskie Stowarzyszenie Medyczne. Może zdiagnozować ponad 100 objawów i ponad 60 chorób, w tym choroby węzłów chłonnych.

Nowsze przykłady systemów eksperckich stosowanych w medycynie obejmują MYCIN, DENDRAL, DXplain, CaDet, itp. Systemy eksperckie ROSS są powszechnie stosowane w środowisku biznesowym. Jest to system samouczący się, który naśladuje ludzki mózg przy użyciu technik takich jak eksploracja danych, głębokie uczenie, rozpoznawanie wzorców i przetwarzanie języka naturalnego.

Głównie każdy system ekspercki sztucznej inteligencji wykonuje następujące czynności:

• Interpretacja: Stosowanie inteligencji wysokiego poziomu do wyciągania wniosków na podstawie danych
• Prognozy: określanie prawdopodobnych wyników i dokonywanie prognoz
• Projektowanie: Ustalanie najlepszych konfiguracji, aranżacji i kombinacji na podstawie ustalonych kryteriów
• Planowanie: Pomoc w osiąganiu celów organizacyjnych poprzez proponowanie szeregu działań
• Monitorowanie: Obserwowanie rzeczywistych wyników i porównywanie ich ze standardowym lub oczekiwanym zachowaniem
• Naprawa: debugowanie, sugerowanie i wdrażanie kroków naprawczych
• Controlling: Przejmowanie ogólnego zarządzania systemem
• Diagnoza: Ustalanie przyczyn nieprawidłowego działania i wykrywanie chorób
• Nauczanie: Wspomaganie nauczania i pomaganie uczniom w nauce

System ekspercki AI: komponenty

W tej sekcji zrozumiemy, jak działa system ekspercki w sztucznej inteligencji . Zazwyczaj system oparty na regułach zawiera komponenty, takie jak baza wiedzy, pamięć robocza, aparat wnioskowania, system wyjaśnień, interfejs użytkownika i edytor wiedzy.

Wiedza jest podstawą systemu eksperckiego. Tak jak ludzie zdobywają know-how z obserwacji, książek i edukacji oraz rozwijają swoje umiejętności poprzez praktykę i doświadczenie, sztuczna inteligencja umożliwia maszynom gromadzenie wiedzy i naśladowanie ludzkiej inteligencji. System ekspercki gromadzi dane, informacje i doświadczenia w celu stworzenia bazy wiedzy.

Obejmuje to wydobywanie i dane z różnych źródeł. Wiedza jest następnie uporządkowana i sformalizowana w postaci reguł „jeśli-to-inaczej”. Zamiast po prostu używać konwencjonalnego kodu proceduralnego, chodzi o wybór najbardziej odpowiednich struktur do reprezentowania wiedzy. Następnie wiedza jest testowana, aby upewnić się, że jest kompletna i dokładna. Tak więc projektowanie systemu eksperckiego obejmuje trzy krytyczne etapy pozyskiwania, reprezentacji i walidacji wiedzy.

Następnie silnik wnioskowania pobiera i manipuluje wiedzą z tej bazy, aby uzyskać konkretne rozwiązanie. Wielokrotnie stosuje reguły do ​​faktów uzyskanych z wcześniejszych aplikacji reguł, w razie potrzeby dodaje nową wiedzę do bazy danych, a także rozwiązuje konflikty między wieloma regułami. W tym celu wykorzystuje strategie łączenia w przód i w tył.

Forward Chaining oznacza przeglądanie faktów i sortowanie ich w celu ustalenia, co może się wydarzyć dalej. W takim przypadku system ekspercki podąża za łańcuchem warunków w celu uzyskania rozwiązania. Taka strategia silnika wnioskowania jest przydatna do przewidywania cen rynkowych akcji i cen nieruchomości. Jeśli chodzi o Backward Chaining, silnik wnioskowania próbuje odpowiedzieć, dlaczego coś mogło się wydarzyć w określonej domenie. Na przykład ta metoda może być pomocna w diagnozach medycznych.

Dlatego typowa architektura systemu eksperckiego w AI obejmuje bazę wiedzy i silnik wnioskowania. Interfejs użytkownika umożliwia interakcję z systemem osobie niebędącej ekspertem.

Jak każda branża technologiczna, system ekspercki wykorzystujący sztuczną inteligencję ma zarówno plusy, jak i minusy. Niektóre z nich omówiono poniżej.

Zalety systemów eksperckich AI

1. System ekspercki w AI jest w stanie przechowywać i utrzymywać ogromną bazę wiedzy. Tak więc przechowywanie dużej ilości informacji jest jedną z zalet systemów eksperckich AI.
2. Systemy eksperckie centralizują podejmowanie decyzji i unikają opóźnień, eliminując długie, czasochłonne procedury.
3. Ponieważ system ekspercki może samodzielnie rozwiązywać złożone problemy w określonej dziedzinie, nie ma potrzeby przeprowadzania specjalistycznych szkoleń dla pracowników. Powoduje to oszczędność kosztów dla firmy.
4. Systemy eksperckie AI pomagają również firmom w osiąganiu wydajności. Zmniejszają czas i koszty oraz zapewniają większą precyzję, minimalizując błędy.
5. System ekspercki AI zajmuje się powtarzalnymi zadaniami, dając personelowi więcej czasu na kluczowe decyzje i funkcje. Ułatwia również rutynowe podejmowanie decyzji, usuwając emocje z równania.
6. Podejmowanie decyzji za pomocą systemów eksperckich może służyć jako przewaga konkurencyjna. Szybkie podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów są szczególnie korzystne dla funkcjonowania w szybko rozwijającej się branży.
7. System ekspercki AI może łączyć wiedzę z wielu dziedzin. Trudno jest znaleźć odpowiedniego „człowieka” z taką bazą wiedzy i inteligencją.

Wady systemów eksperckich

1. Maszyny, jakie znamy dzisiaj, nie mogą udzielać kreatywnych odpowiedzi. Ludzie dostają do stołu unikalny składnik w postaci kreatywności i innowacji, których brakuje systemom eksperckim AI.
2. W przeciwieństwie do instruktora, systemy eksperckie mogą nie być w stanie wyjaśnić logiki po rozwiązaniu konkretnego problemu.
3. ES może nie rozpoznać sytuacji, gdy nie ma odpowiedzi. Brakuje też zdrowego rozsądku.
4. Sztuczna inteligencja jest niezwykle korzystna w automatyzacji rutynowych zadań, ale stanowi ograniczenie w przypadku złożonych procesów.
5. ES może nie być tak solidny w dostosowywaniu się do szybko zmieniających się środowisk jak ludzie.
6. Systemy eksperckie nie są wolne od błędów. Mogą dostarczać niedokładne prognozy oparte na błędnych danych wejściowych. Wydajność systemu w dużym stopniu zależy od precyzyjnego pozyskiwania wiedzy.
7. Koszty utrzymania systemu opartego na sztucznej inteligencji mogą być wysokie, szczególnie w przypadku organizacji, które dopiero zaczynają.

Myśli końcowe

AI stale ewoluuje jako dziedzina badań. Dlatego konieczne stało się ciągłe poznawanie jego technicznych podejść i postępów. Rozumiejąc koncepcję systemu eksperckiego w sztucznej inteligencji , możesz być o krok do przodu!

Jeśli jesteś zainteresowany nauką sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, sprawdź dyplom IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Machine Learning i AI, który oferuje ponad 450 godzin rygorystycznej nauki, praktycznych projektów praktycznych, pomoc w znalezieniu pracy w najlepszych firmach, oddany student mentor sukcesu, ponad 25 studiów przypadków i wiele więcej.