Sistem expert în inteligență artificială: tot ce trebuie să știți

Sistemul expert de inteligență artificială este unul dintre cele mai proeminente domenii de cercetare din lumea tehnologiei de astăzi. Înainte de a aprofunda subiectul, să înțelegem mai întâi ce este inteligența artificială.

Inteligența artificială sau AI este o ramură a informaticii care se ocupă de a face ca mașinile să îndeplinească sarcinile care necesită de obicei inteligență umană . Acest domeniu interdisciplinar de cercetare a luat naștere într-un atelier de la Dartmouth College în 1956. Și de-a lungul anilor, AI a câștigat importanță în aproape fiecare sector al industriei tehnologiei. Creează valuri și aduce o schimbare de paradigmă la locurile de muncă din întreaga lume. Salariul Inteligenței Artificiale este unul dintre cele mai mari din industrie. Aflați mai multe despre aplicațiile inteligenței artificiale.

Dacă ne uităm în jur, putem identifica diverse aplicații ale inteligenței artificiale în viața noastră de zi cu zi. Chatboți precum Cortana de la Microsoft, Siri de la Apple și Alexa de la Amazon sunt câteva dintre cele mai comune exemple. Aplicațiile de partajare, precum Uber, folosesc inteligența artificială pentru a estima ora sosirii la destinație, iar site-urile de comerț electronic îl folosesc pentru a recomanda produse pe baza istoricului de navigare.

Chatbot-urile bazate pe inteligență artificială se dovedesc extrem de utile pentru companiile din industria serviciilor, deoarece se ocupă de sarcinile de rutină, cum ar fi răspunsul la întrebări, stimularea conversațiilor, programarea întâlnirilor, preluarea comenzilor, facturarea etc. Chiar și băncile și instituțiile financiare au adoptat sisteme bazate pe inteligență artificială pentru să-și servească mai bine clienții.

Citește: Cum să faci chatbot în Python?

EVA (Asistentul electronic virtual) al băncii HDFC poate răspunde la întrebări în mai puțin de 0,4 secunde după ce a trecut prin mii de surse de cunoștințe! Aflați mai multe despre beneficiile semnificative ale inteligenței artificiale.

Cum funcționează AI?

AI combină cantități mari de date și le procesează în continuare folosind algoritmi iterativi și inteligenți. Apoi, programul învață automat din caracteristicile datelor, tiparelor și informațiile stocate - la fel cum oamenii învață din experiențele lor.

Luați exemplul SIRI, care este o aplicație inteligentă de asistent personal, bazată pe voce. Poate identifica vocea și instrucțiunile unui utilizator prin procesarea naturală a vorbirii. Aplicația AI intră în imagine atunci când software-ul poate învăța și reaminti preferințele utilizatorului în timp.

Deci, sistemele bazate pe inteligență artificială modelează încet societatea în care trăim și modul în care interacționăm. Acum, să trecem la un sistem expert în inteligență artificială .

Citiți : Dacă sunteți începător și căutați subiecte și idei pentru proiecte AI.

Definirea sistemelor experte în inteligența artificială

Încă de pe vremea matematicianului Alan Turing, întrebarea fundamentală a fost „Pot mașinile să gândească ca oamenii?” Echiparea mașinilor pentru a imita anumite sarcini umane și abilități de luare a deciziilor este, de asemenea, obiectivul principal al AI.

Un sistem expert este o aplicație informatică care poate gândi ca un expert și poate rezolva probleme complexe legate de un anumit domeniu. La fel cum profesioniștii calificați își folosesc cunoștințele și experiența pentru a oferi sfaturi, un sistem expert este un sistem bazat pe computer care utilizează atât fapte, cât și euristică pentru a oferi soluții.

Sistemele expert AI sunt foarte fiabile, deoarece sunt bazate pe raționament, sunt ușor de înțeles, receptiv și de înaltă performanță. Deci, ei manifestă un comportament inteligent și expertiză într-un domeniu distinct. Departamentul de Informatică de la Universitatea Stanford, SUA, a introdus acest domeniu de cercetare al AI.

Sistem expert în inteligență artificială: aplicații

Sistemul Pathfinder construit de cercetătorii de la Stanford în 1980 este primul sistem expert aprobat de Asociația Medicală Americană. Poate diagnostica mai mult de 100 de simptome și peste 60 de boli, inclusiv boli ale ganglionilor limfatici.

Exemple mai recente de sisteme expert utilizate în domeniul medical includ MYCIN, DENDRAL, DXplain, CaDet etc. Sistemele expert ROSS sunt utilizate în mod obișnuit în mediul de afaceri. Este un sistem de auto-învățare care imită creierul uman folosind tehnici precum data mining, deep learning, recunoașterea modelelor și procesarea limbajului natural.

În principal, orice sistem expert de inteligență artificială desfășoară următoarele activități:

• Interpretare: aplicarea inteligenței la nivel înalt pentru a trage concluzii bazate pe date
• Predicție: Evidențierea rezultatelor probabile și realizarea de proiecții
• Proiectare: determinarea celor mai bune configurații, aranjamente și combinații pe baza unor criterii stabilite
• Planificare: Ajutor la atingerea obiectivelor organizaționale prin propunerea unei serii de acțiuni
• Monitorizare: Observarea rezultatelor reale și compararea acestora cu comportamentul standard sau așteptat
• Reparare: Depanarea, sugerarea și implementarea pașilor de remediere
• Controlul: asumarea guvernanței generale a unui sistem
• Diagnostic: Aflarea cauzelor defecțiunii și detectarea bolilor
• Predare: sprijinirea instruirii și ajutorul elevilor în învățare

Sistem AI Expert: Componente

În această secțiune, vom înțelege cum funcționează un sistem expert în inteligență artificială . De obicei, un sistem bazat pe reguli are componente precum baza de cunoștințe, memoria de lucru, motorul de inferență, sistemul de explicații, interfața utilizatorului și editorul de cunoștințe.

Cunoașterea este baza unui sistem expert. La fel cum ființele umane dobândesc know-how din observație, cărți și educație și își dezvoltă abilitățile prin practică și experiență, AI permite mașinilor să adune cunoștințe și să emuleze inteligența umană. Un sistem expert colectează date, informații și experiență pentru a crea o bază de cunoștințe.

Aceasta implică extragerea de date din diverse surse. Cunoștințele sunt apoi organizate și formalizate sub forma regulilor „Dacă-atunci-altfel”. În loc să folosiți doar codul procedural convențional, este vorba de selectarea celor mai potrivite structuri pentru a reprezenta cunoștințele. După aceasta, cunoștințele sunt testate pentru a se asigura că sunt complete și exacte. Deci, proiectarea unui sistem expert implică trei pași critici de achiziție, reprezentare și validare a cunoștințelor.

Apoi, motorul de inferență preia și manipulează cunoștințele din această bază pentru a ajunge la o anumită soluție. Acesta aplică în mod repetat reguli faptelor derivate din aplicații anterioare de reguli, adaugă noi cunoștințe la baza de date ori de câte ori este necesar și, de asemenea, rezolvă conflictele dintre mai multe reguli. Pentru a face acest lucru, folosește strategiile Forward și Backward Chaining.

Forward Chaining înseamnă trecerea prin fapte și sortarea lor pentru a determina ce se poate întâmpla în continuare. În acest caz, sistemul expert urmează un lanț de condiții pentru a obține o soluție. O astfel de strategie de motor de inferență este utilă pentru prezicerea prețurilor de piață ale acțiunilor și ratelor de proprietate. În ceea ce privește Backward Chaining, motorul de inferență încearcă să răspundă de ce s-ar fi putut întâmpla ceva într-un anumit domeniu. De exemplu, această metodă poate fi de ajutor în diagnosticele medicale.

Prin urmare, arhitectura tipică a unui sistem expert în AI include o bază de cunoștințe și un motor de inferență. O interfață cu utilizatorul permite unui neexpert să interacționeze cu sistemul.

Ca orice ramură a tehnologiei, un sistem expert de inteligență artificială are atât avantaje, cât și dezavantaje. Unele dintre ele sunt discutate mai jos.

Avantajele sistemelor AI Expert

1. Un sistem expert în IA este capabil să stocheze și să mențină o bază vastă de cunoștințe. Deci, deținerea unei cantități mari de informații este unul dintre avantajele sistemelor expert AI.
2. Sistemele expert centralizează luarea deciziilor și evită întârzierile prin eliminarea procedurilor lungi și consumatoare de timp.
3. Deoarece sistemul expert poate rezolva singur probleme complexe într-un anumit domeniu, nu este nevoie să se ofere angajaților instruire specializată. Acest lucru duce la economii de costuri pentru afacere.
4. Sistemele experte AI ajută, de asemenea, companiile să obțină eficiență. Acestea reduc timpul și costurile și aduc mai multă precizie prin minimizarea erorilor.
5. Un sistem expert AI se ocupă de sarcinile repetitive, oferind mai mult timp personalului pentru decizii și funcții de bază. De asemenea, netezește luarea deciziilor de rutină prin eliminarea emoțiilor din ecuație.
6. Luarea deciziilor cu ajutorul sistemelor expert poate servi drept avantaj competitiv. Luarea rapidă a deciziilor și rezolvarea problemelor sunt deosebit de benefice pentru funcționarea într-o industrie cu ritm rapid.
7. Un sistem expert AI poate combina expertiza în mai multe domenii. Este dificil să găsești „omul” potrivit cu o astfel de bază de cunoștințe și inteligență.

Dezavantajele sistemelor experte

1. Mașinile, așa cum le cunoaștem astăzi, nu pot oferi răspunsuri creative. Oamenii primesc un ingredient unic la masă sub formă de creativitate și inovație, care le lipsesc sistemelor experte AI.
2. Spre deosebire de un instructor uman, este posibil ca sistemele experte să nu poată explica logica după încheierea unei soluții la o anumită problemă.
3. Este posibil ca un ES să nu recunoască situațiile în care nu există niciun răspuns. De asemenea, îi lipsește bunul simț.
4. AI este extrem de benefică în automatizarea sarcinilor de rutină, dar reprezintă o limitare atunci când se confruntă cu procese complexe.
5. Un ES poate să nu fie la fel de robust în adaptarea la medii în schimbare rapidă precum oamenii.
6. Sistemele experte nu sunt lipsite de erori. Ele pot oferi predicții inexacte bazate pe date de intrare greșite. Performanța sistemului depinde în mare măsură de dobândirea precisă a cunoștințelor.
7. Costurile de întreținere ale unui sistem bazat pe inteligență artificială pot fi mari, în special pentru organizațiile care sunt abia la început.

Gânduri de încheiere

AI evoluează continuu ca domeniu de cercetare. Prin urmare, a devenit esențial să înveți în continuare despre abordările și progresele sale tehnice. Înțelegând conceptul de sistem expert în inteligență artificială , poți fi cu un pas înainte!

Dacă sunteți interesat să învățați Inteligența artificială și învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în învățare automată și AI, care oferă peste 450 de ore de învățare riguroasă, proiecte practice practice, asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top, student dedicat mentor de succes, peste 25 de studii de caz și multe altele.