Экспертная система в области искусственного интеллекта: все, что вам нужно знать

Экспертная система искусственного интеллекта сегодня является одной из самых известных областей исследований в мире технологий. Прежде чем мы углубимся в тему, давайте сначала разберемся, что такое искусственный интеллект.

Искусственный интеллект или ИИ — это отрасль информатики, которая занимается тем, чтобы заставить машины выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта . Эта междисциплинарная область исследований зародилась на семинаре Дартмутского колледжа в 1956 году. С годами ИИ приобрел значение практически во всех секторах технологической отрасли. Это создает волну и меняет парадигму на рабочих местах по всему миру. Заработная плата искусственного интеллекта является одной из самых высоких в отрасли. Узнайте больше о приложениях искусственного интеллекта.

Если мы посмотрим вокруг, то сможем обнаружить различные применения ИИ в нашей повседневной жизни. Чат-боты, такие как Cortana от Microsoft, Siri от Apple и Alexa от Amazon, являются одними из наиболее распространенных примеров. Приложения для совместного использования, такие как Uber, используют ИИ для оценки времени вашего прибытия в пункт назначения, а веб-сайты электронной коммерции используют его для рекомендации продуктов на основе вашей истории просмотров.

Чат-боты на основе ИИ оказываются чрезвычайно полезными для предприятий в сфере услуг, поскольку они выполняют рутинные задачи, такие как ответы на запросы, стимулирование разговоров, планирование встреч, прием заказов, выставление счетов и т. д. Даже банки и финансовые учреждения внедрили системы на основе ИИ для лучше обслуживать своих клиентов.

Читайте: Как сделать чат-бота на Python?

EVA (электронный виртуальный помощник) банка HDFC может ответить на вопросы менее чем за 0,4 секунды после просеивания тысяч источников знаний! Узнайте больше о существенных преимуществах искусственного интеллекта.

Как работает ИИ?

ИИ объединяет большие объемы данных и обрабатывает их с помощью итеративных и интеллектуальных алгоритмов. Затем программа автоматически учится на характеристиках данных, шаблонах и сохраненной информации — точно так же, как люди учатся на своем опыте.

Возьмем, к примеру, SIRI — интеллектуальное приложение для персонального помощника с голосовым управлением. Он может идентифицировать голос пользователя и инструкции посредством естественной обработки речи. Применение ИИ становится очевидным, когда программное обеспечение может запоминать и запоминать предпочтения пользователя с течением времени.

Таким образом, системы на базе ИИ постепенно формируют общество, в котором мы живем, и то, как мы взаимодействуем. Теперь перейдем к экспертной системе в области искусственного интеллекта .

Прочтите . Если вы новичок и ищете темы и идеи для проектов ИИ.

Определение экспертных систем в искусственном интеллекте

Со времен математика Алана Тьюринга основным вопросом было: «Могут ли машины думать как люди?» Оснащение машин для имитации определенных человеческих задач и способностей принятия решений также является основной целью ИИ.

Экспертная система — это компьютерное приложение, которое может мыслить как эксперт и решать сложные проблемы, связанные с конкретной областью. Точно так же, как квалифицированные специалисты используют свои знания и опыт, чтобы давать советы, экспертная система представляет собой компьютерную систему, которая использует как факты, так и эвристику для предоставления решений.

Экспертные системы ИИ очень надежны, поскольку они основаны на рассуждениях, понятны, отзывчивы и высокопроизводительны. Таким образом, они демонстрируют разумное поведение и опыт в определенной области. Департамент компьютерных наук Стэнфордского университета, США, представил эту исследовательскую область ИИ.

Экспертная система в искусственном интеллекте: приложения

Система Pathfinder, созданная исследователями из Стэнфорда в 1980 году, является первой экспертной системой, одобренной Американской медицинской ассоциацией. Он может диагностировать более 100 симптомов и более 60 заболеваний, включая заболевания лимфатических узлов.

Более свежие примеры экспертных систем, используемых в области медицины, включают MYCIN, DENDRAL, DXplain, CaDet и т. д. Экспертные системы ROSS обычно используются в бизнес-среде. Это самообучающаяся система, которая имитирует человеческий мозг, используя такие методы, как интеллектуальный анализ данных, глубокое обучение, распознавание образов и обработка естественного языка.

В основном, любая экспертная система искусственного интеллекта выполняет следующие действия:

• Интерпретация: применение интеллекта высокого уровня для получения выводов на основе данных.
• Предсказание: составление схемы возможных результатов и составление прогнозов
• Проектирование: определение наилучших конфигураций, компоновок и комбинаций на основе заданных критериев.
• Планирование: помощь в достижении организационных целей, предлагая ряд действий.
• Мониторинг: наблюдение за фактическими результатами и сравнение их со стандартным или ожидаемым поведением.
• Исправление: отладка ошибок, предложение и внедрение корректирующих действий.
• Контроль: осуществление общего управления системой.
• Диагностика: Выяснение причин неисправности и выявление заболеваний
• Преподавание: помощь в обучении и помощь учащимся в обучении

Экспертная система ИИ: компоненты

В этом разделе мы поймем, как работает экспертная система в искусственном интеллекте . Как правило, система, основанная на правилах, имеет такие компоненты, как база знаний, рабочая память, механизм вывода, система пояснений, пользовательский интерфейс и редактор знаний.

Знания являются основой экспертной системы. Точно так же, как люди приобретают ноу-хау из наблюдений, книг и образования и развивают свои навыки с помощью практики и опыта, ИИ позволяет машинам собирать знания и подражать человеческому интеллекту. Экспертная система собирает данные, информацию и опыт для создания базы знаний.

Это включает в себя извлечение и данные из различных источников. Затем знание организуется и формализуется в виде правил «если-то-иначе». Вместо простого использования обычного процедурного кода речь идет о выборе наиболее подходящих структур для представления знаний. После этого знания проверяются на полноту и точность. Таким образом, проектирование экспертной системы включает в себя три важных этапа: получение, представление и проверку знаний.

Затем механизм логического вывода извлекает информацию из этой базы и обрабатывает ее, чтобы прийти к конкретному решению. Он неоднократно применяет правила к фактам, полученным из более ранних приложений правил, при необходимости добавляет новые знания в базу данных, а также разрешает конфликты между несколькими правилами. Для этого он использует стратегии прямой и обратной цепочки.

Прямая цепочка означает просмотр фактов и их сортировку, чтобы определить, что может произойти дальше. В этом случае экспертная система следует цепочке условий для получения решения. Такая стратегия механизма вывода полезна для прогнозирования рыночных цен на акции и ставок на недвижимость. Что касается обратной цепочки, механизм логического вывода пытается ответить, почему что-то могло произойти в конкретной области. Например, этот метод может быть полезен в медицинской диагностике.

Поэтому типичная архитектура экспертной системы в ИИ включает в себя базу знаний и механизм логического вывода. Пользовательский интерфейс позволяет неспециалисту взаимодействовать с системой.

Как и у любой отрасли технологий, у экспертной системы искусственного интеллекта есть как плюсы, так и минусы. Некоторые из них обсуждаются ниже.

Преимущества экспертных систем ИИ

1. Экспертная система в ИИ способна хранить и поддерживать обширную базу знаний. Итак, хранение большого объема информации — один из плюсов экспертных систем ИИ.
2. Экспертные системы централизуют процесс принятия решений и позволяют избежать задержек, устраняя длительные и трудоемкие процедуры.
3. Поскольку экспертная система может самостоятельно решать сложные задачи в конкретной предметной области, нет необходимости проводить специализированное обучение сотрудников. Это приводит к экономии средств для бизнеса.
4. Экспертные системы ИИ также помогают предприятиям в достижении эффективности. Они сокращают время и затраты и обеспечивают большую точность за счет сведения к минимуму ошибок.
5. Экспертная система ИИ выполняет повторяющиеся задачи, предоставляя персоналу больше времени для основных решений и функций. Это также сглаживает рутинное принятие решений, удаляя эмоции из уравнения.
6. Принятие решений с помощью экспертных систем может служить конкурентным преимуществом. Быстрое принятие решений и решение проблем особенно полезно для работы в быстро меняющейся отрасли.
7. Экспертная система ИИ может сочетать в себе опыт в нескольких областях. Трудно найти подходящего «человека» с такой базой знаний и интеллектом.

Недостатки экспертных систем

1. Машины, какими мы их знаем сегодня, не могут дать творческих ответов. Люди получают уникальный ингредиент в виде творчества и инноваций, которых не хватает экспертным системам ИИ.
2. В отличие от инструктора-человека, экспертные системы могут быть не в состоянии объяснить логику после завершения решения конкретной проблемы.
3. ЭС может не распознавать ситуации, когда нет ответа. Также отсутствует здравый смысл.
4. ИИ чрезвычайно полезен при автоматизации рутинных задач, но накладывает ограничения при работе со сложными процессами.
5. ES может быть не таким устойчивым в адаптации к быстро меняющимся условиям, как люди.
6. Экспертные системы не свободны от ошибок. Они могут давать неточные прогнозы на основе неправильных входных данных. Производительность системы сильно зависит от точности получения знаний.
7. Затраты на обслуживание системы на основе ИИ могут быть высокими, особенно для организаций, которые только начинают свою деятельность.

Заключительные мысли

ИИ постоянно развивается как область исследований. Поэтому стало важно постоянно узнавать о его технических подходах и достижениях. Поняв концепцию экспертной системы в области искусственного интеллекта , вы сможете быть на шаг впереди!

Если вы заинтересованы в изучении искусственного интеллекта и машинного обучения, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B и upGrad PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предлагает более 450 часов тщательного обучения, практические практические проекты, помощь в трудоустройстве в ведущие фирмы, преданный студент наставник по успеху, более 25 тематических исследований и многое другое.