Inteligência Artificial - Sistemas Especialistas

Sistemas especialistas (ES) são um dos domínios de pesquisa de destaque da IA. É introduzido pelos pesquisadores da Universidade de Stanford, Departamento de Ciência da Computação.

O que são sistemas especialistas?

Os sistemas especialistas são os aplicativos de computador desenvolvidos para resolver problemas complexos em um domínio específico, no nível de inteligência e conhecimento humanos extraordinários.

Características dos sistemas especialistas

  • Alta performance
  • Compreensível
  • Confiável
  • Altamente responsivo

Capacidades de sistemas especialistas

Os sistemas especialistas são capazes de -

  • Avisando
  • Instruir e auxiliar o ser humano na tomada de decisões
  • Demonstrando
  • Derivando uma solução
  • Diagnosticando
  • Explicando
  • Interpretando entrada
  • Previsão de resultados
  • Justificando a conclusão
  • Sugerindo opções alternativas para um problema

Eles são incapazes de -

  • Substituindo tomadores de decisão humanos
  • Possuindo capacidades humanas
  • Produzindo resultados precisos para uma base de conhecimento inadequada
  • Refinando seu próprio conhecimento

Componentes de sistemas especialistas

Os componentes do ES incluem -

  • Base de Conhecimento
  • Motor de inferência
  • Interface de usuário

Vamos vê-los um por um brevemente -

Sistema inteligente

Base de Conhecimento

Ele contém conhecimentos específicos de domínio e de alta qualidade.

É necessário conhecimento para exibir inteligência. O sucesso de qualquer ES depende principalmente da coleta de conhecimento altamente preciso e preciso.

O que é conhecimento?

Os dados são coleção de fatos. As informações são organizadas como dados e fatos sobre o domínio da tarefa. Dados, informações e experiências passadas combinados são denominados conhecimento.

Componentes da Base de Conhecimento

A base de conhecimento de um SE é uma reserva de conhecimento factual e heurístico.

  • Conhecimento factual - é a informação amplamente aceita pelos engenheiros e estudiosos do conhecimento no domínio da tarefa.

  • Conhecimento Heurístico - Trata-se de prática, julgamento preciso, capacidade de avaliação e adivinhação.

Representação do conhecimento

É o método usado para organizar e formalizar o conhecimento na base de conhecimento. É na forma de regras IF-THEN-ELSE.

Aquisição de conhecimento

O sucesso de qualquer sistema especialista depende principalmente da qualidade, integridade e precisão das informações armazenadas na base de conhecimento.

A base de conhecimento é formada por leituras de vários especialistas, estudiosos e engenheiros do conhecimento . O engenheiro do conhecimento é uma pessoa com as qualidades de empatia, aprendizado rápido e habilidades de análise de caso.

Ele obtém informações do especialista, gravando, entrevistando e observando-o no trabalho, etc. Ele então categoriza e organiza as informações de maneira significativa, na forma de regras IF-THEN-ELSE, a serem usadas pela máquina de interferência. O engenheiro do conhecimento também monitora o desenvolvimento do ES.

Motor de inferência

O uso de procedimentos e regras eficientes pelo Inference Engine é essencial para deduzir uma solução correta e sem falhas.

No caso de ES baseado no conhecimento, o Inference Engine adquire e manipula o conhecimento da base de conhecimento para chegar a uma solução específica.

No caso de ES baseado em regras, ele -

  • Aplica regras repetidamente aos fatos, obtidos de aplicativos de regras anteriores.

  • Adiciona novo conhecimento à base de conhecimento, se necessário.

  • Resolve conflitos de regras quando várias regras são aplicáveis a um caso específico.

Para recomendar uma solução, o Inference Engine usa as seguintes estratégias -

  • Encadeamento
  • Encadeamento inverso

Encadeamento

É uma estratégia de um sistema especialista para responder à pergunta "O que pode acontecer a seguir?"

Aqui, o Inference Engine segue a cadeia de condições e derivações e finalmente deduz o resultado. Ele considera todos os fatos e regras e os classifica antes de concluir uma solução.

Essa estratégia é seguida para trabalhar na conclusão, resultado ou efeito. Por exemplo, previsão do status do mercado de ações como efeito de alterações nas taxas de juros.

Encadeamento

Encadeamento inverso

Com essa estratégia, um sistema especialista descobre a resposta para a pergunta "Por que isso aconteceu?"

Com base no que já aconteceu, o Inference Engine tenta descobrir quais condições poderiam ter acontecido no passado para esse resultado. Essa estratégia é seguida para descobrir causa ou razão. Por exemplo, diagnóstico de câncer de sangue em humanos.

Encadeamento inverso

Interface de usuário

A interface do usuário fornece interação entre o usuário do ES e o próprio ES. Geralmente, é o Processamento de linguagem natural, para ser usado pelo usuário versado no domínio da tarefa. O usuário do ES não precisa necessariamente ser um especialista em Inteligência Artificial.

Explica como o ES chegou a uma recomendação específica. A explicação pode aparecer nas seguintes formas -

  • Idioma natural exibido na tela.
  • Narrações verbais em linguagem natural.
  • Lista de números de regra exibidos na tela.

A interface do usuário facilita o rastreamento da credibilidade das deduções.

Requisitos da interface de usuário eficiente do ES

  • Isso deve ajudar os usuários a atingir seus objetivos da maneira mais curta possível.

  • Ele deve ser projetado para funcionar de acordo com as práticas de trabalho existentes ou desejadas do usuário.

  • Sua tecnologia deve ser adaptável aos requisitos do usuário; Não o contrário.

  • Deve fazer uso eficiente da entrada do usuário.

Limitações de sistemas especialistas

Nenhuma tecnologia pode oferecer uma solução fácil e completa. Sistemas grandes são caros, exigem tempo de desenvolvimento significativo e recursos de computador. Os ESs têm suas limitações que incluem -

  • Limitações da tecnologia
  • Difícil aquisição de conhecimento
  • ES são difíceis de manter
  • Altos custos de desenvolvimento

Aplicações do Sistema Especialista

A tabela a seguir mostra onde o ES pode ser aplicado.

Inscrição Descrição
Domínio de design Design de lente de câmera, design de automóvel.
Domínio Médico Sistemas de diagnóstico para deduzir a causa da doença a partir dos dados observados, conduzindo operações médicas em seres humanos.
Sistemas de Monitoramento Comparação contínua de dados com o sistema observado ou com o comportamento prescrito, como monitoramento de vazamentos em oleodutos longos.
Sistemas de Controle de Processo Controlando um processo físico com base no monitoramento.
Domínio do Conhecimento Descobrir falhas em veículos, computadores.
Finanças / Comércio Detecção de possíveis fraudes, transações suspeitas, negociação no mercado de ações, programação de linhas aéreas, programação de carga.

Expert System Technology

Existem vários níveis de tecnologias ES disponíveis. As tecnologias de sistemas especializadas incluem -

  • Ambiente de desenvolvimento de sistema especialista - O ambiente de desenvolvimento de ES inclui hardware e ferramentas. Eles são -

    • Estações de trabalho, minicomputadores, mainframes.

    • Linguagens de programação simbólica de alto nível, como a programação LIS t P (LISP) e a programação PRO en LOG ique (PROLOG).

    • Grandes bancos de dados.

  • Ferramentas - Eles reduzem o esforço e os custos envolvidos no desenvolvimento de um sistema especialista em grande medida.

    • Poderosos editores e ferramentas de depuração com várias janelas.

    • Eles fornecem prototipagem rápida

    • Ter definições embutidas de modelo, representação de conhecimento e design de inferência.

  • Shell - Um shell nada mais é do que um sistema especialista sem base de conhecimento. Um shell fornece aos desenvolvedores aquisição de conhecimento, mecanismo de inferência, interface com o usuário e facilidade de explicação. Por exemplo, poucas conchas são fornecidas abaixo -

    • Java Expert System Shell (JESS) que fornece API Java totalmente desenvolvida para criar um sistema especialista.

    • Vidwan , um shell desenvolvido no Centro Nacional de Tecnologia de Software, Mumbai, em 1993. Ele permite a codificação de conhecimento na forma de regras IF-THEN.

Desenvolvimento de sistemas especialistas: etapas gerais

O processo de desenvolvimento de ES é iterativo. As etapas no desenvolvimento do SE incluem:

Identifique o domínio do problema

  • O problema deve ser adequado para um sistema especialista para resolvê-lo.
  • Encontre os especialistas no domínio da tarefa para o projeto ES.
  • Estabeleça a relação custo-benefício do sistema.

Projetar o sistema

  • Identifique a tecnologia ES

  • Conhecer e estabelecer o grau de integração com os outros sistemas e bancos de dados.

  • Perceba como os conceitos podem representar melhor o conhecimento do domínio.

Desenvolver o protótipo

Da Base de Conhecimento: O engenheiro de conhecimento trabalha para -

  • Adquira conhecimento de domínio do especialista.
  • Representá-lo na forma de regras If-THEN-ELSE.

Teste e refine o protótipo

  • O engenheiro de conhecimento usa casos de amostra para testar o protótipo quanto a quaisquer deficiências no desempenho.

  • Os usuários finais testam os protótipos do ES.

Desenvolver e concluir o ES

  • Teste e garanta a interação do ES com todos os elementos de seu ambiente, incluindo usuários finais, bancos de dados e outros sistemas de informação.

  • Documente bem o projeto de ES.

  • Treine o usuário para usar o ES.

Manter o sistema

  • Mantenha a base de conhecimento atualizada por revisão e atualização regulares.

  • Atenda a novas interfaces com outros sistemas de informação, à medida que esses sistemas evoluem.

Benefícios dos sistemas especialistas

  • Disponibilidade - Eles estão facilmente disponíveis devido à produção em massa de software.

  • Menos custo de produção - o custo de produção é razoável. Isso os torna acessíveis.

  • Velocidade - Eles oferecem grande velocidade. Eles reduzem a quantidade de trabalho que um indivíduo realiza.

  • Menor taxa de erro - a taxa de erro é baixa em comparação com erros humanos.

  • Redução de risco - Eles podem trabalhar em ambientes perigosos para os seres humanos.

  • Resposta constante - Eles trabalham de forma constante, sem serem motivados, tensos ou cansados.