Bir uzman sistem , belirli bir alanda, bir uzman bilişsel mekanizmaların yeniden üretilmesini sağlayabilen bir araçtır. Bu, yapay zekaya yol açma girişimlerinden biridir .
Daha doğrusu, uzman bir sistem, bilinen gerçekler ve kurallardan yola çıkarak soruları yanıtlayabilen bir yazılımdır . Özellikle karar destek aracı olarak kullanılabilir . İlk uzman sistem Dendral'dı . Kimyasal bileşenleri tanımlamayı mümkün kıldı.
Uzman bir sistem 3 bölümden oluşur:
Çıkarım motoru, sorulan uzman sorunun cevabına ulaşılıncaya kadar yeni gerçekler üretmek için gerçekleri ve kuralları kullanabilir.
Mevcut uzman sistemlerin çoğu, biçimsel mantık (Aristoteles mantığı) mekanizmalarına dayanır ve tümdengelimli akıl yürütmeyi kullanır. Esasen, aşağıdaki çıkarım kuralını ( kıyaslama ) kullanırlar:
Uzman sistemlerin en basiti önermelerin mantığına dayanır (" sıra 0 mantığı " olarak da bilinir ). Bu mantıkta, yalnızca doğru veya yanlış olan önermeleri kullanıyoruz. Diğer sistemler, algoritmaların kolayca işlemesine izin veren birinci dereceden yüklemlerin mantığına ("birinci dereceden mantık " olarak da bilinir) dayanır .
Tüm kuralların belirli bir tutarlılığını korumak gerekir:
Son olarak, gerçek sorunların mantıksal kurallar biçiminde tanımlanmasını kolaylaştırmak için, operatörlere veya ek değerlere (gereklilik / olasılık kavramları, olasılık katsayıları vb.) Başvururuz.
Bilgi tabanından yeni gerçekler elde etmek için farklı mantık kuralları biçimlerini işleyebilen birçok motor türü vardır .
Sorunların nasıl çözüldüğüne bağlı olarak genellikle üç kategori vardır:
Belirli çıkarım motorları İşlevlerini ve muhakeme yöntemlerini değiştiren meta-kurallar tarafından kısmen yönlendirilebilir veya kontrol edilebilir .
Belirli hedefleri karşılamak için, bu çıkarım motorları "ters" veya "çift motor" olarak bilinen belirli Uzman Sistemlerinde kopyalanabilir veya hatta "hibrit" adı verilen Uzman Sistemler oluşturmak için başka analiz sistemleri ile desteklenebilir.
Gerçekleri ve kuralları manipüle etmek için kullanılan algoritmalar çok sayıda ve biliniyorsa, bilgi tabanını oluşturacak gerçeklerin ve kuralların belirlenmesi hassas bir sorundur. Belirli bir problemle karşılaşan bir uzmanın davranışını nasıl tanımlayacağınız ve nasıl çözeceğiniz, işte soru budur. Çünkü elde etmek istenen şey, ne deneyimden, uzmanın pratik bilgisinden ne fazla ne de azdır, ne kitaplarda bulabileceğiniz teori ne de yalnızca mantıksal çıkarım kuralları. Geleneksel bilgisayar analiz yöntemlerine eşdeğer bilgi edinme yöntemleri geliştirilir.
Otomatik öğrenme sistemleri yeni bir öğrenme yoludur.
Uygulamada, yüz kadar kural aşılır aşılmaz, uzman sistemin nasıl "gerekçelendirdiğini" (gerçek zamanlı olarak gerçekleri ve kuralları manipüle ettiğini) takip etmek ve bu nedenle nihai gelişmeyi, ardından bakımı sağlamak çok zor hale gelir.
Yapay zeka karmaşıklık sorunu çözmeye yardımcı, ama sözde "akıllı" sistemlerinin kontrol kaybı riski ile olabilir.
İlk uzman sistem oldu Dendral bilgisayar bilim adamları tarafından oluşturulan, 1965 yılında Edward Feigenbaum , Bruce Buchanan , hekim Joshua Lederberg ve kimyacı Carl Djerassi . Bir malzemenin kimyasal bileşenlerini kütle spektrometresi ve nükleer manyetik rezonanstan tanımlamayı mümkün kıldı , ancak kuralları motorla karıştırıldı. Daha sonra Meta-Dendral adlı uzman sistem motorunu çıkarmak için modifiye edildi .
1972-73'te gerçek bir motor ve gerçek bir temel kurallarla bir kan hastalığı teşhis uzman sistemi ve reçeteli ilaçlar olan Mycin (in) kuruldu . Kuralları, her birini diğerlerine göre göreceli bir ağırlıkla etkileyen olasılık katsayılarından etkilenmiştir. Motor, her bir kesintinin olasılıklarını (Bayesci anlamda) hesaplarken basit bir ileri zincirleme üretti, bu da işleyişinin mantığını açıklamayı ve çelişkileri tespit etmeyi daha da zorlaştırdı. Uzmanlara gelince, çıkarımlarının her biri için makul ağırlıkları bulmak zorunda kaldılar, karmaşık bir süreç, doğal olmayan ve akıl yürütme tarzlarından çok uzak, her durumda bilinçli .
1990'larda faaliyete geçen Sachem projesi ( Arcelor'daki Yüksek Fırınlar İçin Sürüş Yardımı Sistemi En Marche ), gerçek zamanlı olarak sağlanan verileri bin sensör tarafından analiz ederek yüksek fırınları kontrol etmek için tasarlandı . Proje 1991 ile 1998 yılları arasında yaklaşık 30 milyon Euro'ya mal oldu ve sistem ton metal başına yaklaşık 1,7 Euro tasarruf sağlıyor.
Uzman sistemler, özellikle finans ve tıp endüstrisinde yaygındır.
Genel kamusal sistemler arasında Akinator: Web'in Dehası'ndan alıntı yapılabilir .