Cosa sono i sistemi esperti basati su regole?
I sistemi esperti basati su regole risolvono i problemi applicando una serie di regole programmate alle informazioni disponibili. Questi generalmente assumono la forma di frasi condizionali che il computer può utilizzare per controllare logicamente i dati per giungere a una conclusione. La programmazione di tali sistemi richiede un alto livello di competenza e l'integrazione di una grande base di conoscenze. Le conclusioni raggiunte dal sistema non sono sempre accurate, sebbene possano fornire informazioni sulla loro probabilità statistica per il riferimento di tecnici e operatori.
Nell'informatica, i sistemi esperti sono progettati per funzionare come esperti umani per applicare la logica ai problemi. Invece di seguire rigide regole di programmazione, sono di natura più flessibile e possono imitare alcuni percorsi della cognizione umana. Il sistema può essere utilizzato per attività come la revisione di studi di imaging medico, l'analisi dei guasti in una rete di computer o l'identificazione di microrganismi. Per funzionare in modo accurato, ha bisogno di una base logica e le regole sono una scelta comune.
Il programmatore utilizza la knowledge base per creare un insieme di regole sotto forma di istruzioni if-then. Poiché i sistemi esperti basati su regole incontrano problemi, possono applicare queste regole per restringere le cause e sviluppare soluzioni. Ad esempio, un sistema potrebbe monitorare una rete elettrica, nel qual caso avrebbe una serie di regole per determinare la causa di un guasto, quindi può raccomandare un'azione. Questi sistemi esperti basati su regole usano una logica che può essere familiare agli esperti umani che usano un simile processo decisionale nella valutazione dei problemi.
Questa forma di intelligenza artificiale non è perfetta, tuttavia. I sistemi esperti basati su regole non sanno come gestire situazioni che esulano dalla loro base di conoscenza ed esperienza. Possono accumulare informazioni nel tempo, ma la prima istanza di un evento anomalo può creare confusione per il sistema. Potrebbe restituire una conclusione errata, che richiede all'operatore di fornire istruzioni in modo da non commettere nuovamente lo stesso errore. A volte un essere umano sarebbe stato in grado di evitare lo stesso errore, illustrando le carenze della cognizione artificiale.
Le interfacce logiche nei sistemi esperti basati su regole li aiutano a trovare risposte, ma hanno anche bisogno di un metodo di comunicazione. I dati devono essere inseriti nel sistema per essere analizzati e devono avere un modo per interagire con gli operatori per fornire una risposta. Ciò può richiedere una programmazione aggiuntiva per aiutare il sistema a presentare le informazioni in un linguaggio semplice e comprensibile. Se restituisce dati incomprensibili o poco chiari, non è utile per l'operatore; alcune capacità di elaborazione del linguaggio e di parlato artificiale potrebbero quindi essere richieste nella programmazione e nello sviluppo di sistemi esperti basati su regole.