ルールベースのエキスパートシステムとは

ルールベースのエキスパートシステムは、プログラムされたルールセットを利用可能な情報に適用することで問題を解決します。 これらは一般に、コンピューターが論理的にデータを確認して結論を​​出すために使用できる条件文の形式を取ります。 このようなシステムのプログラミングには、高度なスキルと大きな知識ベースの組み込みが必要です。 システムが到達した結論は常に正確であるとは限りませんが、技術者やオペレーターを参照するための統計的確率に関する情報を提供できます。

コンピューティングでは、エキスパートシステムは人間のエキスパートのように動作して、問題にロジックを適用するように設計されています。 厳格なプログラミング規則に従うのではなく、本質的に柔軟性があり、人間の認知のいくつかの経路を模倣できます。 このシステムは、医用画像研究のレビュー、コンピューターネットワークの障害の分析、微生物の特定などの活動に使用できます。 正確に機能するには、論理的な基盤が必要であり、ルールが一般的な選択です。

プログラマーは知識ベースを使用して、if-thenステートメントの形式で一連のルールを作成します。 ルールベースのエキスパートシステムで問題が発生すると、これらのルールを適用して原因を絞り込み、ソリューションを開発できます。 たとえば、システムは配電網を監視する場合があります。この場合、障害の原因を判断するためのルールがいくつかあるため、アクションを推奨できます。 これらのルールベースのエキスパートシステムは、問題の評価で同様のツリー化された意思決定を使用する人間のエキスパートに馴染みのあるロジックを使用します。

ただし、この形式の人工知能は完全ではありません。 ルールベースのエキスパートシステムは、知識ベースと経験の範囲外の状況を処理する方法を知りません。 それらは時間の経過とともに情報を蓄積する可能性がありますが、異常なイベントの最初のインスタンスはシステムを混乱させる可能性があります。 誤った結論を返す可能性があり、オペレーターが同じ間違いをしないように指示を出す必要があります。 時々、人間は同じエラーを回避できたかもしれず、人工認知の欠点を説明しました。

ルールベースのエキスパートシステムのロジックインターフェイスは、回答を見つけるのに役立ちますが、通信方法も必要です。 データは分析のためにシステムに入力する必要があり、オペレーターと対話して応答を提供する方法が必要です。 これには、システムがわかりやすいわかりやすい言語で情報を提示するのに役立つ追加のプログラミングが必要になる場合があります。 意味不明なデータや不明瞭なデータが返された場合、オペレーターにとっては役に立ちません。 そのため、ルールベースのエキスパートシステムのプログラミングと開発には、一部の言語処理と人工音声能力が必要になる場合があります。