Hva er regelbaserte ekspertsystemer?

Regelbaserte ekspertsystemer løser problemer ved å bruke et sett med programmerte regler på tilgjengelig informasjon. Disse har vanligvis form av betingede setninger datamaskinen kan bruke for å logisk sjekke data for å komme til en konklusjon. Programmering av slike systemer krever et høyt ferdighetsnivå og integrering av et stort kunnskapsgrunnlag. Konklusjoner som systemet oppnår er ikke alltid nøyaktige, selv om det kan gi informasjon om deres statistiske sannsynlighet for referanse til teknikere og operatører.

I databehandling er ekspertsystemer designet for å fungere som menneskelige eksperter for å anvende logikk på problemer. I stedet for å følge rigide programmeringsregler, er de mer fleksible i sin natur, og kan etterligne noen veier for menneskelig erkjennelse. Systemet kan brukes til aktiviteter som gjennomgang av medisinske bildediagnostiske studier, analyse av feil i et datanettverk eller identifisering av mikroorganismer. For å fungere nøyaktig, trenger den en logisk underbygning, og regler er et vanlig valg.

Programmereren bruker kunnskapsbasen for å lage et sett med regler i form av if-da uttalelser. Ettersom regelbaserte ekspertsystemer møter problemer, kan de anvende disse reglene for å begrense årsakene og utvikle løsninger. For eksempel kan et system overvåke et elektrisk nett, i hvilket tilfelle det vil ha en rekke regler for å bestemme årsaken til en feil, så det kan anbefale en handling. Disse regelbaserte ekspertsystemene bruker logikk som kan være kjent for menneskelige eksperter som bruker lignende beslutningstaking ved evaluering av problemer.

Denne formen for kunstig intelligens er imidlertid ikke perfekt. Regelbaserte ekspertsystemer vet ikke hvordan de skal håndtere situasjoner som faller utenfor deres kunnskapsbase og erfaring. De kan samle informasjon over tid, men den første forekomsten av en unormal hendelse kan være forvirrende for systemet. Det kan returnere en falsk konklusjon, som krever at operatøren gir instruksjoner slik at den ikke vil gjøre den samme feilen igjen. Noen ganger ville et menneske vært i stand til å unngå den samme feilen, noe som illustrerer manglene ved kunstig erkjennelse.

Logiske grensesnitt i regelbaserte ekspertsystemer hjelper dem å komme med svar, men de trenger også en kommunikasjonsmetode. Data må mates inn i systemet for analyse, og det må ha en måte å samhandle med operatørene for å gi et svar. Dette kan kreve ytterligere programmering for å hjelpe systemet med å presentere informasjon på et klart, forståelig språk. Hvis det returnerer gibberish eller uklare data, hjelper det ikke operatøren; det kan da være nødvendig med noen språkbehandling og kunstige talekapasiteter ved programmering og utvikling av regelbaserte ekspertsystemer.