Jakie są systemy ekspertowe?

Technologia zawsze polegała na budowaniu lepszych, szybszych i inteligentniejszych maszyn. Systemy eksperckie wykorzystują tę koncepcję, wykorzystując zaawansowaną logikę komputerową do tworzenia oprogramowania, które wydaje się „myśleć” i samodzielnie podejmować decyzje. Tradycyjnie zbudowany na logice boolowskiej - logice wykorzystującej tylko wartości prawda lub fałsz - systemy eksperckie wykorzystują złożone algorytmy do obliczania odpowiedzi z dużej bazy danych. Jeśli komputer nie może ustalić poprawnej odpowiedzi, zakłada się, że nie program jest nieprawidłowy, ale że baza wiedzy nie zawiera wystarczających informacji na ten temat.

Kiedy komputer musi podjąć decyzję, wszystko rozkłada się na szereg prawdziwych lub fałszywych stwierdzeń. Jeśli zaprogramowano, aby świeciło się po naciśnięciu przycisku, wówczas naciśnięcie przycisku powoduje ustawienie wartości true, a nie naciśnięcie przycisku powoduje ustawienie wartości false. Fałsz oznacza brak światła, a prawda włącza światło. To jest podstawa logiki komputerowej.

System ekspercki przenosi te prawdziwe i fałszywe odpowiedzi na nowy poziom. Łącząc serię prawdziwych i fałszywych odpowiedzi, komputer próbuje ustalić, jak zareagować na określoną sytuację. Może zmienić swoją odpowiedź na podstawie określonego wzorca i liczby prawdziwych i fałszywych odpowiedzi.

Idea tych systemów opiera się na tym, jak ludzie myślą. Ludzie mogą przechowywać ogromne ilości nowej wiedzy i podejmować decyzje na podstawie wcześniejszej wiedzy. Komputer jest zaprogramowany do „myślenia” i podejmowania decyzji w oparciu o wiedzę z bazy danych i wcześniejsze doświadczenia. W pewien sposób to tak, jakby komputer „uczył się” na podstawie swoich przeszłych sukcesów i porażek.

Istnieją dwie główne formy systemów ekspertowych. Tradycyjny system ekspercki wykorzystuje logikę logiczną do podejmowania decyzji. Z drugiej strony, system ekspertów z rozmytą logiką nie działa. Oblicza zakres wartości, które mieszczą się pomiędzy prostymi prawdziwymi lub fałszywymi odpowiedziami, aby określić, w jakim stopniu stwierdzenie jest bardziej prawdziwe lub fałszywe.

Rozmyte systemy eksperckie są bardziej podobne do człowieka niż tradycyjne systemy eksperckie w sposobie, w jaki „myślą”. Tym systemom ekspertów nie podaje się konkretnych odpowiedzi na problem, ale podaje się jedno stwierdzenie, z którego wyciągają dodatkowe wnioski. Ten proces jest znany jako wnioskowanie.

Na przykład, jeśli oświadczenie brzmi: „Wszystkie kotki są pasiaste. Panna Kitty jest kotką”, rozmyte systemy eksperckie wywnioskowaliby, że skoro wszystkie kotki są pasiaste, a panna Kitty jest kotką, to panna Kitty musi być pasiasta. Logika rozmyta może również obliczyć bardziej skomplikowane wartości, takie jak określenie prawdopodobieństwa, że ​​konkretna kotka zostanie rozłożona, jeśli tylko procent kotek ma paski. Tradycyjne systemy ekspertów potrzebowałyby znacznie więcej instrukcji, aby dojść do tych samych wniosków.