O que são reservatórios especialistas do sistema?
Em sistemas especialistas, os shells do sistema especialista são o software que contém uma interface, um mecanismo de inferência e o esqueleto formatado de uma base de conhecimento. Em essência, um shell de sistema especialista é um recipiente vazio a ser preenchido com os elementos de conhecimento especializado que o mecanismo de inferência pode processar para os usuários. Sistemas especialistas são aplicativos de computador que fornecem ajuda na solução de problemas para problemas específicos que um usuário pode precisar acessar para resolver, por exemplo, uma dificuldade de operação do software utilitário. Um engenheiro de conhecimento usaria esse shell para desenvolver a base de conhecimento e personalizá-lo para atender às necessidades de sua base de clientes específica. Seria personalizado para levar a entrada do usuário e interpretar essas informações no repositório de dados e, em comparação, localizar informações correspondentes que possam ajudar a guiar o usuário para uma solução.
Juntamente com as informações de controle depositadas em uma base de conhecimento, existem definições de regras e atributos que governam a liberação de informações para os usuários. A base de conhecimento é construída com declarações de especialização que imitam o processo de análise de um especialista humano em busca de conhecimento suficiente para obter uma solução. Os shells do sistema especialista devem fornecer recursos para reforçar o trabalho do engenheiro de conhecimento no desenvolvimento de uma base de conhecimento que possa funcionar como um sistema especialista em tempo real. Nesse sistema especialista, a base pode estar em constante mudança de dados por exclusões ou adições de dados, porque sistemas industriais, redes, hardware e sistemas de software mudam com o tempo. Essa mudança constante de entrada de dados de outros sistemas de gerenciamento não deve prejudicar a capacidade da base de raciocinar no mesmo nível de especialista, independentemente de alterações.
Os invólucros de sistemas especialistas fornecem a base para a imitação do raciocínio humano especializado em métodos de regras conhecidos como encadeamento direto e encadeamento reverso. O encadeamento direto nessas shells permite obter dados de um usuário e usar regras do mecanismo de inferência para localizar mais dados relativos a essas informações até que haja informações suficientes para concluir uma conclusão. Como os dados iniciais recebidos são o que impulsiona a busca, esse método é chamado de método orientado a dados. Um aplicativo que ilustra esse método de encadeamento direto pode explorar as possibilidades de organização dos componentes em um computador para chegar à melhor colocação dos componentes.
O encadeamento reverso reúne dados apenas quando necessário, quando uma base de conhecimento está sendo consultada em uma consulta. Ele tem o objetivo de encontrar um valor para C e raciocina para trás para descobrir o valor de A e B que conclui o valor do objetivo de C. Esse método de raciocínio dos dados atuais para os dados anteriores que sustentam os dados atuais é chamado de meta- método dirigido. Um aplicativo que ilustra as regras de inferência das conchas do sistema especialista pode incluir um médico inserindo um conjunto atual de sintomas para obter informações básicas sobre os mesmos sintomas ou sintomas semelhantes nas informações básicas de um sistema especialista em diagnóstico médico específico.
O conhecimento inferido é obtido pelo exame dos fatos existentes para chegar a novas informações prováveis. Esse é o processo de raciocínio que habita o mecanismo de inferência em invólucros especializados do sistema. Esse processo é o que inicia o encadeamento para frente ou para trás em sistemas especialistas baseados em regras. As regras de inferência que constroem os mecanismos de inferência em invólucros especialistas do sistema são compostas de cláusulas condicionais "se" e "então" nas declarações de decisão que facilitam a orientação das etapas. Essas etapas podem estar nos campos de serviços financeiros, recursos humanos e manipulação de empréstimos hipotecários, entre outros, para tentar descobrir regras práticas como prováveis recomendações quando uma resposta definitiva não for possível.