1. Nastanak i razvoj ekspertnih sistema
Pod ekspertnim sistemom se podrazumeva sistem računarskih programa
koji obuhvata ekspertsko znanje kombinovanjem i prožimanjem sledeća
dva koncepta: - znanje eksperata u nekoj oblasti, koja nije algoritamski
organizovano; - znanje eksperata ugrđuje se u same procedure sistema
(proceduralna znanja). Sa aspekta korisnika deluje kao inteligentan
konsultant – savetnik u određenoj oblasti. Najpre su se razvijali sistemi za
medicinsku dijagnostiku i istraživanja ležišta nafte a zatim za pomoć u
donošenju finansijskih odluka i konfigurisanje elektronskih komponenti a
omasovljavanjem primene ES razvili su se sistemi za potrebe obrazovanja.
Potipu problematike za koju su namenjeni ES se dele na: dijagnostičke,
kontrolne, upravljačke, projektantske.
2. Pregled najpoznatijih ES i područja njihove primene
MYCIN služi za dijagnozu krvnih bakterijskih infekcija i antibiotičku
terapiju DENDRAL i METADENDRAL služe za identifikovanje molekularne
strukture na osnovu spektralne analize mase nepoznatog sastojka
zasnovan na principu nuklearne magnetne rezonance. MACSYMA za
simboličko rešavanje zadataka diferencijalnog i integralnog računa i
pojednostavljenje aritmetičkih izraza. EXPERT razvijen kao jezik za
građenje ekspertnih sistema. CADUCES služi za potrebe dijagnoze u
internoj medicini. PROSPEKTOR za istraživanja ležišta mineralnih sirovina.
TIERESIAS pomaže prenošenju ekspertiye stručnjaka u bayu znanja. R1,
XCON i XSEL su sistemi za konfigurisanje DEC VAX kompjuterskih sistema.
HEARSAY II služi za komuniciranje glasom sa računarom. DELTA služi za
dijagnostiku i otklanjanje kvarova na dizel-električnim lokomotivama.
FOLIO je namenjen upravljanju finansijama, berzanskim savetima i
finansijskom planiranju za smanjenje rizika poslovanja. SOPHIE je sistem
za potrebe nastave u oblasti elektronike. ASSISTANT PROFESSIONAL
zasnovan na automatskom učenju. GRAPH služi za klasifikaciju i
unapređivanje znanja u oblasti teorije grafova. EXSYS alat za razvoj
ekspertnih sistema u različitim oblastima.
3. Komponente ES
Glavne komponente ES su:
baza znanja
, sadrži na određen način
strukturirano znanje iz problemske oblasti;
baza podataka
, sadrži polazne
inicijalne podatke, tekuće podatke i razne činjenice u vezi sa objektima iz
predmetne oblasti;
mehanizam zaključivanja
, je sistem programskih
procedura pomoću kojih se u skladu sa određenom strategijom upravlja
donošenjem zaključaka na osnovu elemenata iz baze znanja i podataka iz
baze podataka;
veza sa korisnikom
, je programski paket koji omogućuje
korisniku da vodi dijalog sa ES.
4. Ljuske ES i alat za pretraživanje i sintezu
Ljuske ES omogućuju punjenje baze sistema različitim znanjima i
podacima kao i svrsishodno korišćenje takvih baza. Kako su procedure
dokazivanja univerzalne različiti ES mogu da ih koriste, pa je zbog toga
moguće izgrađivanje ljuski ES koje se sastoje od mehanizma zaključivanja i
relativno prostog korisničkog interfejsa koji omogućava korisniku da
formira bazu znanja i radnu bazu za željanu oblast.
5. Faze izgradnje ES
Faze izgradnje ES su: idejni projekat, prikupljanje znanja, razvoj sistema,
proračun performansi, proračun prihvatljivosti, demonstracija prototipa,
revizija i dalji razvoj, realizacija sistema. Idejni projekat obično pokreće
pojedinac a zatim okuplja tim stručnjaka.
6. Mehanizam zaključivanja
Mehanizam zaključivanja je element koji čini ES inteligentnim, inače bi bez
njega bio standardna baza podataka. Mehanizam zaključivanja je sistem
programskih procedura pomoću kojih se upravlja donošenjem zaključaka
na osnovu podataka iz baze znanja i baze podataka, odnosno pokušava da
dokaže hipotezu na osnovu pravila iz baze znanja i činjenica iz radne baze.
Mehanizam zaključivanja se sastoji iz mehanizma izvođenja i kontrolnog
mehanizma, koji kontaktira sa bazom znanja kontroliše njeno ažuriranje,
organizaciju i izdvajanje činjenica koje su relevantne za proces izvođenja
zaključaka. Osnovne karakteristike mehanizma zaključivanja su: oblik
zaključivanja unapred ili unazad, mogućnost rada sa podacima različite
pouzdanosti, mlogućnost davanja objašnjenja za donete zaključke, kvalitet
dijaloga sa korisnikom.
7. Zaključivanje unazad – sistemi redukcija
Zaključivanje unazad, zaključivanje vođeno ciljem, predstavlja
modifikaciju izloženih ideja. Polazni cilj se razlaže na podciljeve koristeći
bazu znanja sistema. Prilikom generisanja podciljeva kreira se I/ILI graf
koji ima oblik drveta na čijem se lišću nalaze tekući podciljevi. Polazni cilj
je zadovoljen kada su zadovoljeni svi I podciljevi na generisanom grafu.
8. Zaključivanje unapred – sistemi produkcija
Zaključivanje unapred, zaključivanje vođeno podatkom, se sastoji u tome
da se na osnovu činjenica iz radne baze i pravila iz baze znanja generišu
nove činjenice. Nove činjenice se dodaju u radnu bazu u svojstvu
novogenerisane činjenice, koja se dalje koristi za generisanje novih
činjenica.
