Sisteme Expert

1.Caracteristici

Un domeniu important de aplicaţie a inteligenţei artificiale este cel al sistemelor expert.

Pentru a înţelege exact noţiunea de expert, să considerăm mai întâi diferenţa dintre reprezentarea unui specialist şi cea a unui nespecialist asupra unui anumit fapt sau fenomen.

Diferenţa constă în principal în completitudinea sistemului şi în maniera în care sunt sistematizate cunoştinţele privitoare la acesta.

Pentru un expert, cunoştinţele despre fenomen sunt organizate, precise, punctuale şi sistematizate

Cunoştinţele unui nespecialist despre acelaşi fapt sunt globale, amorfe, nestructurate.

Acest lucru se întâmplă deoarece pe măsură ce se aprofundează un domeniu, conceptele specifice se rafinează, iar conexiunile care se stabilesc între acestea Un sistem expert este un program care utilizează cunoaştere şi proceduri de inferenţă pentru a rezolva probleme suficient de dificile pentru a necesita în mod normal intervenţia unui expert uman în vederea găsirea soluţiei.

Pe scurt, sistemele expert sunt programe care înmagazinează cunoştinţe specializate, introduse de experţi devin mai specifice.

Aceste sisteme se folosesc deseori în situaţii în care nu există o soluţie algoritmică clară.

Principala caracteristică a acestora este prezenţa unei baze de cunoştinţe împreună cu un algoritm de căutare adecvat tipului de raţionament.

De cele mai multe ori, baza de cunoştinţe este foarte mare, de aceea este foarte importantă modalitatea de reprezentare a cunoaşterii.

Baza de cunoştinţe a sistemului trebuie separată de program, care la rândul său trebuie să fie cât mai stabil.

Cel mai utilizat mod de reprezentare a cunoaşterii este o mulţime de reguli de producţie.

Operaţiunile acestor sisteme sunt apoi controlate de o procedură simplă, a cărei natură depinde de natura cunoştinţelor.

Ca şi în alte programe de inteligenţă artificială, când alte tehnici nu sunt disponibile, se apelează la căutare.

Sistemele expert construite până în prezent diferă din acest punct de vedere.

Se pune problema: pot fi scrise reguli atât de precise încât în orice situaţie să existe o singură soluţie aplicabilă?

Şi, de asemenea, este necesară găsirea tuturor soluţiilor sau este suficientă doar una?

Exemple celebre de SE:

DENDRAL

Primul sistem expert a fost dezvoltat începând din 1965, la Stanford, de către Edward Feigenbaum şi laureatul premiului Nobel, geneticianul Joshua Lederberg.

DENDRAL, chimistul computerizat, este primul program bazat pe cunoştinţe destinat raţionamentului ştiinţific.

El reuşea să determine structura unor compuşi chimici organici pe baza analizei spectroscopice a moleculelor.

Pe măsură ce setul său de reguli a crescut, sistemul a devenit însă dificil de menţinut şi dezvoltat în continuare

MYCIN

Un alt sistem expert celebru este MYCIN, creat în 1972 de Edward H. Shortlife, tot la universitatea Stanford.

În dizertaţia sa de doctorat, el a demonstrat puterea sistemelor bazate pe reguli pentru reprezentarea cunoaşterii şi inferenţe în domeniul diagnosticului şi tratamentului medical.

Sistemul diagnostica infecţii bacteriene ale sângelui şi propunea tratamente corespunzătoare, cu dozajul antibioticelor calculat în funcţie de greutatea pacientului.

MYCIN dobândea informaţii suplimentare prin întrebări adresate utilizatorului, precum:

„A suferit recent arsuri pacientul?” sau

„Are pacientul alergii cunoscute la medicamentul X?”.

Se remarcă de asemenea tratarea cunoştinţelor în condiţii de incertitudine, spre deosebire de sistemul DENDRAL, care nu putea realiza acest lucru.

Programul folosea reguli de tipul:

„Dacă microorganismul este Gram pozitiv şi morfologia microorganismului este Cocci şi modul de organizare a microorganismului este lanţ, atunci este destul de evident (cu probabilitatea 0,7) că microorganismul este un streptococ”.

MYCIN + Teiresias

Când a fost construit MYCIN, mulţi doctori nu aveau încredere în diagnosticele sale, deoarece nu puteau verifica dacă raţionamentul pe care se baza concluzia era corect.

De aceea, sistemului expert i-a fost adăugat un modul numit Teiresias, care putea răspunde la comanda „why” (de ce), listând regulile pe care s-a bazat procesul de decizie.

EMYCIN

Ca rezultat al experienţei dobândite cu Mycin, Bill Van Melle a demonstrat posibilitatea de generalizare a reprezentării cunoaşterii în programul său EMYCIN („Empty MYCIN”, 1979), care a devenit un model pentru multe „shell”-uri de sisteme expert comerciale (adică o structură de bază pe care se pot impune reguli noi.

Prospector

O legendă a sistemelor expert este Prospector, un program construit pentru identificarea formaţiunilor geologice.

Corelând date obţinute din foraj asupra straturilor geologice parcurse, acestea trebuia să depisteze diverse depozite de minerale.

El a prezis existenţa unui depozit de molibden în valoare de 150 de milioane de dolari, însă s-a dovedit mai apoi că depozitul fusese descoperit anterior iar Prospector a fost construit ca prin acelaşi raţionament să ajungă la aceeaşi concluzie .

XCON

În 1980, XCON („eXpert CONfigurer”) a devenit primul sistem expert utilizat pe scară largă din punct de vedere comercial.

Scopul său era de a asista utilizatorii de calculatoare VAX în configurarea acestora, adică încerca să determine ce schimbări erau necesare faţă de configuraţia standard de 50-100 de componente, astfel

încât sistemul să fie complet şi adecvat nevoilor utilizatorilor.

Proiectul început de John McDermott la universitatea Carnegie Mellon s-a dezvoltat continuu, numărul de reguli crescând de la 750 (în 1979) la 5500 (în 1995).