Sistem Expert pentru Îndrumarea Persoanelor Fizice în Domeniul Investițiilor

Sisteme expert. Definiții

Sistemele expert sunt produse ale inteligenţei artificiale, ramură a ştiinţei calculatoarelor ce urmăreşte dezvoltarea de programe inteligente. Ceea ce este remarcabil pentru sistemele expert, este aria de aplicabilitate ce a cuprins multe domenii de activitate. Un sistem expert (SE) este un program care urmăreşte un grup de cunoştinţe pentru obţinerea în acelaşi mod ca şi experţii umani a rezultatelor despre activităţi dificil de examinat. Principala caracteristică a sistemelor expert este derivată din baza de cunoştinţe împreună cu un algoritm de căutare specific metodei de raţionare. Un sistem expert tratează cu succes probleme pentru care nu există o soluţie algoritmică clară .

Exisită mai multe definiţii pentru Sistemele Expert, dintre care fac parte şi următoarele :

- Edward Feigenbaum de la Stanford University dă următoarea definiţie „sistemele expert sau programe concepute pentru a raţiona în scopul rezolvării problemelor pentru care în mod obişnuit se cere o expertiză umană considerabilă.”

- Louis E. Frenzel – „sistemul expert este un program particular care încorporează o bază de cunoştinţe şi un motor de inferenţe. Programul se comportă ca un consilier inteligent într-un domeniu particular.”

- O definiţie originală aparţine profesorilor J. Giarratano şi G. Rilez (NASA): „Un sistem expert este un sistem care emulează abilitatea de a lua decizii a expertului uman. Termenul emulează înseamnă că sistemul este menit să acţioneze în toate privinţele ca expertul uman. Emularea este ceva mai mult decât simularea, care cere doar să acţioneze prin imitarea condiţiilor realizate. Sistemele expert acţionează foarte bine în domenii bine delimitate”.

- P.V. Pigford şi G. Baur – „sistemul expert este un produs program care emulează comportamentul experţilor umani care rezolvă probleme din lumea reală asociate unui domeniu particular al cunoşterii.”

Caracteristicile sistemului expert

- identificarea celor mai relevante date pentru o problemă dată;

- eliminarea datelor inutile;

- filtrarea secvenţială a alternativelor posibile;

- adresarea întrebărilor cele mai pertinente;

- „backtracking” ori de câte ori este necesar;

- recunoaşterea limitelor sale şi reflectarea influenţei incertitudinii;

- obţinerea concluziilor şi în cazul în care se dispune de informaţii parţiale;

- descompunerea problemelor complexe în altele mai mici şi mai simple;

- căutarea analogiilor;

- acceptarea unei soluţii satisfăcătoare ( nu neapărat optime).

Avantajele utilizării sistemelor expert:

- permit conservarea cunoștințelor experților umani, chiar și după ce aceștia au părăsit organizația;

- sunt permanent utilizabile, chiar și atunci când expertul uman nu este disponibil;

- permit rezolvarea problemelor la nivel de expert, chiar și când sunt utilizate de persoane cu nivel de competență inferior celui al expertului uman;

- pot opera cu cunoștințe inexacte și incerte;

- pot oferi explicații privind raționamentul și soluțiile găsite;

- prezintă performanțe constante în rezolvarea problemelor pentru care sunt create, fără a fi influențate, ca în cazul omului, de condiția fizică, buna sau proasta dispoziție, prezența altor preocupări etc.

Dezavantajele utiliării sistemelor expert:

- uneori, pentru a nu avea o bază de cunoștințe prea mare, este necesar ca domeniul de expertiză să fie foarte îngust;

- în unele situații, soluțiile date de sistemul expert nu sunt cele corecte, deci soluțiile trebuie întotdeauna verificate de către om;

- uneori nu găsesc tocmai soluția cea mai simplă, cea „de bun simț” (în engleză: common sense) chiar dacă aceasta este ușor de găsit chiar de un om care nu este expert în domeniu.

Arhitectura sistemelor expert

Componentele unui sistem expert se realizează cu diferite mijloace informatice şi cu nuanţe de la o realizare la alta. O arhitectură generală cuprinde 3 componente principale: baza de cunoştinţe, mecanismul de inferenţă şi baza de fapte .