Inteligența Artificială - Sisteme Expert

Inteligenţa artificială – Sisteme Expert

Inteligenţa artificială reprezintă un domeniu al ştiinţei calculatoarelor care s-a constituit în scopul emulării comportamentului inteligent la maşini, în speţă la calculatoare.

Constituirea ca domeniu ştiinţific autonom, cu obiect de studiu propriu, cu metode şi tehnici de lucru specifice s-a realizat la începutul anilor ‘50, urmare a dezvoltării şi maturizării cercetărilor proprii, precum şi a sprijinului de care a beneficiat inteligenţa artificială din partea unor domenii conexe, în special precum: matematica, psihologia, fiziologia, a creierului.

În 1957 este lansat primul produs de inteligenţă artificială, Logic Theorist, produs destinat demonstrării automate de teoreme şi realizat de către A. Newell, J.C. Shaw şi H. Simon.

Imediat după lansarea acestui produs, realizatorii săi au demarat un proiect mult mai ambiţios, denumit General Problem Solver, prin care se urmărea realizarea unui produs capabil să rezolve o gamă largă de probleme.

Anii '70 au marcat introducerea şi generalizarea conceptului de cunoştinţe (knowledge), considerându-se că emularea comportamentului inteligent la maşini este posibilă prin memorarea şi prelucrarea automată de cunoştinţe. Produsele de inteligenţă artificială încep să fie realizate sub forma unor sisteme care deţin şi utilizează cunoştinţe, din această cauză şi fiind denumite sisteme bazate pe cunoştinţe sau sisteme cu bază de cunoştinţe.

Sistemele de inteligenţă artificială cu cel mai mare succes comercial în domeniul civil au fost, în această perioadă, sistemele expert. DENDRAL, MYCIN şi PROSPECTOR reprezintă sisteme de automatizare a expertizei umane într-o serie de domenii, precum: chimia, medicina, geologia.

Decada anilor '80 s-a caracterizat prin extinderea utilizării produselor de inteligenţă artificială în mediul economic, prin diversificarea metodelor şi tehnicilor de lucru aplicate în realizarea diferitelor sisteme inteligente. Realizatorii de instrumente software au diversificat oferta de instrumente pentru generarea de produse de inteligenţă artificială. Totodată, au fost soluţionate o serie de probleme legate de integrarea sistemelor de inteligenţă artificială cu diferite tipuri de sisteme hardware şi software.

În prezent, cercetările în domeniul inteligenţei artificiale vizează în continuare diversificarea metodelor şi tehnicilor de lucru, diversificarea platformelor hardware pe care să se realizeze implementarea sistemelor de inteligenţă artificială, găsirea unor noi soluţii de realizare a sistemelor distribuite de inteligenţă artificială, precum şi de hibridizare a sistemelor (de utilizare combinată a mai multor categorii de metode şi tehnici).

Impactul sistemelor de inteligenţă artificială asupra mediului economic

Prelucrarea nealgoritmică a cunoştinţelor în cadrul sistemelor de inteligenţă artificială o dus la extinderea ariei de aplicare a tehnologiilor informatice în mediul economic. Se poate vorbi, pe de o parte, de o extindere pe orizontală, în sensul cuprinderii unor noi domenii economico-sociale, cum ar fi: activităţile educaţionale, juridice, politice etc., domenii în care procesele de prelucrare informaţională se algoritmizează cu greu sau chiar nu se pot algoritmiza, datorită naturii preponderent calitative, necuantificabile a informaţiilor. Pe de altă parte, se poate vorbi de o extindere pe verticală, în sensul cuprinderii în actuala tehnologie informatică a noi prelucrări, procese informaţionale, precum: evaluarea calitativă, raţionamentul, în sens general.

În al doilea rând, sistemele de inteligenţă artificială reprezintă un mijloc important de dominare a complexităţii informaţionale. S-a sperat, şi progresele rapide ale tehnologiilor de realizare a hardware-ului păreau să confirme acest lucru, că odată cu definirea unui algoritm şi deţinerea unor procesoare de mare putere, acel algoritm poate fi utilizat pentru rezolvarea problemelor concrete, indiferent de dimensiunea lor. Atât dezvoltările teoretice (teoria matematică a complexităţii), cât şi dificultăţile practice întâmpinate în rezolvarea unor probleme de dimensiuni mari au arătat însă că în lupta împotriva complexităţii informaţionale calea algoritmică are limite clare

În al treilea rând, prelucrarea nealgoritmică a informaţiei in cadrul sistemelor de inteligenţă artificială poate oferi soluţii mai productive unor probleme abordate şi rezolvate deja şi în manieră convenţională, algoritmică. În domeniile în care datele şi cerinţele informaţionale se modifică frecvent, soluţiile algoritmice se adaptează cu dificultate la aceste schimbări, uneori cu un efort de reproiectare şi programare foarte important. Tehnologiile nealgoritmice permit o adaptare perfectă la schimbările intervenite în volumul şi structura cunoştinţelor, a cerinţelor informaţionale etc. O adaptare deosebită o prezintă sistemele inteligente şi la situaţiile cu informaţie incompletă şi/sau imprecisă.

Soluţiile obţinute cu ajutorul acestor sisteme sunt în unele cazuri (precum cele obţinute cu ajutorul sistemelor expert) soluţii de o calitate deosebită, prin faptul că se oferă posibilitatea utilizării, în cadrul raţionamentului automat a regulilor euristice validate de practică, ce concură, uneori cu succes abordările formale. Experţii umani exprimă de cele mai multe ori expertiza prin afirmaţii de tipul „de obicei este adevărat că” sau „se poate spune că”. Adesea, dificultăţile constau nu atât în prelucrarea informaţiilor de fundamentare a deciziilor, cât în obţinerea acestor informaţii şi evaluarea importanţei lor.

În situaţiile perfect cunoscute, cu informaţie completă şi precisă, este posibil de realizat selectarea celei mai bune variante decizionale, dacă numărul alternativelor nu este foarte mare. În practică însă, informaţiile sunt cel mai adesea incomplete şi incerte, presiunea în luarea deciziei este mare (pericol iminent de pierderi semnificative, uneori dramatice). În domeniul managementului, sistemele de inteligenţă artificială au dobândit o largă utilizare, deoarece pentru orice funcţie managerială există probleme decizionale complexe, prost înţelese, dinamice, definite prin criterii multiple şi contradictorii de selectare a alternativelor. Aceste probleme decizionale reclamă utilizarea sistemelor de inteligenţă artificială.