Caracteristicile unui Sistem Expert

1. Introducere

Inteligenţa Artificială (IA) este o ramură a ştiinţei promovată recent în universităţi şi laboratoare de cercetare. Astfel de tehnici au început să fie promovate cu succes şi în industrie. Se apreciază că în viitor tratarea problemelor inginereşti cu metode specifice inteligenţei artificiale va creşte considerabil. În plus, tehnicile dezvoltate pe baza programării clasice dau rezultate corespunzătoare când se utilizează în descrierea elementelor finite, la simularea circuitelor, prelucrarea problemelor algoritmice, nefiind adecvate la o serie de probleme inginereşti. Metodele inginereşti pot fi caracterizate prin

„utilizarea algoritmilor euristici în scopul determinării

celei mai bune soluţii într-o situaţie concretă dată“.

Inteligenţa artificială este domeniul ştiinţei calculatoarelor care se ocupă cu studiul şi crearea sistemelor şi programelor de calcul care prezintă o formă inteligentă: sisteme care învaţă noi concepte, care pot raţiona şi deduce concepte utile într-un domeniu al lumii înconjurătoare, sisteme care pot înţelege limbajul natural sau percepe şi întelege un peisaj, într-un cuvânt sisteme care necesită capacităţi inteligente specifice omului. Momentul de naştere al IA este, în general, legat de anul 1956, când la reuniunea de la Darmouth College a fost prezentat programul de demonstrare a logicii propoziţiilor Logic Theorist de către Newell, Shaw şi Simon.

Termenul de inteligenţă artificială a fost inventat cam în acelaşi an, de către John McCarthy. Anii care au urmat lui 1956 au facut să apară primele programe de demonstrare a teoremelor bazate pe logica propoziţiilor. Deceniul 1960 - 1970 a permis elaborarea principiilor majoritare în cercetarea arborescentelor şi a unor idei de bază, care sunt utilizate şi astăzi în rezolvarea problemelor şi a Sistemelor Expert.

După anii 1970 preocupările se deplasează de la programele şi strategiile de căutare, spre cercetarea naturii cunoştinţelor. Mulţi cercetători din domenii diferite (informatică, psihologie, filozofie, matematică) încearcă să determine natura şi structura cunoştinţelor. Interesul lor se îndreaptă spre cunoştinţele cele mai complexe, adică spre cunoştinţe incerte, incomplete, olisemantice, imprecise şi vagi (ale căror graniţe nu sunt precizate): într-un cuvânt, spre cunoştinţe din Lumea Reală.

Prin crearea bazelor teoretice ale sistemelor expert a fost posibilă apariţia şi dezvoltarea limbajelor de programare specializate, numite programe inteligente. Astfel, incepând cu anul 1959 a apărut primul limbaj de acest fel, numit LISP, elaborat de McCarthy, iar în 1962 a apărut primul manual LISP. Acest limbaj lucrează doar cu două entităţi: atomii şi listele, listele fiind structurate în arborescenta binară. Limbajul LISP nu face deosebire între proceduri şi date (permite adăugarea de reguli sau de cunoştinţe).

2. Istoric

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.

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” .

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. La începutul anilor 1970 apare ideea de utilizare a logicii predicatelor în realizarea limbajelor de programare. Astfel, între anii 1970 - 1975 apare un nou limbaj, bazat pe logica predicatelor de ordinul întâi, elaborat de Colmerauer si Roussel. PROLOG are propria strategie de demonstrare şi este un instrument puternic de elaborare pentru proiectanţii şi realizatorii de Sisteme Expert. 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). 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.

Tehnologia a părăsit lumea academică si s-a răspîndit în multe instituţii comerciale. Continuă să fie o dezbatere dacă este sau nu bine să scrii sisteme-expert folosind o acoperire de nivel înalt, un limbaj AI cum ar fi LISP sau Prolog,sau un limbaj convenţional ca C.

După anul 1975 a avut loc o dezvoltare rapidă a programelor bazate pe tehnicile de IA pentru diferite utilităţi: Knowledge Acquisition System - KAS (1979), Expert (1979), Knowledge Engineering Environment - KEE (1983), Vp-Expert, C Language Integrated Production System - CLIPS (1984) etc.

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). Se pune întrebarea firească asupra căror zone ştiinţifice se extinde IA. În continuare se dau câteva exemple:

– vedere artificială - care presupune recunoaşterea formelor, identic cu vederea umană;

– robotica - focalizeaza producerea dispozitivelor mecanice capabile să reproduca mişcarea;

– prelucrarea vocii - care urmăreşte constituirea şi sinteza vocii umane;

– prelucrarea în limbaj natural - înţelegerea şi vorbirea în limbajul natural;

– demonstrarea (producerea) teoremelor - în matematică şi logică;

– General Problem Solving – rezolvarea unei clase generale de probleme exprimate în limbaje formale;

– recunoaşterea formelor - recunoaşterea şi clasificarea diferitelor forme;

– teoria jocurilor;

– învăţarea automată - maşini ce acumuleaza cunoştinţe prin observarea exemplelor.

Investigaţiile în domenii cum sunt recunoaşterea formelor şi prelucrarea vocii sunt domenii noi în IA. Nu trebuie să surprindă faptul că utilizarea în ultimii ani a sistemelor expert a fost asociată cu cercetările de IA, deoarece structura şi proprietăţile sunt asociate de produsele IA: Sistemele expert beneficiază de cercetările ce au fost realizate în diferite zone ale IA.

În prezent, sistemele expert sunt tot mai mult asociate direct cu modurile de raţionare şi cunoştinţele reprezentate. Sistemele expert sunt de fapt dezvoltări în noile câmpuri ale achiziţiei de cunoştinţe ca forme specializate de invăţare, în care cunoştinţele sunt achiziţionate direct de la expert. Alte sisteme expert, ca tehnici de IA, includ explicaţii, învăţare inteligenţa, planificare, rezolvarea problemelor distribuite, cercetări ce sunt adresate direct IA.

În ultimii câţiva ani au fost multe implementări ale sistemelor expert folosind diferite instrumente şi variate platforme hardware, de la puternicele staţii de lucru LISP la calculatoare personale cît mai mici.

În concluzie 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 sau şi mai pe scurt sistemele expert sunt programe care înmagazinează cunoştinţe specializate, introduse de experţi.