エキスパート システムは、複雑な問題を解決し、人間の専門家と同じような意思決定能力を提供するように設計されたコンピューター プログラムです。これは、ユーザーのクエリに従って推論および推論ルールを使用して知識ベースから知識を抽出することによって実行されます。

エキスパート システムは AI の一部であり、最初の ES は 1970 年に開発され、人工知能の最初の成功したアプローチとなりました。知識ベースに保存されている知識を抽出することで、専門家として最も複雑な問題を解決します。このシステムは、コンプセックスの問題に対する意思決定を支援します。 人間の専門家のような事実とヒューリスティックの両方 。特定の分野の専門知識が含まれており、その特定の分野のあらゆる複雑な問題を解決できるため、このように呼ばれます。これらのシステムは、次のような特定のドメイン向けに設計されています。 医学、科学、 等

エキスパート システムのパフォーマンスは、知識ベースに保存されているエキスパートの知識に基づいています。 KB に保存される知識が増えるほど、システムのパフォーマンスが向上します。 ES の一般的な例の 1 つは、Google 検索ボックスに入力する際のスペル ミスの提案です。

以下は、エキスパート システムの動作を表すブロック図です。

注: エキスパート システムは人間のエキスパートの代わりに使用されるものではないことを覚えておくことが重要です。代わりに、人間が複雑な決定を下すのを支援するために使用されます。これらのシステムには、特定のドメインの知識ベースに基づいて思考したり動作したりする人間の能力はありません。

以下に、エキスパート システムの一般的な例をいくつか示します。

氷と雪の違い

デンドラル:それは化学分析エキスパートシステムとして作られた人工知能プロジェクトでした。有機化学では、質量スペクトルと化学の知識ベースを利用して未知の有機分子を検出するために使用されました。マイシン:これは、菌血症や髄膜炎などの感染症を引き起こす細菌を見つけるために設計された、最も初期の後方連鎖エキスパート システムの 1 つです。抗生物質の推奨や血液凝固疾患の診断にも使用されました。PXDE:これは、肺がんの種類とレベルを判定するために使用されるエキスパート システムです。病気を判断するために、影のように見える上半身から写真を撮ります。この影により、害の種類と程度が識別されます。候補者:CaDetエキスパートシステムは、がんを早期に発見できる診断支援システムです。

エキスパートシステムの特徴

ハイパフォーマンス：エキスパート システムは、特定のドメインのあらゆる種類の複雑な問題を高効率かつ正確に解決するための高性能を提供します。理解できる:ユーザーが理解しやすい方法で応答します。人間の言語で入力を受け取り、同じ方法で出力を提供します。信頼性のある：効率的かつ正確な出力を生成するための信頼性が非常に高いです。高い応答性:ES は、あらゆる複雑なクエリの結果を非常に短い時間内に提供します。

エキスパートシステムのコンポーネント

エキスパート システムは主に 3 つのコンポーネントで構成されます。

ユーザーインターフェース 推論エンジン 知識ベース

1. ユーザーインターフェース

ユーザー インターフェイスの助けを借りて、エキスパート システムはユーザーと対話し、読み取り可能な形式で入力としてクエリを受け取り、それを推論エンジンに渡します。推論エンジンから応答を取得した後、出力をユーザーに表示します。言い換えると、 これは、専門家以外のユーザーがエキスパート システムと通信して解決策を見つけるのに役立つインターフェイスです。 。

2. 推論エンジン(エンジンのルール)

• 推論エンジンは、システムの主要な処理ユニットであるため、エキスパート システムの頭脳として知られています。推論ルールを知識ベースに適用して、結論を導き出すか、新しい情報を推定します。これは、ユーザーからの質問に対してエラーのない解決策を導き出すのに役立ちます。
• 推論エンジンの助けを借りて、システムは知識ベースから知識を抽出します。
• 推論エンジンには次の 2 種類があります。
決定論的推論エンジン:このタイプの推論エンジンから得られる結論は正しいと想定されます。に基づいています 事実 そして ルール 。確率的推論エンジン:このタイプの推論エンジンは、確率に基づいた結論に不確実性を含みます。

推論エンジンは、次のモードを使用して解を導き出します。

前方連鎖:既知の事実とルールから開始し、推論ルールを適用して既知の事実に結論を追加します。逆方向連鎖:目標から出発して逆算して既知の事実を証明する後方推論手法です。

3. 知識ベース

• ナレッジベースは、特定の分野のさまざまな専門家から得た知識を保存するストレージの一種です。それは知識の大きな貯蔵庫であると考えられています。知識ベースが多ければ多いほど、エキスパート システムの精度は高くなります。
• これは、特定のドメインまたは主題の情報とルールを含むデータベースに似ています。
• ナレッジ ベースをオブジェクトとその属性のコレクションとして見ることもできます。たとえば、ライオンはオブジェクトであり、その属性は哺乳類である、家畜ではないなどです。

ナレッジベースのコンポーネント

事実に関する知識:事実に基づいており、ナレッジ エンジニアによって受け入れられる知識は、事実知識に該当します。ヒューリスティックな知識:この知識は実践、推測能力、評価、経験に基づいています。

知識の表現: これは、If-else ルールを使用してナレッジ ベースに保存された知識を形式化するために使用されます。

知識の獲得: これは、ドメイン知識を抽出、整理、構造化し、さまざまな専門家から知識を取得し、その知識を知識ベースに保存するためのルールを指定するプロセスです。

エキスパートシステムの開発

ここではMYCIN ESを例にエキスパートシステムの仕組みを説明します。以下は、MYCIN を構築するためのいくつかの手順です。

• 第一に、ES には専門的な知識が与えられる必要があります。 MYCIN の場合、細菌感染症の医学分野を専門とする人間の専門家が、原因、症状、およびその分野のその他の知識に関する情報を提供します。
• MYCIN の KB は正常に更新されました。それをテストするために、医師はそれに新しい問題を与えます。問題は、患者の症状、現在の状態、病歴などの詳細を入力して細菌の存在を特定することです。
• ES には、性別、年齢など、患者に関する一般情報を知るために患者が記入するアンケートが必要です。
• システムはすべての情報を収集したため、推論エンジンを使用して if-then ルールを適用し、KB 内に保存されている事実を使用して問題の解決策を見つけます。
• 最終的には、ユーザー インターフェイスを使用して患者に応答します。

エキスパートシステムの開発に参加したメンバー

エキスパート システムの構築には主に 3 人の参加者がいます。

C++での文字列処理

専門家：ES の成功は、人間の専門家が提供する知識に大きく依存します。これらの専門家は、その特定の領域に特化した人です。ナレッジエンジニア:ナレッジ エンジニアは、ドメインの専門家から知識を収集し、その知識を形式主義に従ってシステムに体系化する人です。エンドユーザー：これは、専門家ではない特定の個人またはグループであり、エキスパート システムで作業するには、複雑な質問に対する解決策やアドバイスが必要です。

なぜエキスパートシステムなのか？

テクノロジーを使用する前に、そのテクノロジーを使用する理由、つまり ES についても同様の理由を理解する必要があります。どの分野にも人間の専門家はいますが、コンピュータベースのシステムを開発する必要があるのでしょうか。 ES の必要性を説明するポイントは次のとおりです。

メモリがありません 制限事項:必要なだけのデータを保存でき、適用時に記憶することができます。しかし、人間の専門家にとって、毎回すべてのことを暗記するには限界があります。高効率:知識ベースが正しい知識で更新されれば、人間には不可能な非常に効率的な出力が提供されます。ドメインの専門知識:各ドメインには多数の人間の専門家がおり、それぞれが異なるスキル、異なる経験、異なるスキルを持っているため、クエリの最終出力を取得するのは簡単ではありません。しかし、人間の専門家から得た知識をエキスパート システムに組み込むと、すべての事実と知識を組み合わせて効率的な出力が得られます。感情に左右されない：これらのシステムは、疲労、怒り、憂鬱、不安などの人間の感情の影響を受けません。したがって、パフォーマンスは一定に保たれます。高いセキュリティ:これらのシステムは、あらゆるクエリを解決するための高度なセキュリティを提供します。すべての事実を考慮します。クエリに応答するために、利用可能なすべての事実をチェックして考慮し、それに応じた結果を提供します。しかし、人間の専門家が何らかの理由で一部の事実を考慮しない可能性はあります。定期的なアップデートによりパフォーマンスが向上します。エキスパート システムが提供する結果に問題がある場合は、ナレッジ ベースを更新することでシステムのパフォーマンスを向上させることができます。

エキスパートシステムの機能

以下はエキスパート システムの機能の一部です。

アドバイス:特定の ES からの任意のドメインのクエリについて人間にアドバイスすることができます。意思決定機能を提供します。財務上の意思決定や医学における意思決定など、あらゆる分野での意思決定の機能を提供します。デバイスのデモンストレーションを行う:新製品の機能、仕様、使用方法などをデモンストレーションすることができます。問題解決：問題解決能力を持っています。問題の説明:入力の問題の詳細な説明を提供することもできます。入力の解釈:ユーザーによって与えられた入力を解釈することができます。結果の予測:結果の予測に使用できます。診断：医療分野向けに設計された ES には、さまざまな医療ツールがすでに組み込まれているため、複数のコンポーネントを使用せずに病気を診断できます。

エキスパートシステムのメリット

• これらのシステムは再現性が高くなります。
• 人の存在が安全ではない危険な場所で使用できます。
• KB に正しい知識が含まれていれば、エラーの可能性は低くなります。
• これらのシステムのパフォーマンスは、感情、緊張、疲労の影響を受けないため、安定した状態を保ちます。
• 特定のクエリに非常に高速に応答します。

エキスパートシステムの限界

• 知識ベースに間違った情報が含まれている場合、エキスパート システムの応答が誤る可能性があります。
• 人間のように、さまざまなシナリオに合わせて創造的な成果を生み出すことはできません。
• その維持および開発コストは非常に高額です。
• 設計のための知識の習得は非常に困難です。
• ドメインごとに特定の ES が必要ですが、これが大きな制限の 1 つです。
• それ自体から学習することができないため、手動で更新する必要があります。

エキスパートシステムの応用例

設計・製造領域において
カメラレンズや自動車などの物理デバイスの設計・製造に幅広く利用できます。知識領域では
これらのシステムは主に、関連する知識をユーザーに公開するために使用されます。このドメインに使用される 2 つの人気の ES は、顧問と税務顧問です。金融領域では
金融業界では、あらゆる種類の詐欺や不審な行為の可能性を検出し、銀行家に事業融資を提供すべきかどうかをアドバイスするために使用されます。機器の診断やトラブルシューティングに
医療診断ではESシステムが使われており、このシステムが初めて使われた分野でもあります。計画とスケジュール設定
エキスパート システムは、特定のタスクの目標を達成するために、そのタスクを計画およびスケジュールするためにも使用できます。