Bu makalenin amacı, bize Bilgi Tabanlı Sistemler olarak da bilinen Uzman Sistemlerin (SE) ne olduğuna dair geniş ve kesin bir açıklama göstermektir. Aynı şekilde, bu alanın ve / veya Yapay Zeka alanının kökenlerini, kavramlarını, uygulamalarını, avantajlarını, sınırlamalarını ve temel mimarisini kısaca gösteriyoruz. Öte yandan, günümüzde pazar daha rekabetçi hale geliyor, burada bilgi yönetimi ve iyi yönetim tüm şirketler ve / veya kuruluşlar için temeldir ve hayatta kalmak istiyorlarsa her birinde ön planda kalmalıdır. Alanlar.
Giriş
Bu kişi sorunla ilgili özel bilgiye sahipse, bir kişi bir sorun üzerinde uzman olarak kabul edilir. (SE) alanında bu tür bilgiye alan bilgisi denir. Alan kelimesi, bilginin belirli bir problemle ilgili olduğunu vurgulamak için kullanılır.
Bilgisayarın ortaya çıkmasından önce, insan, muhakeme ve düşünme ayrıcalığının ondan alınıp alınmayacağını merak ediyordu. Şu anda yapay zeka içinde bu gücün atfedildiği bir alan var: uzman sistemler (SE). Bu sistemler, insan gibi düşünen ve kendilerini sınırlı bir bilgi alanıyla sınırlayan makinelerin yaratılmasına izin veren Bilgi Tabanlı Sistemler olarak da bilinir. Teoride, belirli bir sorunu çözmek için bir insan uzmanın (doktor, analist, işadamı vb.) İzleyeceği adımları izleyerek akıl yürütebilirler. Bu tür bir bilgisayar bilgisi modeli, problem çözme ve öğrenmede çok çeşitli olanaklar sunar. Gelecekte kullanımı yaygınlaşacak,iş ve endüstri üzerindeki önemli etkisi nedeniyle.
(SE) Tarihi
Başlangıçları altmışlı yılların ortalarına kadar uzanıyor. Bu on yıl boyunca, araştırmacılar Alan Newell ve Herbert Simon GPS (Genel Problem Çözücü; genel problem çözücü) adlı bir program geliştirdiler. Kripto aritmetiği, Hanoi kuleleri ve diğer benzer problemlerle çalışabilirdi. GPS'in yapamadığı şey, tıbbi teşhis gibi gerçek dünyadaki sorunları çözmekti.
Bazı araştırmacılar daha sonra hırslarını belirli bir alanla sınırlayarak ve bir insan uzmanın mantığını canlandırmaya çalışarak sorunun odak noktasını tamamen değiştirmeye karar verdiler. Kendilerini genel zekayı bilgisayarlaştırmaya adamak yerine, çok özel bilgi alanlarına odaklandılar. Bu şekilde SE doğdu.
1965'ten başlayarak, Edward Feigenbaum liderliğindeki bir ekip, dikkatle tanımlanmış bilgi tabanlarını kullanarak SE geliştirmeye başladı. İlk SE olarak kabul edilen DENDRAL iki yıl sonra inşa edildi. Söz konusu SE'nin kurgusu, moleküler kimyasal yapıları spektrografik analizinden belirlemekti.
1970'lerde MYCIN, kan enfeksiyonlarının konsültasyonu ve teşhisi için geliştirilmiştir. Bu sistem yeni özellikler getirdi: kesin olmayan bilginin akıl yürütme için kullanılması ve akıl yürütme sürecini açıklama yeteneği. En önemli şey, doğru çalışması ve bir insanın uzun yıllara dayanan deneyimlerinden sonra vereceği sonuçlara benzer sonuçlar vermesidir. MYCIN'de açıkça farklılaştırılmış çıkarım motoru ve bilgi tabanı vardır. Bu iki parçayı ayırarak, çıkarım motoru tek başına düşünülebilir. Bu, boş bir sistem veya kabuk ile sonuçlanır. Bu nasıl EMYCIN (MYCIN Esencial) ortaya çıkan hangi SACON inşa edildi, mühendislik yapıları için, akciğer fonksiyonlarını incelemek için PUFF ve terapötik tedavileri seçmek için GUIDON için kullanılır.
O zamanlar da geliştirildi: Sözlü kelimeyi tanımlamaya çalışan HERSAY ve maden yataklarını bulmak için kullanılan PROSPECTOR.
KAS (Bilgi Toplama Sistemi) kabuğu ikincisinden türetildi.
Seksenlerde, SE moda oldu, çok sayıda yüksek teknoloji şirketi bu yapay zeka alanında araştırıldı ve ticarileştirme için SE geliştirdi. Bir SE'nin başarısının neredeyse tamamen bilgi tabanının kalitesine bağlı olduğu sonucuna varılmıştır. Dezavantajı, bir insan uzmanın uzmanlığını kodlamanın zor, zaman alıcı ve zaman alıcı olabilmesidir.
Modern SE örneği CASHVALUE yatırım projelerini ve değerlendirir Vatia'nın katma değer vergisi veya KDV ile ilgili tavsiyelerde.
(SE) tanımları
Bir insan uzmanının bir problemi çözmedeki davranışını taklit eden bir yazılımdır. Belirli bir alan için uzman bilgilerini depolayabilir ve sonuçları mantıksal olarak çıkararak bir sorunu çözebilirler.
SE, içerdiği bilgileri açık hale getirerek yapılan, belirli bir alan hakkında belirli bilgilere sahip olan ve bu alanla ilgili bir görevi yerine getiren programlardır.
Genel olarak insan uzmanlığı gerektiren bir alandaki özel bir alandaki sorunları çözmek için kodlanmış bilgiyi manipüle eden programlar.
Belirli bir alandaki insan uzmanların muhakeme sürecini taklit etmek için hem bildirimsel bilgi (nesneler, olaylar ve / veya durumlar hakkında gerçekler) hem de kontrol bilgisi (bir eylemin kursları hakkında bilgi) içeren programlar ve / veya uzmanlık alanı.
Göreceli zorluktaki sorunları çözme ve sembolik bir muhakeme sürecine dayalı akıllı karar vermeyi destekleme yeteneğine sahip olması için, belirli bir uygulama alanında uzman bilgisini bir araya getiren yazılım.
Uygulamalar
Başlıca uygulamaları işletme yönetimindedir çünkü;
a) Hemen hemen tüm şirketler, temel bilgi işleme işlevlerini yerine getiren bir bilgisayara sahiptir: genel muhasebe, finansal kararlar, hazine yönetimi, planlama vb.
b) Bu iş, büyük hacimli bilgileri ele almayı ve daha sonra kararlar almak için sayısal işlemler gerçekleştirmeyi içerir. Bu, SE'lerin uygulanması için ideal bir alan yaratır.
Ek olarak, SE, aşağıdaki gibi bölümlerde muhasebede de uygulanır: Denetim (daha fazla SE uygulamasının yürütüldüğü alandır) Vergilendirme, planlama, finansal analiz ve finansal muhasebe.
Uygulama alanları
SE'ler çok çeşitli alanlar ve / veya alanlar için geçerlidir. Başlıca olanlardan bazıları aşağıda listelenmiştir:
- AskeriBilgisayar bilimiTelekomünikasyonKimyaHavacılıkHavacılıkGeolojiArkeolojiTarımElektronik UlaşımEğitimTıp EndüstrisiFinans ve Yönetim
avantaj
Bu programlar, insan analistinin karşılaştığı ve karar verme sürecini olumsuz etkileyebilecek en büyük sorunlardan biri olan büyük miktarda bilgiyle çalışma yeteneği sağlar, çünkü insan analisti ilgili görmediği verileri saflaştırabilirken, bir SE'nin zamanı geldiğinde Yüksek işlem hızında, daha sağlam bir karar verebilmek için yararlı olmayanlar dahil tüm bilgileri analiz eder.
Sınırlamalar
Güncellenmeleri için yeniden programlanmaları gerektiği açıktır (belki de bu en vurgulanan sınırlamalardan biridir), diğer sınırlamalarından biri de para ve zaman açısından yüksek maliyet olabilir, buna ek olarak, bu programlar değişikliklere karşı çok esnek değildir ve erişilmesi güçtür. yapılandırılmamış bilgiler.
Belirli alanlarda insan uzmanlarının azlığı nedeniyle, SE'ler bilgilerini uygulamanın gerekli olduğu zaman saklayabilir. Benzer şekilde, SE'ler uzman olmayan kişiler tarafından problemleri çözmek için kullanılabilir. Ayrıca, bir kişi sık sık bir SE kullanıyorsa, ondan öğreneceklerdir.
Öte yandan, yapay zeka sorunları genel bir şekilde çözebilen, karmaşık durumları çözmek için sağduyu uygulayabilen veya belirsiz durumları kontrol edebilen sistemler geliştirememiştir.
SE'nin geleceği, seçilen alanın herhangi bir tür fayda elde etmek için bir uzmana ihtiyaç duyması ve / veya var olması koşuluyla, her bir kişinin başı etrafında döner.
Uzman sistemlerin temel mimarisi
- Bilgi tabanı. Alanla ilgili bilgileri içeren uzman sistemin parçasıdır. Uzmanın bilgisini alın ve bilgi tabanında kodlayın. Uzman bir sistemde bilgiyi temsil etmenin klasik bir yolu kurallardır. Bir kural, önceki bölümde yer alan bilgileri, sonraki bölümde yer alan diğer bilgilerle mantıksal olarak ilişkilendiren koşullu bir yapıdır. Olgu tabanı (Çalışma belleği). Sorgu sırasında keşfedilen bir sorunla ilgili gerçekleri içerir. Uzman sistemle görüşme sırasında, kullanıcı güncel sorun bilgisini bilgi tabanına girer. Sistem, yeni gerçekleri çıkarmak için bu bilgileri bilgi tabanında bulunan bilgilerle eşleştirir. Çıkarım motoru. Uzman sistem, insan muhakeme sürecini çıkarım motoru olarak bilinen bir modülle modeller. Bu çıkarım motoru, yeni gerçekleri çıkarmak için bilgi tabanında ve olgu tabanında bulunan bilgilerle çalışır. Problem hakkında sonuçlar çıkarmak için bilgi tabanındaki belirli gerçekleri bilgi tabanındaki bilgi ile karşılaştırın. Alt sistemi açıklayın. Uzman sistemlerin bir özelliği, akıl yürütmelerini açıklama yetenekleridir. Uzman bir sistem, açıklama alt sistemi modülünü kullanarak, kullanıcıya neden bir soru sorduklarına ve bir sonuca nasıl ulaştıklarına ilişkin bir açıklama sağlayabilir. Bu modül, hem sistem tasarımcısına hem de kullanıcıya fayda sağlar. Tasarımcı hataları tespit etmek için kullanabilir ve kullanıcı sistemin şeffaflığından faydalanabilir. Kullanıcı arayüzü.Uzman bir sistem ile bir kullanıcı arasındaki etkileşim doğal bir dilde yapılır. Aynı zamanda oldukça etkileşimlidir ve insanlar arasındaki konuşma modelini takip eder. Bu işlemi kullanıcı tarafından kabul edilebilir bir şekilde yürütmek için, kullanıcı arayüzünün tasarımı özellikle önemlidir. Arayüzün temel bir gereksinimi, soru sorma yeteneğidir. Kullanıcıdan güvenilir bilgi almak için soruların tasarımında özel dikkat gösterilmelidir. Bu, arayüzün menüler veya grafikler kullanılarak tasarlanmasını gerektirebilir.
Sonuçlar
Şu anda zorlu, zor ve değişen rekabetçi pazar, depolamak ve analiz etmek zorunda kaldıkları büyük bilgi çeşitliliği nedeniyle daha karmaşık hale geliyor, bu nedenle şirketler güçlü ve / veya sağlam araçlara veya sistemlere başvurmak zorunda kalıyor. karar verirken destek görevi gören. Bu şekilde, bu akıllı, hassas ve verimli sistemler, önemli bir iş stratejisine dönüştükleri ve / veya dönüştükleri daha fazla kuruluş tarafından benimseniyor.
Öte yandan, insan uzmanların az olduğu alan ve / veya alanların her birinde bunların kullanılmaya devam edeceğini belirtmek önemlidir. Yukarıdakilerin bir sonucu olarak, bu sistemler uzman olmayan kişiler tarafından kullanılmaktadır, bu nedenle (SE) 'nin sık kullanımı kullanıcılar için bilgi üretir ve / veya üretir.
kaynakça
Eski Hernando Diego (2003). Uzman sistemler.
Samper Márquez Juan José (2004). Uzman sistemlere giriş.
Samper Juan (2003). Uzman sistemler. Güç bilgisi
Briz José Mario (2002) büyütüldü. Uzman sistemlere giriş
Wikipedia (2004). Uzman sistem.
Castro Marcel (2002). Uzman sistemler.
Félix Justo (2004). Uzman sistemlerin uygulamaları, avantajları ve sınırlamaları.
Montes Cerra Maria Clara (2003). Uzman sistemler.
