Was ist ein Expertensystem in der KI (Künstliche Intelligenz)? mit Beispiel

Was ist ein Expertensystem?

Expertensystem ist ein interaktives und zuverlässiges computergestütztes Entscheidungssystem, das sowohl Fakten als auch Heuristiken nutzt, um komplexe Entscheidungsprobleme zu lösen. Es wird als die höchste Stufe menschlicher Intelligenz und Expertise angesehen. Der Zweck eines Expertensystems ist es, die komplexesten Probleme in einem bestimmten Bereich zu lösen.

Expertensysteme in der künstlichen Intelligenz

Das Expertensystem in der KI kann viele Probleme lösen, für die normalerweise ein menschlicher Experte erforderlich wäre. Es basiert auf dem Wissen, das von einem Experten erworben wurde. Künstliche Intelligenz und Expertensysteme sind in der Lage, ein bestimmtes Wissensgebiet auszudrücken und darüber nachzudenken. Expertensysteme waren die Vorläufer der heutigen Systeme für künstliche Intelligenz, Deep Learning und maschinelles Lernen.

In diesem Lernprogramm lernst du:

• Was ist ein Expertensystem?
• Beispiele für Expertensysteme
• Charakteristik eines Expertensystems
• Komponenten eines Expertensystems
• Andere wichtige Begriffe aus dem Bereich Expertensysteme
• Beteiligte an der Entwicklung von Expertensystemen
• Konventionelles System vs. Expertensystem
• Menschlicher Experte vs. Expertensystem
• Vorteile eines Expertensystems
• Grenzen des Expertensystems
• Anwendungen von Expertensystemen

Beispiele für Expertensysteme

Im Folgenden findest du Beispiele für Expertensysteme:

• MYCIN: Es basierte auf der Rückwärtsverkettung und konnte verschiedene Bakterien identifizieren, die akute Infektionen verursachen können. Es konnte auch Medikamente auf der Grundlage des Gewichts des Patienten empfehlen. Es ist eines der besten Beispiele für Expertensysteme.
• DENDRAL: Ein Expertensystem für die chemische Analyse zur Vorhersage der Molekularstruktur.
• PXDES: Ein Beispiel für ein Expertensystem zur Vorhersage des Grades und der Art von Lungenkrebs
• CaDet: Eines der besten Beispiele für ein Expertensystem, das Krebs in frühen Stadien erkennen kann

Merkmale eines Expertensystems

 

Hier sind die wichtigsten Merkmale von Expertensystemen in der KI:

• Die höchste Stufe der Expertise: Das Expertensystem in der KI bietet die höchste Stufe der Expertise. Es bietet Effizienz, Genauigkeit und einfallsreiche Problemlösungen.

• Rechtzeitige Reaktion: Ein Expertensystem in der Künstlichen Intelligenz interagiert in einer sehr angemessenen Zeit mit dem Benutzer. Die Gesamtzeit muss kürzer sein als die Zeit, die ein Experte braucht, um die genaueste Lösung für dasselbe Problem zu finden.

• Gute Verlässlichkeit: Das Expertensystem in der KI muss zuverlässig sein, und es darf keinen Fehler machen.

• Flexibel: Für ein Expertensystem ist es wichtig, dass es flexibel bleibt.

• Effektiver Mechanismus: Ein Expertensystem in der Künstlichen Intelligenz muss über einen effizienten Mechanismus verfügen, um die Zusammenstellung des vorhandenen Wissens zu verwalten.

• Es muss in der Lage sein, schwierige Entscheidungen und Probleme zu bewältigen: Ein Expertensystem ist in der Lage, schwierige Entscheidungsprobleme zu bewältigen und Lösungen zu liefern.

Komponenten eines Expertensystems

Das Expertensystem in der KI besteht aus den folgenden Komponenten:

Benutzeroberfläche

Die Benutzeroberfläche ist der wichtigste Teil der Expertensystem-Software. Diese Komponente nimmt die Anfrage des Nutzers in lesbarer Form auf und leitet sie an die Inferenzmaschine weiter. Danach zeigt sie dem Benutzer die Ergebnisse an. Mit anderen Worten, es ist eine Schnittstelle, die dem Benutzer hilft, mit dem Expertensystem zu kommunizieren.

Inferenzmaschine

Die Inferenzmaschine ist das Gehirn des Expertensystems. Die Inferenzmaschine enthält Regeln zur Lösung eines bestimmten Problems. Sie bezieht das Wissen aus der Wissensdatenbank. Sie wählt Fakten und Regeln aus, die bei der Beantwortung der Benutzeranfrage angewendet werden sollen. Sie liefert Schlussfolgerungen über die Informationen in der Wissensdatenbank. Sie hilft auch bei der Herleitung des Problems, um eine Lösung zu finden. Diese Komponente ist auch bei der Formulierung von Schlussfolgerungen hilfreich.

Wissensbasis

Die Wissensdatenbank ist ein Repository von Fakten. Sie speichert das gesamte Wissen über den Problembereich. Sie ist wie ein großer Wissensspeicher, der von verschiedenen Experten eines bestimmten Fachgebiets stammt.

Wir können also sagen, dass der Erfolg der Expertensystem-Software vor allem von hochgenauem und präzisem Wissen abhängt.

Andere Schlüsselbegriffe aus dem Bereich Expertensysteme

Fakten und Regeln

Ein Fakt ist ein kleiner Teil einer wichtigen Information. Fakten allein sind nur von sehr begrenztem Nutzen. Die Regeln sind wichtig, um Fakten auszuwählen und auf ein Benutzerproblem anzuwenden.

Wissenserwerb

Der Begriff Wissenserwerb bedeutet, wie das Expertensystem das benötigte Fachwissen erhält. Der gesamte Prozess beginnt mit der Extraktion von Wissen von einem menschlichen Experten, der Umwandlung des erworbenen Wissens in Regeln und der Einspeisung der entwickelten Regeln in die Wissensdatenbank.

 

Teilnehmer an der Entwicklung von Expertensystemen

Teilnehmerin	Rolle
Domänenexperte	Er ist eine Person oder Gruppe, deren Expertise und Wissen zur Entwicklung eines Expertensystems herangezogen wird.
Wissensingenieur	Knowledge Engineer ist eine technische Person, die Wissen in Computersysteme integriert.
Endbenutzer	Es handelt sich um eine Person oder eine Gruppe von Personen, die das Expertensystem nutzen, um Ratschläge zu erhalten, die der Experte nicht geben kann.

Der Prozess der Erstellung eines Expertensystems

• Bestimmen der Merkmale des Problems
• Wissensingenieur und Fachexperte arbeiten zusammen, um das Problem zu definieren
• Der Wissensingenieur übersetzt das Wissen in eine für den Computer verständliche Sprache. Er entwirft eine Inferenzmaschine, eine Schlussfolgerungsstruktur, die das Wissen bei Bedarf nutzen kann.
• Der Wissensexperte legt auch fest, wie die Verwendung von unsicherem Wissen in den Schlussfolgerungsprozess integriert werden kann und welche Art von Erklärung sinnvoll wäre.

Konventionelles System vs. Expertensystem

Konventionelles System	Expertensystem
Wissen und Verarbeitung sind in einer Einheit vereint.	Die Wissensdatenbank und der Verarbeitungsmechanismus sind zwei getrennte Komponenten.
Das Programm macht keine Fehler (es sei denn, es handelt sich um Programmierfehler).	Das Expertensystem kann einen Fehler machen.
Das System ist erst dann einsatzfähig, wenn es vollständig entwickelt ist.	Das Expertensystem wird laufend optimiert und kann mit einer kleinen Anzahl von Regeln gestartet werden.
Die schrittweise Ausführung nach festgelegten Algorithmen ist erforderlich.	Die Ausführung erfolgt logisch & heuristisch.
Es braucht vollständige Informationen.	Sie kann mit ausreichenden oder unzureichenden Informationen funktionieren.

Menschlicher Experte vs. Expertensystem

Menschlicher Experte	Künstliche Expertise
Verderblich	Dauerhaft
Schwierig zu übertragen	Übertragbar
Schwierig zu dokumentieren	Leicht zu dokumentieren
Unvorhersehbar	Beständig
Teuer	Kostengünstiges System

Vorteile eines Expertensystems

Nachfolgend sind die wichtigsten Vorteile von Expertensystemen in der Künstlichen Intelligenz (KI) aufgeführt:

• Es verbessert die Qualität der Entscheidungen
• Reduziert die Kosten für die Hinzuziehung von Experten zur Problemlösung
• Es bietet schnelle und effiziente Lösungen für Probleme in einem engen Spezialgebiet.
• Sie kann knappes Fachwissen sammeln und effizient nutzen.
• Bietet eine konsistente Antwort auf das sich wiederholende Problem
• Behält ein hohes Maß an Informationen bei
• Hilft dir, schnelle und genaue Antworten zu erhalten
• Eine gute Erklärung der Entscheidungsfindung
• Die Fähigkeit, komplexe und herausfordernde Probleme zu lösen
• Künstliche Intelligenz-Expertensysteme können kontinuierlich arbeiten, ohne emotional, angespannt oder ermüdet zu sein.

Grenzen von Expertensystemen

Im Folgenden werden die Nachteile/Grenzen von Expertensystemen in der KI beschrieben:

• Unfähig, in einer außergewöhnlichen Situation eine kreative Antwort zu geben
• Fehler in der Wissensbasis können zu falschen Entscheidungen führen
• Die Wartungskosten für ein Expertensystem sind zu teuer
• Jedes Problem ist anders, daher kann die Lösung eines menschlichen Experten auch anders und kreativer sein

Anwendungen von Expertensystemen

Einige beliebte Anwendungen von Expertensystemen:

• Informationsmanagement
• Krankenhäuser und medizinische Einrichtungen
• Helpdesk-Management
• Bewertung der Mitarbeiterleistung
• Darlehensanalyse
• Virenerkennung
• Nützlich für Reparatur- und Wartungsprojekte
• Optimierung des Lagers
• Planung und Terminierung
• Die Konfiguration von Fertigungsobjekten
• Finanzielle Entscheidungsfindung Wissensveröffentlichung
• Prozessüberwachung und -steuerung
• Überwache den Betrieb der Anlage und des Controllers
• Handel an der Börse
• Airline Scheduling & Frachtflugpläne

Zusammenfassung

• Ein Expertensystem ist ein interaktives und zuverlässiges computergestütztes Entscheidungssystem, das sowohl Fakten als auch Heuristiken nutzt, um komplexe Entscheidungsprobleme zu lösen
• Die wichtigsten Komponenten eines Expertensystems sind 1) Benutzeroberfläche, 2) Inferenzmaschine, 3) Wissensdatenbank
• Die Hauptakteure bei der Entwicklung von Expertensystemen für künstliche Intelligenz sind 1) Fachexperten 2) Wissensingenieur 3) Endnutzer
• Verbesserte Entscheidungsqualität, geringere Kosten, Konsistenz, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit sind die wichtigsten Vorteile eines Expertensystems.
• Ein Expertensystem kann keine kreativen Lösungen liefern und ist teuer in der Wartung.
• Ein Expertensystem kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, z. B. an der Börse, im Lagerhaus, im Personalwesen usw.