Kako implementirati stručni sustav u umjetnu inteligenciju?

Stručni sustav u je pojam koji zaobilazi tehnološki svijet iz svih dobrih razloga. U ovom ćemo članku detaljno istražiti ovu temu.

U ovom će članku biti obrađeni sljedeći putokazi,

• Što je umjetna inteligencija?
• Ekspertni sustav u umjetnoj inteligenciji
• Domene u kojima se koriste stručni sustavi
• Glavna područja primjene
• Tri faze dizajniranja ES
• Pros kontra i ograničenja

Pa krenimo s ovim člankom,

Što je umjetna inteligencija?

Pa, naziv umjetna inteligencija obično sugerira inteligenciju stroja koji je umjetni. Inteligencija koju posjeduje čovjek poznata je kao ljudska inteligencija, kao što je na isti način na koji je inteligencija koju demonstrira stroj poznata kao umjetna inteligencija. U računarstvu. Umjetna inteligencija (AI), koja se ponekad naziva i strojna inteligencija. Područje istraživanja umjetne inteligencije rođeno je u radionici na koledžu Dartmouth 1956. godine.

Primjene umjetne inteligencije u stvarnom svijetu:

Chatbotovi poput SIRI, CORTANA koji su danas stekli toliko popularnosti. Ostali primjeri poput EVA (Electronic Virtual Assistant), chatbota temeljenog na AI, koji je razvio Odjel za istraživanje AI banaka HDFC-a, a koji može prikupiti znanje iz tisuća izvora i pružiti jednostavne odgovore za manje od 0,4 sekunde. Postoji toliko primjera AI aplikacija koje ćete naći u različitim poljima našeg društva.

Nastavljajući s ovim stručnim sustavom u umjetnoj inteligenciji,

Ekspertni sustav u umjetnoj inteligenciji

Što je stručni sustav?

čitati i pisati excel datoteku u javi

Istraživači sa Sveučilišta Standford, Odjela za računalne znanosti predstavili su ovu domenu AI i ona je istaknuto područje istraživanja AI. To je računalna aplikacija koja može riješiti najsloženije probleme bilo koje određene domene. Smatra se na najvišoj razini ljudske inteligencije i stručnosti, jer se temelji na znanju stečenom od stručnjaka. Stručni sustav također se može definirati kao računalni sustav donošenja odluka koji može rješavati složene probleme odlučivanja koristeći činjenice i heuristiku.

Nastavljajući s ovim stručnim sustavom u umjetnoj inteligenciji,

Domene u kojima se koriste stručni sustavi

Ekspertni sustavi danas

Američko liječničko udruženje odobrilo je prvi stručni sustav koji je bio Pathfinder sustav. Izgrađeno je Sveučilište Standford 1980. godine za dijagnozu hematopatologije. Ovaj teoretski stručni sustav teoretske odluke ukratko Pathfinder može dijagnosticirati bolesti limfnih čvorova. Na kraju se bavi preko 60 bolesti i može prepoznati preko 100 simptoma.

Ekspertni sustav u poslovanju

Nedavno razvijeni stručni sustav ROSS, AI odvjetnik, ROSS je sustav samoučenja koji koristi rudarenje podataka, prepoznavanje uzoraka, duboko učenje i obradu prirodnog jezika kako bi oponašao način na koji ljudski mozak radi.

Nastavljajući s ovim stručnim sustavom u umjetnoj inteligenciji,

Glavna područja primjene

• Tumačenje - donošenje zaključaka na visokoj razini na temelju podataka.
• Predviđanje - projiciranje vjerojatnih ishoda.
• Dijagnoza - utvrđivanje uzroka kvarova, bolesti itd.
• Oblikovati -bitinding najbolja konfiguracija na temelju kriterija.
• Planiranje - predlaganje niza akcija za postizanje cilja.
• Praćenje - uspoređivanje uočenog ponašanja s očekivanim ponašanjem.
• Otklanjanje pogrešaka i popravak - propisivanje i provođenje pravnih lijekova.
• Uputa - pomoć učenicima u učenju.
• Kontrola - upravljanje ponašanjem sustava.

Svrha stručnog sustava

Glavna svrha ekspertskog sustava je stjecanje znanja ljudskih stručnjaka i preslikavanje tog znanja i vještina ljudskog stručnjaka u određenom području. Tada će sustav koristiti ta znanja i vještine za rješavanje složenih problema tog područja bez sudjelovanja ljudskih stručnjaka.

Karakteristike ekspertnih sustava

• Visoke performanse
• Razumljivo
• Pouzdan
• Vrlo brzo reagira

Glavne sastavnice sustava zasnovan na pravilima ili eksperta

Glavne komponente su:

• Baza znanja
• Radna memorija
• Mašina zaključivanja
• Sustav objašnjenja
• Korisničko sučelje
• Uređivač baze znanja

Nastavljajući s ovim stručnim sustavom u umjetnoj inteligenciji,

Tri faze dizajniranja ES

Usvajanje znanja:

Proces dobivanja znanja od stručnjaka intervjuiranjem ili promatranjem ljudskih stručnjaka, čitanjem određenih knjiga itd.

Baza znanja:

obrtanje broja u javi

Baza znanja je spremnik visokokvalitetnog znanja. Vještine se razvijaju kroz praksu, a inteligencija dolazi iz znanja bez znanja koje se ne može dokazati ili se ne može pokazati njegova inteligencija, pa je znanje vrlo važno za razvijanje vještine i pokazivanje inteligencije. Kao, na isti način potrebno je znanje kako bi stroj također pokazao svoju inteligenciju. Točnost predviđanja, kao i performanse sustava, u velikoj je mjeri ovisna o prikupljanju savršenih, točnih i preciznih znanja.

Što je sada znanje?

Znanje je podatak ili informacija. Za nas ljude čitajući članke i čitajući knjige ili iz različitih izvora koristili smo se za prikupljanje znanja ako možemo vidjeti proces stjecanja i obogaćivanja znanja u minuti, tada ćemo otkriti da čitanjem knjiga ili čitanjem članaka ili iz bilo kojih izvora smo dohvaćajući i vadeći podatke i informacije iz različitih izvora koje smo tada koristili za pohranu u našem mozgu. Dakle, znanje je podatak, znanje je informacija. Znanje je također prikupljanje činjenica.

Podaci, informacije i prošla iskustva kombinirani zajedno nazivaju se znanjem.

Zastupljenost znanja:

Predstavljanje znanja metoda je odabira najprikladnijih struktura za predstavljanje znanja. To je metoda organiziranja i formaliziranja znanja u bazi znanja. Radi se u obliku IF-THEN-ELSE pravila.

Provjera znanja:

Testiranje znanja ES-a je ispravno i cjelovito.Čitav taj proces naziva se inženjering znanja.

Inference Engine:

U slučaju ES-a temeljenog na znanju, Inference Engine stječe i manipulira znanjem iz baze znanja kako bi došao do određenog rješenja.

U slučaju ES-a temeljenog na pravilima,

• Više puta primjenjuje pravila na činjenice koje su dobivene iz ranije primjene pravila.
• To je dodavanje novog znanja u bazu znanja ako je potrebno.
• Rješava sukob pravila kada je za određeni slučaj primjenjivo više pravila.

Inference Engine koristi sljedeće strategije & minus

• Naprijed lanac
• Natrag lancem

Naprijed lanac

U lancu naprijed, mehanizam zaključivanja daje ishod slijedeći lanac uvjeta i izvoda. Koje god se znanje napaja u sustavu, ono prolazi kroz sva ta znanja i činjenice i sortira ih prije donošenja rješenja. Metodom lanca naprijed stručni sustav pokušava odgovoriti: 'Što se može dogoditi sljedeće?'

java na snagu

Primjena terminskog lanca: predviđanje cijena kuća, predviđanje dionica, predviđanje tržišta dionica itd.

Natrag lancem

Kada se nešto dogodilo na određenoj domeni, Inference Engine pokušava otkriti koje se stanje moglo dogoditi u prošlosti za ovaj rezultat. Metodom lančanog lanca ekspertski sustav pokušava odgovoriti: 'Zašto se to dogodilo?'. Metodom zaključivanja unatrag mehanizam zaključivanja pokušava otkriti uzrok ili razlog.

Na primjer: dijagnoza raka krvi u ljudi.

Pros kontra i ograničenja

Prednosti stručnog sustava

1. Pohranite ogromne količine informacija
2. Minimizirajte troškove obuke zaposlenika
3. Centralizirajte postupak donošenja odluka
4. Učinite stvari učinkovitijima smanjivanjem vremena potrebnog za rješavanje problema
5. Kombinirajte razne ljudske stručne inteligencije
6. Smanjite broj ljudskih pogrešaka
7. Pružaju strateške i usporedne prednosti koje mogu stvoriti probleme konkurentima
8. Pregledajte transakcije kojih se ljudski stručnjaci možda neće sjetiti
9. Pružite odgovore na odluke, procese i zadatke koji se ponavljaju

Mane ekspertskog sustava:

1. Nedostatak kreativnih odgovora za koje su sposobni ljudski stručnjaci
2. Nije sposoban objasniti logiku i obrazloženje odluke
3. Nije lako automatizirati složene procese
4. Ne postoji fleksibilnost i sposobnost prilagodbe promjenjivim okruženjima
5. Nije u stanju prepoznati kada nema odgovora
6. Nema zdravog razuma koji se koristi pri donošenju odluka

Ograničenja:

• Ne uspijeva kreativno odgovoriti jer je stroj.
• Ako podaci koji su uneseni u bazu znanja nisu točni ili točni, dat će pogrešna predviđanja i pogrešne rezultate.
• Troškovi održavanja stručnog sustava su visoki.
• Kad se pojave različiti problemi, ljudski stručnjak može dati različita rješenja i kreativne odgovore, ali stručni sustav ne uspijeva dati kreativne odgovore.

To nas dovodi do kraja ovog članka o Ekspertnim sustavima u umjetnoj inteligenciji.

Ako se želite upisati na cjeloviti tečaj o umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, Edureka ima posebno kuriranog koji će vas osposobiti za tehnike poput nadziranog učenja, nenadgledanog učenja i obrade prirodnog jezika. Uključuje obuku o najnovijim dostignućima i tehničkim pristupima u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju kao što su duboko učenje, grafički modeli i učenje ojačanja.