¿Qué es un sistema experto?

Un sistema experto, denominado ES, es un programa informático o sistema de información que simula el comportamiento de expertos humanos al abordar problemas y utiliza conocimientos y técnicas de razonamiento para resolver problemas. Combina el conocimiento profesional, el razonamiento y los procesos del sistema de toma de decisiones en un determinado campo en sistemas informáticos para resolver algunos problemas prácticos.

Los llamados expertos se refieren a talentos especializados con profundos conocimientos en un determinado campo, como expertos en mecánica, expertos en informática, expertos médicos, expertos en agricultura, etc. La gente piensa que si el proceso de resolución de problemas de los expertos se combina en una computadora, entonces la máquina tendrá la inteligencia de los expertos, y esta inteligencia se refleja principalmente en el análisis de la información.

La razón por la que las computadoras pueden convertirse en "expertos" es porque las personas les dan conocimientos y les permiten simular el razonamiento del cerebro humano, de modo que puedan responder varias preguntas. Todo el proceso es implementado por el sistema de software informático.

Los sistemas expertos se pueden dividir en sistemas expertos de gestión, sistemas expertos de predicción, sistemas expertos de diagnóstico, sistemas expertos de interpretación, etc. según sus funciones. En la actualidad, los sistemas expertos se han utilizado en la práctica de producción y algunos se han comercializado.

Un sistema experto completo normalmente consta de seis partes: base de conocimientos, base de datos, motor de razonamiento, mecanismo de adquisición de conocimientos, mecanismo de explicación e interfaz hombre-computadora.

La base de conocimientos es una colección de conocimientos almacenados en un sistema informático según un determinado método de representación y que se utiliza para resolver problemas y realizar razonamientos. Se utiliza para almacenar conocimientos especializados proporcionados por expertos en el campo.

El motor de inferencia incluye un mecanismo de inferencia y una parte de control. Su función es utilizar el conocimiento de la base de conocimientos para derivar nuevos conocimientos o conclusiones. La función de la parte de control es determinar el orden del razonamiento, es decir, se utiliza para decidir qué conocimientos llamar y en qué orden. Los métodos de razonamiento son naturalmente inseparables del razonamiento deductivo, el razonamiento inductivo, el razonamiento preciso y el impreciso. razonamiento. La tarea básica del razonamiento es decidir qué debe hacer el sistema a continuación, qué conocimiento seleccionar y qué operaciones completar. Por ejemplo, en un juego de ajedrez entre humanos y computadoras, la computadora usa su conocimiento almacenado y su proceso de razonamiento para decidir cómo hacer su propio movimiento basándose en los movimientos del ajedrez, y basándose en la posición del ajedrez, puede descubrir cómo puede hacer el oponente. sus próximos movimientos y qué contramedidas tomará para atacar o defender.

Por un lado, el mecanismo de adquisición de conocimientos debe aceptar la ampliación y modificación de la base de conocimientos por parte de expertos y, por otro lado, debe modificar y mejorar automáticamente la base de conocimientos en función de la información de retroalimentación. El mecanismo de adquisición de conocimiento generalmente tiene dos métodos de adquisición, a saber, el método semiautomático de combinación hombre-máquina, que primero recopila el conocimiento por parte de los ingenieros del conocimiento y luego lo convierte en conocimiento en la base de conocimientos; el otro es el método de aprendizaje automático de la máquina; Se basa en la inteligencia artificial. Una rama de la disciplina que comienza con el estudio del comportamiento de aprendizaje humano y los métodos de aprendizaje, y establece algunos modelos de aprendizaje para permitir que los sistemas informáticos tengan ciertas capacidades de aprendizaje.

El mecanismo de explicación responde a las preguntas del usuario sobre el sistema y proporciona argumentos y explicaciones para la obtención de dichas respuestas.

La interfaz hombre-computadora es una "traducción" bidireccional entre expertos, usuarios y sistemas, es decir, la parte de comunicación entre expertos y usuarios.

Debido a que los sistemas expertos a veces pueden tener mejores capacidades que los expertos humanos para manejar problemas complejos, como el diseño estructural, el análisis de datos y los problemas de diagnóstico, a menudo superan a los expertos generales en el campo.