Sistem expert
De la Wikipedia, enciclopedia liberă
 |
Calitatea informaţiilor sau a exprimării din acest articol sau secţiune trebuie îmbunătăţită. Consultaţi manualul de stil şi îndrumarul, apoi daţi o mână de ajutor. Acest articol a fost etichetat în 2005 |
 |
Acest articol sau această secţiune are bibliografia incompletă sau inexistentă. Puteţi ajuta găsind susţinere bibliografică pentru conţinutul paginii. |
Un sistem expert (SE) este un program care urmăreşte un grup de cunoştinţe pentru obţinerea în acelaşi mod ca şi experţii umani a rezultatelor despre activităţi dificil de examinat. Principala caracteristică a sistemelor expert este derivată dintr-o bază de cunoştinţe, împreună cu un algoritm de căutare specific metodei de raţionare. Un sistem expert tratează cu succes probleme pentru care o soluţie algoritmică clară nu există.
Sistemele expert sunt produse ale inteligenţei artificiale, ramură a ştiinţei calculatoarelor ce urmăreşte dezvoltarea de programe inteligente. Ceea ce este remarcabil pentru sistemele expert este aria de aplicabilitate ce a cuprins multe domenii de activitate.
[modifică] Arhitectura
Un sistem expert este format din cinci componente:
- Baza de cunoştinţe serveşte pentru stocarea tuturor pieselor de cunoaştere (fapte, reguli, metode de rezolvare, euristici) specifice domeniului aplicativ, preluate de la experţii umani sau din alte surse.
- Motorul de inferenţe este un program care conţine cunoaşterea de control, procedurală sau operatorie, cu ajutorul căruia se exploatează baza de cunoştinţe pentru efectuarea de raţionamente în vederea obţinerii de soluţii, recomandări sau concluzii.
- Interfaţa de dialog permite dialogul cu utilizatorii în timpul sesiunilor de consultare, precum şi accesul utilizatorilor la faptele şi cunoştinţele din bază pentru adăugarea sau actualizarea cunoaşterii.
- Modulul de achiziţie a cunoaşterii ajută utilizatorul expert să introducă cunoştinţe într-o formă recunoscută de sistem şi să actualizeze baza de cunoştinţe.
- Modulul explicativ are rolul de a explica utilizatorilor atât cunoaşterea de care dispune sistemul, cât şi procesul de raţionament pe care îl desfăşoară sau soluţiile obţinute în sesiunile de consultare. Explicaţiile într-un astfel de sistem, atunci când sunt proiectate corespunzător, îmbunătăţesc modul în care utilizatorul percepe şi acceptă sistemul.
[modifică] Realizări practice
Cronologic, primele aplicaţii ale inteligenţei artificiale le-au constituit sistemele expert. Acestea emulează raţionamentul uman pentru sarcini specifice şi în domenii restrânse şi au fost foarte bine primite de companii.
Primele sisteme expert dezvoltate în domenii aplicative au fost DENDRAL, destinat analizei structurilor moleculare, MYCIN, un sistem expert pentru diagnosticul şi tratamentul infecţiilor sanguine, sistemele EMYCIN, HEADMED, CASNET şi INTERNIST pentru domeniul medical, PROSPECTOR pentru evaluarea prospecţiunilor şi forajelor geologice, sau TEIRESIAS pentru achiziţia inteligentă a cunoaşterii.
La începutul anilor 1980 apar şi primele aplicaţii comerciale ale sistemelor expert (XCON, XSEL sau CATS-1), care au cunoscut apoi o explozie la începutul anilor 1990. Sistemele expert bazate pe reguli se dezvoltă şi se implementează în multe domenii de activitate, inclusiv în cel financiar-contabil: control intern, audit, planificarea impozitelor, diagnostic financiar, raportare financiară, contabilitate managerială, analiză credite, analiza riscului, planificare investiţii, etc. Marile firme de contabilitate şi audit îşi realizează propriile sisteme expert în domeniului controlului intern şi al auditului: ExpertTAX, Risk Advisor (Coopers & Lybrand), Loan Probe, Peat/1040 (KPMG), VATIA, Flow Eval (Ernst & Young), Planet, Compas, Comet (Price Waterhouse), Rice (Arthur Andersen), Audit Planning Advisor, World Tax Planner (Deloitte Touche).
Alte informaţii găsiţi şi la Sisteme Fuzzy Expert - Rezolvarea Contradicţiilor: Posibilitate şi Necesitate.
