„Egyszintű szakértői rendszer” változatai közötti eltérés

A lap 2005. november 18., 12:49-kori változata

Angol megnevezés: ...

Történeti modul

A legfontosabb eredmények történeti sorrendben:

• 1955-1970 Első kutatások

Az első eredmények a mesterséges intelligencia (MI) területén a játékprogramok voltak. Pl.: sakk, kocka, puzzle. Ezek közös problémája az emberi következtetés leírásának kódolása, melyet szabályok definiálásával, megadásával oldottak meg. Az emberi problémamegoldás számítógépes modellezése szintén ekkor kezdődött. Az első kutatócsoportok az USA-ban működtek. A legismertebb kutatók: McCurthy, H. Simon, M. Minsky, és Newell voltak.

főbb eredményeik:

1. Logic Theorist (automatikus tételbizonyító program), melyet 1963 Newell és Simon fejlesztett ki.
2. General Problem Solver (általános problémamegoldó rendszer), melyet szintén Nevell és társai alkottak. E programnál jelenik meg először a tudás elkülönítése.
3. PERCEPTRON-modell: Rosenblatt a szem retinahártyáját egyrétegű neuronhálóval modellezi.
4. LISP (List Processing) néven programozási nyelv az MI fejlesztések számára.

• 1971-80 Az első tudásalapú rendszerek

Főleg olyan szakértői rendszerek (SZR) fejlesztésével találkozunk, melyek szűk, speciálisan szakterületen problémamegoldásra, tanácsadásra használhatók. A rendszerek programozásához egy újabb nyelvet, a PROLOG-ot fejlesztetétk ki. Ilyen "klasszikus" rendszrek:

1. DENDRAL (NASA Mars programjában az egyik műhold számára készült SZR),
2. MYCIN (Orvosi SZR),
3. EMYCIN (Az előbbi SZR-váza, mely tudás nélküli rendszer; ez az első SZR keretrenszer, a "shell"),
4. GUIDON (szintén a MYCIN problémakörét dolgozza fel, ami orvostanhallgatók oktatásánál használtak fel),
5. HEARSAY II. (angol beszédmegértő rendszer; technikailag a korábbi SZR-ektől eltérő megoldást alkalmaz, az ún. blackboard rendszereknek az első tagja),
6. XCON (A számítógépek konfigurálására készült SZR),
7. PROSPECTOR (Ásványlelőhelyek felkutatására készült rendszer. Segítségével fedezték fel 1980-ban a világ legnagyobb molibdén lelőhelyét).

• 1981-90 Alkalmazások

Általában jellemző, hogy 1991-től számos SZR shellt készítettek, és a SzR alkalmazások tkerültek középpontba. A problémamegoldó alrendszerek alkalmazhatósága lendületet adott az MI kutatásoknak, melyhez az USA-ban, Angliában és a többi nyugat-európai országban álláami támogatást adtak. Különösen a gépi tanulás lehetőségeit és a mesterséges neuronhálók alkalmazását vizsgálták. Napjainkban a kutatások kiterjedtek az eset-alapú és fuzzy rendszerek körére is. [1]

Ontológiai modul

• ...

Ellentmondások és vitatott kijelentések modulja

• ...

Definíciós modul

Szakértői rendszer

Bonyolult problémák megoldásához nélkülözhetetlen, hogy a lehetőségekről és korlátokról kellő információkkal rendelkezzünk. Tipikusan ilyen probléma pl az orvosi diagnosztika (amikor a tünetek alapján kell döntenie az orvosnak arról, hogy mi a betegség és hogyan kell gyógyítani); a pályaválasztási tanácsadás; nagy műszaki létesítmények tervezése; bonyolult rendszerek hibáinak megkeresése, geológiai mérések értékelése, műholdak vezérlése, repülőgép pilóták manőverezésének támogatása. Ehhez nyújtanak segítséget a mesterséges intelligencia kutatások eredményeként kialakított szakértői (idegen szóval: expert) rendszerek. Ezek nagy kiterjedésű, a szakértők által összegyűjtött és a számítógépben tárolt adatbázisra támaszkodnak. Az adatbázis nemcsak adatokat, hanem ha akkor típusú (a szakértők által előzetesen leírt) szabályokat is tartalmaz. Ezekkel az ún. következtető mű a kiindulásnál felvett adatok alapján valamilyen általában egynél több következtetésre jut. Ezekből kell a rendszert használó (és a döntésért felelős) személynek a “megoldást” kiválasztania.

A probléma megoldása kereséssel történik, nem pusztán formállogikai következtetésekkel, hanem ún. heurisztikus vezérléssel: a beépített szabályok révén a legvalószínűbb megoldások irányában keres, a következtetésekben tapasztalati tényeket is figyelembe vesz és minden következtetést az ember számára elfogadható formában magyaráz meg. Ha a föl használó a választ nem fogadja el, további kérdéseket tehet fel. Az eljárás az összetett feladatokat részekre bontja, kialakítva a kérdések és a válaszok hierarchiáját; a nagyszámú tapasztalati adatból statisztikus értékeléseket készít; fölhasznál önmagukat hívó (rekurzív) programelemeket; megvizsgálja (és közli) a szélsőséges eseteket; “megjegyzi” a fölhasználás során szerzett újabb tapasztalatokat. A rendszer öntanuló: “megjegyzi” a fölhasználás során szerzett újabb adatokat és következtetéseket, beépíti azokat az adatbázisba.

A szakértői rendszert elsősorban olyan feladatok megoldására lehet használni, amelyeknél az adott esetre érvényes tények alapján ki kell választanunk sok lehetőség közül a (meghatározott szempontok szerint) megfelelőeket. A szakértői rendszer nem helyettesíti, hanem kiegészíti az emberi gondolkodást; nem dönt, hanem segíti a döntéshozatalt. Eredménye sohasem egy, hanem néhány – a megadott szempontoknak eleget tevő – megoldás, amelyek közül egyet a rendszer használójának kell kiválasztani, vállalva a választásért a felelőséget. [2]

A szakértői rendszerek főbb jellemzői:

   * segít megoldani bonyolult problémákat,
   * képes új ismeretek befogadására;
   * segítséget nyújt az ismeretek értékeléséhez, más rendszerbe való átviteléhez;
   * lehetőséget adj a tudásbázisban lévő ismeretek könnyen értelmezhető formában való közlésére;
   * magyarázatot ad arra, hogyan jutott el az eredményhez;
   * képes nem teljes, vagy nem egzakt kiindulási adatokból is eredményre jutni;
   * az eredményeket természetes nyelven is tudja közölni 

Tesztkérdések modul

• ...

Ajánlott irodalmak modulja

• ...