Egyszintű szakértői rendszer

Angol megnevezés: Level expert System

Történeti modul

:1986 "Olyan összetett számítógépes rendszer, amely egy adott szakterületen információkat és felhasználható eljárásokat nyújt a felhasználó részére." [1]

• 2000: "A Szakértő Rendszer megnevezés azonban félrevezető, ugyanis nem helyettesítik a szakértőt, csupán arra vállalkoznak, hogy az emberi szakértő sok specifikus ismeretet és nagy figyelmet igénylő munkájából átvállalják magukra annak mechanizálható részét, fokozva így a felhasználó-szakértő hatékonyságát, bár sok esetben a célja a rendszernek az, hogy szakértő nélkül is megoldható legyen a probléma illetve bizonyos problémákra új megoldásokat találjunk. Azonban az eddig megvalósított rendszerek csak olyan területekig képesek eljutni amelyek egy szakértő által is jól megoldható feladatot jelentenek." [2] (http://miau.gau.hu/levelezo/2003osz/l2003_id.php3?string=14980) • 2001: A szakértői rendszerek (vagy szinonimaként: a tudásbázisú rendszerek) olyan programok, melyek képesek az emberi problémamegoldó képességet szimulálni (vö. része neki: szimuláció). A szakértői rendszerek egy szűkebb szakterületről jelentős tudásmennyiséget fognak össze. Kezelik a heurisztikákat (vö. része neki), melyek segítségével részproblémákhoz megoldásként tapasztalati értékeket képesek rendelni. A szakértői rendszerek képesek tehát a bizonytalan tapasztalati tudást kezelni. A szakértői rendszerek a mesterséges intelligencia kutatás részterületét képezik (vö. más egyenrangú kifejezésekkel része valaminek). [3] (http://miau.gau.hu/levelezo/2003osz/l2003_id.php3?string=20097) (kivonatos fordítás) • 2002: "A szakértői rendszer olyan eljárás, amely lehetővé teszi tetszőleges tényezők kapcsolataihoz (állapot-kombinációkhoz) tartozó következmények összefüggés-rendszerének számítógépes formában történő kezelését." "A szakértői rendszer tehát szabályelvű, azaz alapvetően logikai műveletekre támaszkodik és alapvetően nem metrikus skálák adatait (tényezők opcióit, pl. színek, rangsorok) kezeli." [4] (http://miau.gau.hu/levelezo/2003osz/l2003_id.php3?string=1233) • 2002: A szakértői rendszerek indukcióval is létrehozhatók. Kapcsolódó OGIL bejegyzés: [5] (http://miau.gau.hu/levelezo/2003osz/l2003_id.php3?string=16269) • ...

[2]

A legfontosabb állomások a Szakértői Rendszerek (SZR) kialakulásában:

• 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. [3]

Ontológiai modul

• ...

Ellentmondások és vitatott kijelentések modulja

• ...

A szakértői rendszerek az emberi szakértői vizsgálatot (még?) nem helyettesítik. A rutinmunkát veszik át, és segítséget nyújtanak a döntésekhez: számítógépprogramokban hibakeresést, kémiai analízist, hitelképesség-vizsgálatot stb. végezhetnek. Léteznek tanulásra képes szakértői rendszerek is, amelyek a felhasználóval folytatott dialógus alapján önállóan következtetéseket vonnak le, és ennek alapján pl. egy adatbázishoz való hozzáférés elsőbbségi sorrendjét megváltoztatják. Az alkalmazott szakértői rendszerek viszonylag egyszerűek és adatbankok feldolgozására, ill. kezelésére használhatók. Fontos, hogy a szakértői rendszereket mindig csak a tervezettnek megfelelő, nagyon szűk szakterületen alkalmazzák. [4] 36k

Mallach a döntéstámogató és szakértői rendszereket vizsgáló könyvében többek közt azt vizsgálja, hogy vajon az emberi, vagy a gépi szakértő előnyösebb? Vizsgálatai szerint a gépi szakértőnek az emberhez képest egyaránt vannak előnyös és hátrányos tulajdonságai. A SZR nem alkalmazható mindig a legjobb eredménnyel, számos korlátja van, ami hártányosabbá teszi az emberi szakértőnél. Így:

1. csak egy szűk szakterületen, speciális problémák megoldására fejlesztik és más céllal nem használható.
2. Nem tud "józan ésszel" gondolkozni, csak a megadott szabályok szerint.
3. Nem veszi észre határait. Az ember észleli, haa tudása határához ér egy adott problémakörbe é megfelelően reagál erre. A SZR követi a szabályokat és a szabályok által nem definiált szituációkbna helyteleen megoldást adhat. [5]

Definíciós modul

• A SZR olyan program, amely több különálló részből, modulból áll. Az egyes moduloknak más - más a feladatuk, különféle módszerek alapján működnek, és egy probléma megoldásánál terészetesen együttműködnek.

[6]

• A szakértői rendszer lényegét abban foglalhatjuk össze, hogy az olyan intelligens ismeretalapú rendszer, amely jelentő problémák megoldásához egy-egy adott szakterület ismeretanyagát felhasználva új gondolatok megszületésést ösztönzi, esetleg kényszeríti ki. Az angol Számítógéptudományi Társaság szakértő csoportjának meghatározása szerint: "Egy szakértő rendszert a számítógépben tárolt ismeretbázis megjelenítéseként értelmezzük, ahol a szakértő ismeretek olyan formában tárolódnak, hogy a rendszer képes intelligens tanácsot vagy intelligens döntést hozni az adott kérdéssel összefüggésben. További jellemző, melyet sokan alapvetőnek is tartanak, a rendszenek az a képessége, hgoy - igény szerint és az érdeklődő számáraalkalmas módon - igazolja is saját okfejtését" British Computer Society's Specialist Group, 1983

[7]

• A szakértői rendszerek feladata és összetevői

A szakértői rendszerek koncepciója a kémiai kutatással kapcsoltban jelent meg a 60-as években, konkréten a Dendral rendszer létrehozásakor, mely feladata a vegyi összetevők megállapítása volt a tömegspektrográf mérési eredményei alapján. Ellentétben a mesterséges intelligencia korábbi kutatási irányával ez a megközelítés nem általános szabályok és minták kutatását erőltette, hanem abból indult ki, hogy bizonyos szűkebb szakterületen a szakértői tudás kifejezhető úgynevezett ökölszabályok együttesével. A szakértői rendszer ebben a felfogásban tehát nem más, mint egy programrendszer, melynek feladata egy szűkebb szakterület feladatainak megoldása a rendszerbe betáplált tudás alapján. A rendszer hasonlóan az élő szakértőhöz azok alapján a szabályok és tények alapján hoz döntést, amelyekkel rendelkezik. A szakértői rendszerek fejlődése azután vált gyorssá, miután létrehozták a rendszerek burkait (shells), olyan fejlesztői környezeteket, melyekben a konkrét tudásbázis és következtető 'gép' létrehozása leegyszerűsödött. A szakértői rendszer a kérdéses szűk szakterületre vonatkozó tudást rendszerint valódi (élő) szakértőktől szerzi. Ahhoz, hogy ez a tudás a program rendszer számára is értelmezhető legyen a rendszerint informatikus végzettségű rendszer fejlesztő kikérdezi a szakértőt és az interjúk alapján megtervezi és feltölti a tudásbázist és beprogramozza a következtető gépet. A feltöltés igen lassú folyamat, tapasztalt fejlesztők szerint gyakoriak az olyan napok, hogy egy-két szabálynál vagy állításnál többet nem lehet bevinni. A rendszer burkok annyiban könnyítik a feladatot, hogy a programozás komplex utasításcsoportokkal - makrókkal végezhető. A szakértői rendszerek felhasználói felületén a megoldások mellett az indoklások is általában megjelennek, részben a felhasználó megnyugtatására, részben a könnyebb hibafeltárásra. A tanácsadó, konzultáló rendszerek esetén a döntési folyamatban az interaktivitás elkerülhetetlen. Ha a rendszereket a GIS-el összefüggésben használjuk, úgy a szakértői rendszer a GIS-ből nyeri az adatokat, illetve az eredményeket a GIS-en keresztül mutatja be, ezért ebben az esetben elő/utó (front/end) szoftverként kell installálni. Az integráció fejlettebb szintjén a rendszer maga is a GIS szoftver része. Míg a tudásbázis tartalma kifejezetten szűk szakterületre vonatkozik, addig a következtető gép a mesterséges gondolkozás általános szabályait követi. Ezért lehetséges kölönböző tudásbázisokat ugyanazzal a következtető géppel feldolgozni. [8] 80k

• 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. [9]

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

• ...