سیستم های خبره چیست و چه مزایا و معایبی دارد؟
هوش مصنوعی و حوزه های وابسته به آن تاکنون توانسته اند مشکلات بسیاری را حل کنند. البته باز هم مشکلات پیچیده ای وجود دارند که به مهارت انسانی برای حل آن ها نیاز است. در دنیای تکنولوژی هنگامی که متخصصان به مشکلات پیچیده این چنینی برخورد می کنند، به سراغ سیستم های خبره می روند. سیستم خبره یا Expert Systems جایگزین مهارت های انسانی در هوش مصنوعی است که برای حل مسائل پیچیده و چالش برانگیز استفاده می شود.
اساس کار این حوزه هوش مصنوعی بر اساس دانش، تفکر منطقی و پایبندی به هنجار ها است. سیستم خبره از اولین دستاورد های هوش مصنوعی به حساب می آید و همیشه به استفاده کنندگانش کمک کرده است تا ابهاماتی که در مسائل دشوار وجود دارد را برطرف کنند. این حوزه یکی از جذاب ترین حوزه های وابسته به هوش مصنوعی است. ما نیز قصد داریم در این مطلب درباره سیستم خبره، انواع آن و کاربرد هایی که دارد، صحبت کنیم. پس تا انتها همراه ما باشید، چون قرار است مطالبی را به شما بگوییم که تا پیش از این در جایی نه دیده اید و نه خوانده اید.
سیستم های خبره چیست؟
یک سیستم خبره؛ یک برنامه کامپیوتری فوق پیشرفته است که برای روشن کردن ابهامات و حل پیچیده ترین مسائل استفاده می شود. سیستم خبره کار خودش را با استفاده از برنامه های غیر الگوریتمی انجام می دهد. اگر بخواهیم سیستم خبره را به نوعی دیگر تعریف کنیم، می توانیم بگوییم که سیستم خبره رایج ترین روش برای حل مسائل پیچیده ای است که در حل آن ها به تخصص انسانی نیاز است.
این حوزه نیز وابسته به هوش مصنوعی است و با استفاده از آن رفتار های انسانی را چه به صورت فردی و چه به صورت مجموعه از افراد درون یک سازمان را بررسی می کند تا بتواند دانشی که لازم دارد را به دست بیاورد. دانشی که این سیستم به دست آورده است، بر اساس مشکلی که کاربران دارند، استفاده می کند تا مشکل آن ها حل شود.
اصولا داده هایی که در پایگاه داده سیستم خبره ذخیره سازی می شود، توسط افرادی که در حوزه های مختلف به عنوان متخصص شناخته می شوند، اضافه می شود. با این حال کاربران اصلی این نرم افزار، افراد غیر متخصصی هستند که از آن برای به دست آوردن اطلاعات استفاده می کنند. در اصل می توان گفت؛ سیستم خبره به عنوان یک راهنما یا یک متخصص می تواند به شما کمک کند تا ابهاماتی که در حل مسائل پیچیده دارید، برطرف شود.
یک سیستم خبره می تواند راه حل هایی که ارائه داده است را بر اساس دانش و داده هایی که از کاربران گذشته به دست آورده است، توجیه کند. از این فناوری در موقعیت هایی چون تجزیه و تحلیل عملکرد سیستم های بلادرنگ، پیکربندی رایانه ها، تصمیم های استراتژیک در بازاریابی و موارد بسیار دیگری استفاده می شود. به دلیل کاربرد های گسترده ای که در تصمیم گیری های تجاری دارد، به عنوان سیستم کارشناس تجاری (BES) نیز از آن یاد می شود.
سیستم های خبره چگونه کار می کنند؟
این نرم افزار با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به شبیه سازی رفتار انسانی یا قضاوت آن ها می پردازد. سیستم خبره به گونه ای طراحی شده است که می تواند عملکرد خودش را بهبود ببخشد و مانند یک انسان با گذشت زمان تجربه های بیشتری به دست آورد که بتواند از آن ها در حل مسائل مختلف استفاده کند.
فرآیند ساخت و نگهداری یک سیستم خبره را مهندسی دانش می گویند. مهندسان دانش نیز افرادی هستند که باید اطمینان حاصل کنند که سیستم های خبره تمام دانشی را که برای حل مسائل نیاز است، در اختیار دارند. آن ها برای انجام این کار از الگو های نمادین استفاده می کنند. این افراد می توانند با غنی کردن و گسترش دادن پایگاه دانش و همچنین ایجاد مجموعه ای از قوانین جدید، کارایی این سیستم را افزایش دهند.
سیستم خبره تجربه هایی که به دست آورده است را در یک پایگاه دانش جمع آوری می کند. این تجربه های به دست آمده در نهایت با موتور استنتاج و قوانین ادغام می شوند تا کارایی این نرم افزار بیش از پیش شود. موتور استنتاج از یک مورد از روش های زیر برای به دست آوردن اطلاعات از پایگاه دانش استفاده می کند:
-
Forward chaining:
در این روش؛ سیستم خبره مجموعه ای از مجموعه ای اطلاعات را می خواند و پردازش می کند تا بتواند یک پیش بینی منطقی درباره آینده و آنچه در آن اتفاق می افتد، داشته باشد. به طور مثال؛ یک موتور استنتاج در سیستم خبره می تواند با این روش حرکت بازار سهام در آینده را پیش بینی کند.
-
Backward chaining:
روند کار موتور استنتاج در این روش، برعکس شیوه قبلی است. منظور این است که در این روش موتور استنتاج، مجموعه ای از قوانین را می خواند و آن ها را پردازش می کند تا به یک نتیجه منطقی برسد که اصلا چرا این اتفاق در گذشته رخ داده است. در اصل به دنبال یافتن منطقی است که پشت اتفاقات گذشته پنهان شده است. اگر بخواهیم یک مثال برای زنجیره عقب نشینی بزنیم، می توانیم به بررسی مجموعه ای از علائم برای تشخیص یک بیماری در علم پزشکی اشاره کنیم.
یک سیستم خبره خوب وابسته به پایگاه دانشی است که از آن استفاده می کند. هرچقدر که متخصصان اطلاعات بیشتری به این پایگاه دانش اضافه کنند، افراد غیر متخصص بیشتری می توانند از آن استفاده کنند و مشکلات پیچیده ای که برای حل آن ها نیاز به متخصص انسانی دارند را حل کنند.
تفاوت سیستم خبره با سیستم حل مسئله معمولی چیست؟
تفاوت بین یک سیستم خبره با یک سیستم حل مسئله معمولی در این است که در سیستم خبره ساختار های داده فقط کد گذاری شده اند و هیچ اطلاعات دیگری که مربوط به آن مشکل باشد کدگذاری نمی شود. اما در سیستم های حل مسئله معمولی، هم برنامه ها و هم ساختار های داده کدگذاری می شوند. در سیستم خبره دانش یک متخصص انسانی ثبت می شود که به آن مهندسی دانش می گویند.
با توجه به این موارد، هرگاه مشکل خاصی پیش بیاید که برای حل آن به کمک متخصصان انسانی نیاز داشته باشد، از تخصص یک متخصص استفاده می شود تا راه حل هایی منطقی به دست بیاید. مزیتی که این کار برای سیستم خبره دارد، این است که باعث به روز شدن مکرر آن می شود و کاری می کند که دانش روز مرتبا به آن اضافه شود. نتیجه این بروزرسانی های مکرر نیز این است که این نرم افزار می تواند خودش را با تغییرات وفق دهد و در حل مشکلات متنوع و بیشتری به افراد کمک کند.
ویژگی های مهم سیستم های خبره
یک سیستم خبره دارای ویژگی های بسیاری است که هدف همه آن ها آسان کردن استفاده از سیستم خبره است. قصد داریم در ادامه مهم ترین ویژگی هایی را که برای رسیدن به این هدف وجود دارند، معرفی کنیم.
تخصص در سطوح بالا:
مفید ترین و اصلی ترین ویژگی سیستم خبره؛ تخصص بالایی است که در حل مشکلات از آن استفاده می کند. تخصص بالا در سیستم خبره موجب شده تا تفکر ارائه شده توسط این نرم افزار مشابه تفکر کارشناسان و متخصصان باشد. وجود همه این موارد موجب شده تا سیستم خبره بتواند راه حل هایی منطقی، دقیق و کارآمد ارائه دهد.
توانایی مدل سازی برای پیش بینی:
توانایی و قدرت سیستم خبره در مدلسازی پیش بینی کننده، یکی دیگر از ویژگی های خارق العاده یک سیستم خبره است. علت مهم بودن این ویژگی نیز برای آن است که به کاربر کمک می کند تا بتواند اثراتی که با تغییر در داده ها و حقایق علمی به وجود آمده است را بررسی و ارزیابی کند. علاوه بر این مدل سازی پیش بینی کننده به کاربر کمک می کند تا تغییرات به وجود آمده را بهتر درک کند.
برخورداری از حافظه سازمانی:
یک سیستم خبره مجموعه ای از دانش است که توسط متخصصان به آن داده شده است، بنابراین می تواند به عنوان حافظه نهادی عمل کند. منظور از حافظه نهادی چیست؟ منظور این است که این دانش همیشگی است و متخصصی که دانش خود را به سیستم منتقل می کند، حتی اگر از آن سیستم جدا شود، باز هم دانش او دست نخورده باقی می ماند.
وجود این ویژگی موجب شده تا سیستم های خبره به عنوان یک ابزار مهم برای دولت ها، ارتش و سازمان ها به حساب بیاید که علت آن نیز این است که در این سه موقعیت جابه جایی افراد بسیار زیاد است و پرسنل به طور مکرر تغییر خواهند کرد.
ارائه امکانات آموزشی:
حال که دانش یک متخصص در این سیستم کپی شده است، می توان از آن استفاده کرد تا کارکنان تازه وارد را آموزش داد. سیستم خبره می تواند به راحتی دانش گسترده خودش را توضیح دهد و آن را در اختیار افراد مختلف قرار دهد و آن ها را آموزش دهد تا بتوانند کیفیت کارشان را بالا ببرند و علاوه بر آن زیر نظر یک متخصص آموزش ببینند.
ساختار سیستم های خبره به چه صورت است؟
برای آن که سریع تر متوجه شوید که در دل یک سیستم خبره چه می گذرد، از شکل زیر کمک گرفته ایم. چیزی که این شکل به ما می گوید، این است که یک سیستم خبره در MIS دارای دو محیط است.بیایید کمی در شکل عمیق تر شویم و راز های آن را کشف کنیم.
همانطور که مشاهده می کنید خط چینی در وسط شکل کشیده شده است و این محیط را به دو قسمت تقسیم کرده است. در ادامه این دو بخش را برای شما توضیح خواهیم داد.
-
محیط توسعه (Development Environment):
سازنده ES یا همان سیستم های خبره از این بخش که محیط توسعه نامیده می شود و در سمت راست تصویر قرار دارد، برای قرار دادن دانش در پایگاه دانش و ساخت اجزا استفاده می کند.
-
محیط مشاوره Consultation Environment:
این بخش از سیستم خبره که در سمت چپ تصویر قرار دارد، برای افراد تازه کاری است که می خواهند از این سیستم برای یادگیری و آموزش، دریافت مشاور تخصصی و دستیابی به دانش سیستم خبره استفاده کنند.
نکته ای که وجود دارد، این است که با تکمیل این سیستم، این دو محیط ممکن است از یکدیگر جدا شوند.
آشنایی با اجزا سیستم های خبره
در این بخش می خواهیم اصلی ترین اجزا یک سیستم خبره را معرفی کنیم. با شناخت این اجزا؛ درک نحوه کار سیستم خبره برای شما آسان تر می شود.
زیر سیستم کسب دانش:
به جمع آوری، انتقال و تبدیل قابلیت حل مسئله از یک کارشناس یا متخصص و وارد کردن آن به سیستم را کسب دانش می گویند. با این کار می توان پایگاه دانش را گسترده تر از قبل کرد. منابع دانشی که برای گسترش پایگاه دانش استفاده می شوند؛ عبارتند از کتاب های درسی، متخصصان و کارشناسان انسانی، پایگاه ها اطلاعاتی، اسناد چند رسانه ای و گزارش های تحقیقاتی خاص که همه این موارد می توانند به گسترش یک پایگاه دانش کمک کنند.
پایگاه دانش:
همانطور که آرد ماده اولیه برای پخت نان است، در سیستم های خبره نیز دانش؛ ماده اولیه است. از آنجایی که سیستم خبره به حل مسائل پیچیده و رفع ابهامات کمک می کند، پس دانشی که باید در اختیار آن قرارداده شود، حرف اول را می زند. این مورد خود شامل دو عنصر است که در ادامه آن ها را آورده ایم:
حقایق (Facts):
این مورد شامل جزئیات در مورد موقعیت منطقه یا مشکل است.
قوانین خاص یا اکتشافی (Special Heuristics or Rules):
در سیستم خبره از دانشی خاص برای حل مشکلی خاص استفاده می شود. دانش قضاوتی غیر رسمی در یک حوزه کاربردی است که با قوانین اکتشافی بیان می شود.
موتور استنتاج:
موتور استنتاج حکم مغز برای سیستم خبره را دارد. موتور استنتاج همچنین به عنوان مفسر قوانین یا ساختار کنترل نیز شناخته می شود. موتور استنتاج یک برنامه کامپیوتری است که روشی برای استدلال اطلاعات موجود در پایگاه دانش ارائه می دهد.
همچنین می توان از آن برای فرمول بندی استنتاج استفاده کرد. با استفاده از این بخش می توان دستور العمل هایی درباره نحوه استفاده از پایگاه دانش دریافت کرد و گام هایی که برای حل مسائل و مشکلات برداشته می شوند را کنترل و مدیریت کرد.
رابط کاربری:
پردازنده زبان یکی از اجزای اصلی در سیستم های خبره است که علت آن نیز این است که باعث ایجاد ارتباط آسان بین کاربر و سیستم؛ برای حل مشکلات شده است. در زبان طبیعی ارتباط به راحتی شکل می گیرد، اما در اکثر سیستم ها این قضیه صدق نمی کند. به دلیل محدودیت هایی که در سیستم ها وجود دارد، آن ها از روش پرسش و پاسخ برای ارتباط با کاربر استفاده می کنند. منو ها، گرافیک و فرم های الکترونیکی همه در سیستم خبره تعبیه شده است تا فرایند پرسش و پاسخ به بهترین شکل صورت بگیرد.
تخته سیاه (محل کار):
تخته سیاه (Blackboard) یک پایگاه داده موقت است که مشکل فعلی را بر اساس داده های ورودی تفسیر می کند. تخته سیاه بخشی از حافظه کاری است که وظیفه آن ثبت فرضیه ها و تصمیمات انتقالی است. سه نوع تصمیم در تخته سیاه ثبت می شود که آن ها را در ادامه آورده ایم:
- طرحی در مورد چگونگی مقابله با مشکل
- دستور کار درباره اقداماتی که باید انجام شوند
- یافتن راه حل با در نظر گرفتن موقعیت های مختلف فرضی که سیستم ایجاد کرده است
زیر سیستم توضیحی (توجیه کننده):
یکی دیگر از اجزا سیستم های خبره، زیر سیستم توضیحی یا توجیه کننده است. زیر سیستم توجیهی این توانایی را دارد که نتایج به دست آمده ازمنبع را ردیابی کند. اهمیت این جزء از اجزا سیستم خبره در این است که می تواند مسائل مهم را حل کند و تخصص را منتقل کند. زیر سیستم توجیه کننده؛ رفتار سیستم خبره را با پاسخ به سوالاتی که در ادامه آورده ایم توضیح می دهد.
- چرا سیستم خبره این سوال خاص را پرسیده است؟
- چرا سیستم خبره به این نتیجه رسیده است؟
- دلیل رد کردن گزینه های دیگر چه چیزی است؟
- برای رسیدن به راه حل چه مسیری دنبال شده است؟
به عنوان مثال برای آن که به تشخیص نهایی برسد، چه چیز هایی را تجزیه و تحلیل کرده است و چه چیز هایی را ایجاد کرده است؟ در یک سیستم خبره ساده، زیر سیستم توضیحی درباره قوانینی توضیح می دهد که می توان از آن ها برای به دست آوردن پیشنهاد و راه حل های خاص استفاده کرد.
سیستم پالایش دانش:
افراد متخصص دارای سیستم پالایش دانش هستند و از این سیستم استفاده می کنند تا بتوانند از آن بیاموزند و پایگاه دانش خود را تقویت کنند تا بتوانند نتایج بهتری به دست بیاورند. وجود ارزیابی های این چنینی در سیستم های کامپیوتری ضروری است، چرا که برنامه با استفاده از آن می تواند علل موفقیت یا شکست خودش را پیدا کند و آن را تجزیه و تحلیل کند و در نهایت نیز از آن بیاموزد. همه این کار ها باعث می شود تا پایگاه دانش دقیق تری به دست بیاید. با وجود همه این ویژگی ها این جزء در تمام سیستم های خبره وجود ندارد.
انواع سیستم های خبره
سیستم های خبره را می توان به 5 دسته مختلف تقسیم کرد. این پنج مورد عبارت است از سیستم خبره مبتنی بر قانون، مبتنی بر چارچوب، فازی، عصبی و عصبی-فازی که در ادامه همه این موارد را توضیح خواهیم داد.
سیستم خبره مبتنی بر قانون (rule-based):
سیستم خبره مبتنی بر قانون، سیستمی است که در آن ها دانش را با قوانین تولید نشان می دهند. قانون تولید مانند قوانین ساده دارای یک بخش (شرط) یا IF است و یک بخش (سپس) یا THEN دارد که ابتدا شرط می آید و سپس اقدام و پس از آن نوبت به نتیجه گیری می رسد. این نوع از سیستم خبره با مجموعه ای از قوانین نمایش داده می شود.
سیستم خبره مبتنی بر چارچوب (frame-based):
سیستم خبره مبتنی بر فریم یا چارچوب، از نوع سیستم های خبره شی گرا هستند. این سیستم ها از بازنمایی دانش برای مدلسازی در حوزه های دشوار استفاده می کنند. این بازنمایی ها برای استدلال و انتزاع داده ها استفاده می شود که به آن ها این امکان را می دهند که مسائل پیچیده را حل کنند.
سیستم خبره فازی (fuzzy):
سیستم خبره فازی یک نوع سیستم خبره است که از مجموعه ها و قوانین فازی به جای مجموعه های بولی برای استدلال هایی که درباره داده ها دارد، استفاده می کند. سیستم خبره فازی از متغیر های زبانی و ورودی های درست استفاده می کند تا خروجی خود را به دست بیاورد. وضعیت ورودی در اینجا ماهیت خروجی را تعیین می کند.
سیستم خبره عصبی (neural):
سیستم خبره عصبی، سیستم خبره ای است که پایگاه دانش آن ها دارای شبکه های عصبی است. اصلی ترین ویژگی سیستم خبره عصبی این است که از الگوریتم یادگیری که دارد، استفاده می کند تا پایگاه دانشی را از نمونه های آموزشی به صورت خودکار ایجاد کند.
سیستم خبره عصبی- فازی (neuro-fuzzy):
سیستم خبره عصبی- فازی یک سیتم فازی است که از الگوریتم یادگیری الهام گرفته شده از شبکه های عصبی برای تعیین پارامتر ها و پردازش نمونه های داده استفاده می کند.
کاربرد های سیستم های خبره
هر حوزه ای که فکر کنید، می تواند به نوعی از پتانسیل سیستم خبره به نفع خودش استفاده کند. حوزه های اصلی که از این سیستم ها به نفع خودشان استفاده کرده اند، عبارتند از آموزش، کشاورزی، محیط زیست، قانون گذاری و دارو و درمان. با ظهور پدیده ای به نام سیستم خبره؛ زمینه تسهیل در حوزه هایی چون حسابداری، پزشکی، خدمات مالی، خدمات تولید، کنترل فرآیند و موارد بسیاری از این دست فراهم شد.
بر خلاف باور عموم مبنی بر این که سیستم خبره تهدیدی برای مشاغل مختلف است، در واقع می تواند فرصت های جدیدی برای اشتغال زایی ایجاد کند. مهم نیست در چه حوزه ای فعالیت می کنید، سیستم خبره می تواند توانمندی شما را افزایش دهد و بهره وری شما را به میزان قابل توجهی بالا ببرد. برخی از مشاغل توسعه یافته توسط سیستم خبره به شرح زیر است:
- تحقیقات پایه
- تحقیقات کاربردی
- مهندسی دانش
- توسعه موتور استنتاج
- آموزش
- فروش و بازاریابی
- کشاورزی
مزایای سیستم های خبره
مزایا و اهمیت یک سیتم خبره به شرح زیر است:
افزایش تولید و بهره وری:
یک سیستم خبره سریع تر از انسان ها کار می کنند و در نهایت موجب افزایش تولید و بهره وری می شوند.
کاهش زمان تصمیم گیری:
انسان ها می توانند از سیستم خبره در تصمیم گیری هایشان استفاده کنند و این کار را خیلی سریع تر از قبل انجام دهند. این ویژگی بزرگ ترین مزیت برای افرادی است که وظیفه فروش و تعامل با مشتری را برعهده دارند.
افزایش کیفیت فرآیند و محصول:
سیستم خبره به صورت مداوم توصیه های خودش را ارائه می دهد و کمک می کند تا میزان بروز خطا در تولید محصولات مختلف به شدت کاهش پیدا کند. در نهایت نیز کیفیت محصول بالا می رود.
کاهش زمان توقف:
سیستم خبره به مراکز تولیدی کمک می کند تا زمان از کار افتادن دستگاه ها را به شدت کاهش دهند که علت آن نیز این است که این سیستم ها نقص در عملکرد را به سرعت تشخیص می دهند و زمانی که نیاز به تعمیر باشد، به اپراتور اطلاع می دهند.
به دست آوردن تخصص های کمیاب:
ES هنگامی که تخصص کمیاب می شود، پشتیبانی می کند. این ممکن است زمانی اتفاق بیفتد که کارشناسان کافی برای انجام وظایف در دسترس نباشند، کارشناس در شرف بازنشستگی یا ترک کار باشد یا تخصص در بیش از یک مکان مورد نیاز باشد.
انعطاف پذیری:
سیستم خبره این توانایی را دارد که در صنایع تولیدی و صنایع خدماتی؛ انعطاف پذیری ایجاد کند.
آسان کردن کارکرد تجهیزات:
سیستم خبره به تجهیزات پیچیده کمک می کند تا کارکرد آسان تری داشته باشند.
عدم نیاز به استفاده از تجهیزات گران قیمت:
استفاده از سیستم خبره صرفه اقتصادی برای کسب وکار ها دارد، چرا که اعمال نظارت و کنترل را با استفاده از ابزار های ارزان و کم هزینه انجام می دهد. ES این توانایی را دارد که اطلاعات ارائه شده توسط ابزار را به سرعت و با دقت بالا بررسی کند.
انجام عملیات در محیط های پرخطر:
Expert Systems به انسان ها کمک می کند تا از کار کردن در محیط های پر خطر دوری کنند. یکی ازمزایای فوق العاده سیستم های خبره در جلوگیری از ورود افراد به محیط های سمی، گرم و مرطوب مانند نیروگاه های هسته ای است. حتی از این سیستم می توان در موارد نظامی نیز استفاده کرد.
دسترسی به دانش و راهنمایی گرفتن:
سیستم خبره امکان دسترسی به دانش را فراهم می کند و به کارشناسان کمک می کند تا در کار های روزانه خود جلو بیفتند. افراد می توانند از یک سیستم خبره سوال بپرسند و از آن راهنمایی دریافت کنند.
توانایی کار با اطلاعات نامشخص و ناقص:
سیستم خبره نیز مانند انسان ها نمی تواند با اطلاعات ناقص، نادرست و نامشخص کار کند. افراد در پاسخ به سوالاتی که دانش کافی درباره آن ندارند از عبارت های «نمی‌دانم» یا «مطمئن نیستم» در پاسخ استفاده می کنند و این تنها پاسخی است که دریافت خواهید کرد. سیستم خبره با آن که اطلاعات ناقصی در اختیار دارد، اما باز هم پاسخی به شما می دهد، هر چند که ممکن است این پاسخ ناقص باشد.
ارائه آموزش های مختلف:
Expert Systems به افراد مبتدی کمک می کند تا آموزش ببینند و تجربه کسب کنند. یادداشت ها و توضیحاتی که در پایگاه دانش سیستم خبره ثبت شده اند، می توانند به عنوان ابزار آموزشی استفاده شوند.
تقویت توانایی حل مسئله و تصمیم گیری:
سیستم خبره در تجزیه و تحلیل های خودش از نظر کارشناسان استفاده می کند تا بتواند نتایج بهتری به دست بیاورد. اگر بخواهیم یک مثال بیاوریم؛ می توانیم به Statistical Navigator اشاره کنیم که یک سیستم خبره است و به زبان آموزان کمک می کند تا بتوانند از بسته های آماری کامپیوتری پیچیده استفاده کنند.
بهبود فرآیند تصمیم گیری:
سیستم خبره شرایطی که برای آن باید تصمیم گیری شود را درک می کند، نگرانی هایی که بابت آن تصمیم وجود دارد را درک می کند. علاوه بر این؛ برقراری ارتباط بین تیم تصمیم گیرندگان را تسهیل می کند و امکانی فراهم می کند که به محض بروز تغییرات غیر منتظره، خیلی سریع به آن ها پاسخ داده شود.
بهبود کیفیت تصمیم گیری:
برخلاف تصورات؛ سیستم های خبره کاملا قابل اعتماد هستند.. علت آن نیز این است که به جزئیات اهمیت زیادی می دهند و فقط اطلاعات مهم و راه حل های بالقوه را مدیریت نمی کنند. Expert Systems کمترین میزان خطا را دارد و برای مشکلات مشابه نیز راه حل های تکراری ارائه می دهد.
توانایی حل مسائل پیچیده:
سیستم خبره می توانند، مشکلات پیچیده را مدیریت کنند و راه حل هایی ارائه دهند که فراتر از دانش هر فردی است. با وجود این ویژگی، افرادی که قصد تصمیم گیری دارند، کمک می کند تا شرایط پیچیده را کنترل کنند و عملیات سیستم ها را بهبود ببخشند.
انتقال دانش به موقعیت های جغرافیایی دور و نزدیک:
سیستم خبره این توانایی را دارد که دانش متخصصان را درون خودش ذخیره کند و آن را به افراد مختلف در سراسر دنیا منتقل کند.
بهبود سیستم های اطلاعاتی:
یک سیستم خبره این توانایی را دارد که قابلیت های هوشمند را به سیستم های اطلاعاتی اضافه می کند. این ویژگی باعث بهبود تصمیم گیری، بهبود خدمات، بهبود محصولات و ایجاد مزیت استراتژیک پایدار کمک می کند.
معایب سیستم های خبره
سیستم خبره نیز مانند هر سیستم دیگری در دنیای تکنولوژی دارای معایب و محدودیت هایی است. محدودیت های سیستم خبره نیز به شرح زیر است:
سخت بودن:
اگر محدودیت زمانی داشته باشید، ارزیابی و استفاده از سیستم خبره بسیار دشوار می شود. این دشواری حتی برای افراد متخصص نیز وجود دارد، پس برای کار با این سیستم باید زمان کافی داشته باشید.
پشتیبانی از وظایفی خاص:
Expert Systems فقط با انواع خاصی از وظایف تحلیلی و عملیاتی به خوبی کار می کند و ممکن است در وظایف دیگر کمی لنگ بزند.
نیاز به مهندسین خبره در طراحی و ساخت:
سیستم خبره یک سیستم تخصصی است و به همین علت نیز برای طراحی و ساخت به مهندسین خبره نیاز دارد. تعداد افراد متخصص در این حوزه بسیار کم هستند و به همین دلیل هم دستمزد بالایی دارند که این عامل موجب شده ایجاد یک سیستم خبره هزینه بالایی داشته باشد.
دامنه فعالیت محدود:
Expert Systems در حل تعداد محدودی از مشکلات عملکرد خوبی دارد. در حال حاضر نباید از این سیتم توقع حل هر نوع مشکلی را داشته باشیم.
دایره لغات محدود:
متخصصان برای ارتباط با این سیستم و بیان روابط و حقایق مجبور به استفاده از تعدادی لغت محدود هستند.
وجود وابستگی:
کارشناسان و متخصصان نتوانسته اند تا کنون راه مستقلی برای بررسی منطقی بودن یا نبودن نتایج ارائه شده، پیدا کنند.
شیوه تفکر متفاوت:
از آنجایی که هر متخصصی دیدگاه و نظرات خودش را نسبت به یک مسئله دارد و آن را وارد سیستم می کند. درست است که رویکرد هر متخصص ممکن است متفاوت باشد، اما پاسخ همه آن ها درست است.
گران قیمت و کمیاب بودن:
تعداد متخصصان و کارشناسان این حوزه که توانایی ایجاد و توسعه یک سیستم خبره را داشته باشند، بسیار کم است و همین عامل هم موجب شده تا پیدا کردن یک متخصص سخت شود و علاوه بر آن دستمزد های بالایی هم دریافت کنند. کم بودن تعداد متخصصان نیز موجب می شود شما اولین نفری که ببینید را استخدام کنید و بابت حقوق این شخص، مبلغ گزافی را پرداخت کنید.
نمونه هایی از سیستم های خبره
تا این لحظه شما با سیستم خبره آشنا شده اید و می دانید که از چه اجزایی تشکیل شده و چگونه کار می کند. در این بخش می خواهیم نمونه هایی که از این سیستم استفاده می کند را معرفی کنیم:
MYCIN:
MYCIN نوعی سیستم خبره است که می تواند باکتری هایی را که منجر به بروز عفونت های حاد شود را شناسایی کند. این سیستم حتی می تواند بر اساس وزن فرد بیمار، دارو هایی را پیشنهاد دهد. MYCIN یکی از سیستم های خبره برتر در حوزه سلامت است.
DENDRAL:
DENDRAL یک سیستم خبره در حوزه شیمی است که برای تجزیه و تحلیل های شیمیایی و پیش بینی ساختار مولکولی استفاده می شود.
CaDet:
CaDet یکی از مفید ترین سیستم های خبره است که می تواند سرطان را در مراحل اولیه تشخیص دهد و این یعنی احتمال درمان بیماران سرطانی به شدت بالا می رود.
PXDES:
پزشکان با استفاده از سیستم خبره PXDES اقدام به تشخیص نوع سرطان ریه و این که در چه گریدی است، می پردازند. این سیستم خبره از بالاتنه عکس می اندازد تا وضعیت را شناسایی کند. این عکس به صورت سایه است که می تواند نشان دهنده نوع و شدت سرطان ریه باشد.
کلام آخر درباره سیستم های خبره
سیستم های خبره، یکی از زیر مجموعه های وابسته به هوش مصنوعی است که با ظهورش، حوزه ها بسیاری را تحت تاثیر قرار داده است. یک سیستم خبره می تواند پیچیده ترین مسائل و مشکلات را حل کند و راه های هایی قابل اعتماد ارائه دهد. صرفه جویی در هزینه ها، بهبود کیفیت در تصمیم گیری ها، ثبات، قابلیت اطمینان و سرعت عملکرد بالا تعدادی از مزایای این سیتم ها است.
ما نیز در این مطلب هر آنچیزی را که باید درباره این حوزه می دانستید، در اختیارتان قرار دادیم. از معرفی و نحوه کار سیستم خبره گرفته تا اجزای سازنده آن، مزایا و معایبی که دارد و در نهایت نیز معروف ترین نمونه های این سیستم را به شما معرفی کردیم. امیدواریم که این مطلب برای شما دوستان عزیز درسمنی مفید بوده باشد. اگر سوالی درباره سیتم خبره و مسائل مربوط به آن دارید، کامنت ها با آغوش باز از شما استقبال می کنند.
سوالات متداول
سیستم خبره در هوش مصنوعی چیست؟
یک سیستم خبره؛ نرم افزار کامپیوتری است که از فناوری های هوش مصنوعی استفاده می کند تا دانش و تجربه های یک فرد یا گروه را به دست آورد و از آن ها برای تصمیم گیری در یک زمینه خاص استفاده کند.
مزایای استفاده از سیستم خبره چیست؟
یک سیستم خبره می‌توانند عواملی که قرار است در تولید استفاده شوند، ارزیابی و نظارت کند، داده هایی که نیاز دارد را جمع آوری کند و فرآیند هایی را که از مسیر اصلی خود منحرف می‌شوند، شناسایی کند و در نهایت مشکلات احتمالی را نشان دهد. یک سیتم خبره حتی می تواند راه حل هایی قابل اعتماد برای وظایف و موقعیت های معمولی نیز ارائه دهد. سیستم خبره این کار را بدون مزاحمت موانعی مانند خستگی و فرسودگی انجام می دهد.
مهم ترین ویژگی های یک سیستم خبره چیست؟
برخی از مهم ترین ویژگی های سیستم خبره را در ادامه خواهید دید:
- یک سیستم خبره در سطح بالایی عمل می کند.
- درک سیستم خبره ساده است.
- سیستم خبره کاملاً قابل اعتماد است.
- سیستم خبره پذیرا هر نوع دانش و تخصصی است و به هر سوالی پاسخ می دهد.
نظر شما در تصمیم دیگران اثرگذار است.
لطفا برای همراهان درسمن و بهتر شدن دوره نظر خود را بنویسید.