Экспертные системы - одно из самых перспективных направлений в развитии искусственного интеллекта. Чем же привлекательны эти системы и почему о них стоит знать каждому? Давайте разберемся.
История возникновения экспертных систем
Идея создания экспертных систем зародилась еще в XIX веке. Российский врач С.Н. Корсаков предложил использовать механические устройства, которые он назвал "интеллектуальными машинами", для решения медицинских задач. Например, такие машины могли подбирать наиболее подходящие лекарства, основываясь на симптомах пациента.
Однако по-настоящему активно экспертные системы стали разрабатываться лишь в 1970-х годах учеными в области искусственного интеллекта. Цель состояла в том, чтобы создать программы, решающие сложные задачи не хуже, чем эксперты-люди.
В 1980-х годах началась коммерциализация экспертных систем. Был введен термин "инженерия знаний" - применение методов ИИ для решения практических задач, требующих экспертных знаний.
С тех пор экспертные системы прошли долгий путь становления как отдельное направление в области ИИ и программирования. Можно выделить несколько ключевых этапов:
- 1960-1985 гг. - исследовательские разработки, демонстрирующие потенциал ИИ.
- 1988-1990 гг. - начало активного коммерческого применения экспертных систем.
- 1990-е гг. - бурное развитие методов и инструментов создания ЭС.
- 2000-е гг. - интеграция технологий ЭС с другими подходами в ИИ.
- 2010-е гг. - развитие гибридных интеллектуальных систем на основе ЭС.
В чем же принципиальное отличие экспертных систем от обычных алгоритмических программ и баз данных? Главное - экспертные системы основаны на знаниях, а не просто на данных. Они моделируют рассуждения эксперта при решении задач из узкой предметной области.
Как устроена экспертная система
Любая экспертная система включает в себя три основных компонента:
- База знаний о предметной области
- Механизм логического вывода
- Подсистема объяснений
База знаний - это ядро экспертной системы. Именно здесь хранятся все экспертные знания о предметной области, необходимые для решения задач. Чаще всего база знаний содержит:
- Факты
- Эвристические правила
- Эмпирические зависимости
База знаний формируется при участии экспертов предметной области. Это очень трудоемкий процесс, требующий выявления скрытых знаний экспертов и их формализации.
Области применения экспертных систем
Экспертные системы находят применение в самых различных сферах, где требуются специальные знания экспертов:
-
Медицина
В медицине экспертные системы используются для диагностики заболеваний, назначения лечения, мониторинга состояния пациентов.
-
Промышленность
В промышленности применяются для мониторинга технологических процессов, обнаружения неисправностей оборудования, поддержки принятия решений.
-
Финансы и страхование
Помогают в оценке кредитоспособности клиентов, выявлении мошенничества, управлении рисками.
Юриспруденция
В юриспруденции экспертные системы применяются для поиска подходящих правовых норм и прецедентов по запросу пользователя. Они помогают анализировать юридические документы, такие как договоры, на предмет соответствия законодательству.
Транспорт
На транспорте экспертные системы используются в задачах маршрутизации, расчета оптимальных маршрутов, логистики. Они помогают оптимизировать загрузку транспортных средств и складских помещений.
Образование
В образовании применяются экспертные системы, выполняющие функции интеллектуальных обучающих систем. Они могут анализировать уровень знаний учащихся и подбирать персонализированные учебные программы.
Сфера услуг
В сфере услуг экспертные системы находят применение в качестве виртуальных помощников и консультантов, интеллектуальных call-центров, чат-ботов.
Другие области
Помимо перечисленных, экспертные системы активно применяются в бизнесе, военной сфере, энергетике, сельском хозяйстве и многих других областях.
Экономия на оплате труда экспертов
Одно из главных преимуществ экспертных систем - экономия средств на оплате труда дорогостоящих экспертов. Экспертная система, однажды созданная и обученная, может выполнять работу эксперта по многим вопросам гораздо дешевле.
Возможность обучения молодых специалистов
Экспертные системы - отличный инструмент для обучения и повышения квалификации молодых специалистов. Они позволяют им "учиться" на реальных кейсах и задачах под руководством искусственного "наставника".
Высокая скорость решения задач
По сравнению с человеком экспертная система способна гораздо быстрее анализировать большие объемы данных и находить решение сложных задач. Это критически важно для многих областей.
Устойчивость к ошибкам и сбоям
В отличие от человека, экспертная система не подвержена эмоциональному выгоранию, усталости или рассеянности. Ее надежность гораздо выше.
Возможность распределенных вычислений
Экспертные системы легко масштабируются для работы на мощных вычислительных кластерах и в распределенных средах, что позволяет решать задачи практически любой сложности.
К другим плюсам можно отнести способность к накоплению знаний и самообучению, возможность объяснения логики работы пользователю и многое другое.
