مقدمه
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. سیستمهای خبره (Expert System) یکی از حوزه‌های مهم هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) تلقی می‌شود. این نوع سیستم‌ها در حل مسائلی کاربرد دارند که به دانش تخصصی و استنتاج منطقی بر اساس داده‌ها و تجربه‌های پیشین نیازمند است. در این مطلب به بررسی سیستم های خبره در هوش مصنوعی، کاربردها و نقش سیستم های خبره در سیستم های اطلاعاتی می‌پردازیم؛ پس با ما همراه باشید.
سیستم خبره چیست؟
سیستم خبره، برنامه‌‌ای کامپیوتری است که به منظور حل مسائل پیچیده و گرفتن تصمیمات مختلف طراحی می‌شود. سیستمهای خبره در راستای حل چالش‌ها، اطلاعاتی را از داده‌های موجود استخراج میکنند و با استدلال و استنتاج و بر اساس کوئری کاربر، به نتیجه‌گیری می‌پردازند.
سیستمهای خبره بخشی از حوزه هوش مصنوعی هستند. نخستین پژوهش این حوزه در سال ۱۹۷۰ انجام شد؛ که هدف آن طراحی سیستم‌هایی برای تصمیم گیری بر پایه‌ی اطلاعات حقیقی و احتمالات، همانند انسان خبره بود!
اصولا داده‌های سیستم خبره، توسط افرادی متخصص در حوزه‌های مختلف، اضافه می‌شود. با این حال کاربران اصلی این نرم افزار، افراد غیر متخصصی هستند که از آن برای به دست آوردن اطلاعات استفاده میکنند. در اصل می توان گفت؛ سیستم خبره به عنوان یک راهنما یا یک متخصص می‌تواند به شما کمک کند تا ابهاماتی که در حل مسائل پیچیده دارید، برطرف شود.
یک سیستم خبره می تواند راه‌حل‌های ارائه داده خود را بر اساس دانش و داده‌های کاربران گذشته، توجیه کند. از این فناوری در موقعیت‌هایی چون تجزیه و تحلیل عملکرد سیستمهای بلادرنگ، پیکربندی رایانه‌ها، تصمیم‌های استراتژیک در بازاریابی و موارد بسیار دیگری استفاده می‌شود. به دلیل کاربردهای گسترده‌ای که در تصمیم‌گیری‌های تجاری دارد، به عنوان سیستم کارشناس تجاری (BES) نیز از آن یاد می‌شود.
اجزای سیستم خبره
سیستمهای خبره از سه جزء اصلی تشکیل شده‌اند؛ که در ادامه به بررسی آنها می‌پردازیم.
پایگاه دانش (Knowledge Base)
سیستم خبره بر اساس دانش موجود در پایگاه دانش خود، به تحلیل مسائل می‌پردازد. دانش مجموعه‌ای از داده‌های حقیقی و تجربه‌های حاصل از استنتاج سیستمهای خبره پیرامون موضوعی خاصی است، که در مواقع حل مسائل، مورد بررسی قرار می‌گیرند.
میزان موفقیت سیستمهای خبره در حل مسائل، تا حد زیادی به کیفیت، جامعیت و درستی دانش موجود در پایگاه داده بستگی دارد. به منظور تایید صحت اطلاعات پایگاه دانش، چندین متخصص، پژوهش‌گر و مهندس دانش آنها را بررسی و در نهایت مهندس دانش، اطلاعات را در قالبی مشخص در پایگاه دانش ذخیره می‌کند. هر چقدر میزان اطلاعات موجود در این پایگاه‌های دانش بیشتر باشد، سیستمهای خبره با دقت بیشتری درباره مسائل مختلف تصمیم می‌گیرند.
بیشتر بدانید: تاثیر هوش مصنوعی در پزشکی قانونی
بیشتر بخوانید: سیستمهای تصمیم‌گیری و کاربرد آن!
رابط کاربری (User Interface)
یکی از اجزای سیستمهای خبره، رابط کاربری است که به منظور تعامل با کاربر و دریافت کوئری‌های آن در قالبی مشخص طراحی می‌شوند. رابط کاربری پس از دریافت کوئری‌ها، آنها را به موتور استنتاج ارسال می‌کند. در نهایت، موتور استنتاج پاسخ خود را به رابط کاربری می‌فرستد تا آن را به عنوان خروجی به کاربر نمایش دهد.
بنابراین رابط کاربری به کاربران مبتدی و غیرحرفه‌ای، برای حل مسئله، با سیستم خبره کمک می‌کند. در طراحی رابط کاربری سیستمهای خبره، از روش‌های پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing | NLP) استفاده می‌شود تا سیستم بتواند درخواست کاربر را درک کند.
موتور استنتاج (Inference Engine)
Intference Engine به عنوان مغز سیستمهای خبره محسوب می‌شود و وظیفه پردازش اصلی سیستم را بر عهده دارد. این موتور با استفاده از قوانین استنتاجی و با استخراج دانش از پایگاه دانش، درباره مسائل تصمیم می‌گیرد یا به اطلاعات جدیدی دست می‌یابد. سیستمهای خبره جدید از الگوریتم های یادگیری عمیق (Deep Learning) و مدل‌های یادگیری ماشین (machine Learning) بهره گرفته‌اند تا در حل مسائل، رفتار و داوری انسان هوشمند را شبیه‌سازی کنند. با دریافت تجربه‌های بیشتر، سیستم های خبره عملکرد خود را بهبود می‌بخشند.
در ادامه موتور استنتاج در سیستمهای خبره را بررسی می‌کنیم:
- موتورهای استنتاج قطعی (Deterministic Inference Engine): در این نوع از موتوها، استنباط‌ها براساس قواعد و واقعیت‌ها صورت می‌گیرد و استنتاج نهایی موتور، دقیق است.
- موتورهای استنتاج احتمالاتی (Probabilistic Inference Engine): این نوع از موتورهای استنتاجی، درباره مسائل مختلف بر پایه‌ی احتمالات نتیجه‌گیری و نتایج قطعی را ارائه نمی‌دهند!
سیستمهای خبره و مهندسی دانش
فرآیند ساخت و نگهداری یک سیستم خبره را مهندسی دانش می‌گویند. مهندسان دانش 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 میکنند. این افراد می‌توانند با غنی کردن و گسترش پایگاه دانش و همچنین ایجاد مجموعه‌ای از قوانین جدید، کارایی این سیستم را افزایش دهند.
مراحل ایجاد سیستم خبره
مراحله توسعه و ایجاد سیستمهای خبره را می‌توان در ۶ گام خلاصه کرد که در ادامه به بررسی هر یک از این گام‌ها می‌پردازیم:
شناسایی حوزه‌ی مسئله
- مسئله موردنظر باید جزء مسائلی باشد که بتوان آن را با استفاده از سیستمهای خبره حل کرد.
- مشورت از یک متخصص برای مسئله‌ی مورد نظر.
- ارائه مدلی برای طراحی سیستمهای خبره که به لحاظ هزینه به‌صرفه است.
طراحی سیستم خبره
در این مرحله، شناسایی ابزارها و فناوری‌های توسعه سیستمهای خبره صورت می‌گیرد.
- شناسایی روش‌های استفاده از این سیستم‌ها در سایر سیستمهای سخت‌افزاری یا شیوه‌ی استفاده از سایر پایگاه‌ها و بانک‌های اطلاعاتی برای سیستم خبره انجام می‌شود.
- شناختن مفاهیم و دانش‌های تخصصی برای مسئله‌ی موجود در این مرحله ضرورت دارد.
توسعه نمونه اولیه از سیستمهای خبره
- همکاری با متخصصان مربوط به مسئله برای جمع‌آوری دانش لازم برای پایگاه دانش انجام می‌شود.
- آماده‌سازی دانش در قالب قواعد شرطی و ذخیره‌سازی آنها در پایگاه دانش صورت می‌گیرد.
آزمایش و اصلاح نمونه اولیه سیستمهای خبره
- تست از نمونه اولیه سیستمهای خبره توسط مهندس دانش به منظور شناسایی خطاها انجام می‌شود.
- تست از نمونه اولیه سیستم خبره توسط کاربر نهایی اجرا می‌شود.
توسعه و تکمیل سیستم خبره
- تکمیل سیستمهای خبره و تست نهایی آن برای بررسی صحت عملکرد اجزای سیستم صورت می‌گیرد.
- مستندسازی و تهیه گزارش نهایی از پروژه نیز در این مرحله انجام می‌شود.
- آموزش به کاربر نهایی برای استفاده از سیستمهای خبره باید انجام شود.
نگهداری سیستمهای خبره
- به‌روزرسانی دانش پایگاه دانش را انجام می‌دهند.
- تهیه رابط‌های ارتباطی جدید برای سیستمهای مختلف صورت می‌پذیرد.
مزایای سیستمهای خبره در هوش مصنوعی
در ادامه به بررسی مزایای این سیستم‌ها می‌پردازیم:
افزایش تولید و بهره‌وری
سیستم خبره سریع‌تر از انسان‌ها کار می‌کند و در نهایت موجب افزایش تولید و بهره‌وری می شود.
این سیستم‌ها به صورت مداوم کمک می‌کند تا میزان بروز خطا در تولید محصولات مختلف به کاهش پیدا کند. در نهایت کیفیت محصول افزایش می‌یابد. سیستم خبره به مراکز تولیدی کمک می‌کند تا زمان توقف دستگاه‌ها را کاهش دهند. این سیستم‌ها نقص در عملکرد را به سرعت تشخیص می‌دهند و زمانی که نیاز به تعمیر باشد، به اپراتور اطلاع می دهند.
کاهش زمان تصمیم گیری
سیستم خبره شرایط تصمیم‌گیری و نگرانی‌های آن را درک میکنند. علاوه بر این؛ برقراری ارتباط بین تیم تصمیم گیرندگان را تسهیل می‌بخشند و امکاناتی را برای پاسخ سریع به بروز تغییرات غیر منتظره، فراهم میکنند. برخلاف تصورات؛ سیستم های خبره کاملا قابل اعتماد هستند. زیرا به جزئیات اهمیت زیادی می‌دهند. آنها فقط اطلاعات مهم و راه‌حل‌های بالقوه را مدیریت نمی‌کنند بلکه کمترین میزان خطا را دارند و برای مشکلات مشابه راه حل‌های تکراری ارائه می‌دهد.
انسان‌ها می‌توانند از سیستم خبره در تصمیم گیری‌های‌شان استفاده کنند و این کار را خیلی سریع‌تر از قبل انجام دهند. این ویژگی بزرگ‌ترین مزیت برای افرادی است که وظیفه فروش و تعامل با مشتری را برعهده دارند.
انجام عملیات در محیط‌های پرخطر
Expert Systems به انسان‌ها کمک می‌کند تا از کار کردن در محیط‌های پر خطر دوری کنند. یکی ازمزایای فوق العاده این سیستم‌ها جلوگیری از ورود افراد به محیط‌های سمی، گرم و مرطوب مانند نیروگاه‌های هسته‌ای است. حتی از این سیستم می‌توان در موارد نظامی نیز استفاده کرد.
کار با اطلاعات نامشخص و ناقص
افراد در پاسخ به سوالاتی که درباره‌ی آن دانش کافی ندارند از عبارت‌های «نمی‌دانم» یا «مطمئن نیستم» استفاده میکنند. 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 آموزش‌های مختلف
Expert Systems به افراد مبتدی کمک می‌کند تا آموزش ببینند و تجربه کسب کنند. یادداشت‌ها و توضیحاتی که در پایگاه دانش سیستم خبره ثبت شده‌اند، می‌توانند به عنوان ابزار آموزشی استفاده شوند.
سیستم خبره می‌تواند، مشکلات پیچیده را مدیریت و راه‌حل‌هایی فراتر از دانش هر فرد را ارائه می‌دهد. بنابراین، به افراد کمک می‌کند تا شرایط پیچیده را کنترل و عملیات سیستم‌ها را بهبود بخشند.
سیستم های خبره در مدیریت سیستمهای اطلاعاتی
یک سیستم خبره این توانایی را دارد که قابلیت‌های هوشمند را به سیستمهای اطلاعاتی اضافه کند. این ویژگی باعث بهبود تصمیم گیری، بهبود خدمات، بهبود محصولات و ایجاد مزیت استراتژیک پایدار می‌شود. سیستمهای اطلاعاتی و مدیریت آنها یکی از مهم‌ترین بخش‌های هر سازمان است و برای مدیریت آنها باید روشی بهینه و هوشمند را برگزید. با سیستم های خبره می‌توان این مدیریت را انجام داد.
بیشتر بخوانید: ماشین لرنینگ و رابطه آن با هوش مصنوعی.
کاربردهای سیستمهای خبره
در ادامه کاربرد این سیستم‌ها را در صنایع مختلف بررسی می‌کنیم:
سیستمهای خبره در طراحی و ساخت قطعات سخت‌افزاری
امروزه، از سیستمهای خبره به‌طور گسترده در طراحی و تولید دستگاه‌های مختلفی نظیر لنزهای دوربین و اتومبیل‌های خودران استفاده می‌شود.
کاربرد سیستمهای خبره در حوزه مالی
به منظور تشخیص کلاه‌برداری و فعالیت‌های مشکوک مالی می‌توان از سیستم خبره استفاده کرد. همچنین، مدیران بانک می‌توانند از این سیستم‌ها به منظور تخصیص وام‌های کلان بانکی به درخواست‌کنندگان بهره گیرند و با توجه به خروجی این سیستم‌ها تصمیم بگیرند به چه کسانی وام تعلق گیرد.
سیستم های خبره در علم پزشکی
یکی از مهم‌ترین کاربردهای سیستم های خبره در مسائل پزشکی برای تشخیص بیماری افراد و تجویز دارو و پیشنهاد روش درمان است. سیستمهای متخصص متعددی در این زمینه برای بررسی و تشخیص انواع ویروس‌ها، سرطان‌ها و باکتری‌ها، تشخیص و درمان بسیاری از بیماری‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای مثال از سیستم MYCIN برای تشخیص باکتری و از سیستم خبره PXDES برای تشخیص سرطان در عرصه پزشکی استفاده می‌شود.
کاربرد سیستم های خبره در سازمان‌ها
مدیران سازمان‌ها در راستای اتخاذ تصمیمات مهم شرکت برای سوددهی بیشتر، می‌توانند از نتایج این سیستم‌ها استفاده کنند تادر مسیر تحقق اهداف سازمان، متحمل کمترین خطر و اشتباه شوند.
سیستم های خبره در مدیریت زمان و برنامه‌ریزی
یکی دیگر از کاربردهای وسیع سیستمهای خبره در برنامه‌ریزی زمانی است که از آنها در برنامه‌ریزی خطوط هوایی و آژانس‌های هواپیمایی استفاده می‌شود.
مثال برای سیستم خبره
تا اینجا با سیستم خبره و اجزای آن آشنا شدید.در ادامه نمونه‌هایی از سیستم خبره را معرفی می‌کنیم:
MYCIN
این سیستم یکی از سیستم های خبره برتر در حوزه سلامت است؛ که می‌تواند باکتری‌های منجر به بروز عفونت‌های حاد را شناسایی کند. این سیستم بر اساس وزن فرد بیمار، داروهایی را پیشنهاد می‌دهد.
DENDRAL
یک سیستم خبره در حوزه شیمی Dendral است که برای تجزیه و تحلیل‌های شیمیایی و پیش بینی ساختار مولکولی استفاده می‌شود.
CaDet
این سیستم یکی از مفیدترین سیستمهای خبره است که می‌تواند سرطان را در مراحل اولیه تشخیص دهد. این یعنی احتمال درمان بیماران سرطانی به شدت افزایش می‌یابد.
PXDES
پزشکان با استفاده از سیستم خبره PXDES اقدام به تشخیص نوع سرطان ریه و گرید آن می‌پردازند. این سیستم خبره از بالاتنه‌ی بیمار تصویربرداری می‌کند تا وضعیت را شناسایی کند. این عکس به صورت سایه است که می تواند نشان دهنده‌ی نوع و شدت سرطان ریه باشد.
اخبار فناوری و تکنولوژی‌های جدید
به دلیل پیشرفت فناوری و تکنولوژی‌های جدید روزانه اخبار متعددی در این حوزه، منتشر می‌شود. اگر شما هم به اخبار هوش مصنوعی و فناوری‌های جدید علاقه‌مند هستید، به شما سایت ایرانتک را پیشنهاد می‌کنم! شما عزیزان با مراجعه به سایت ایرانتک می‌توانید از اخبار و مقالات فناوری‌های جدید و هوش مصنوعی مطلع شوید.
سخن پایانی
سیستمهای خبره، یکی از زیر مجموعه‌های وابسته به هوش مصنوعی است که با ظهورش، حوزه‌های بسیاری را تحت تاثیر قرار داده است. یک سیستم خبره می‌تواند پیچیده‌ترین مسائل و مشکلات را حل کند و راه‌های قابل اعتماد ارائه دهد. صرفه جویی در هزینه‌ها، بهبود کیفیت در تصمیم گیری‌ها، ثبات، قابلیت اطمینان و سرعت عملکرد بالا تعدادی از مزایای این سیستم‌ها است. در این مطلب به بررسی سیستم های خبره در هوش مصنوعی، مزیت‌ها و کاربردهای آن پرداختیم؛ امید است این مطلب برای شما مفید واقع شود. شما عزیزان همچنین می‌توانید سوالات خود را، در قسمت دیدگاه‌ها مطرح کنید، تا کارشناسان ما در اسرع وقت به شما پاسخ دهند.