سیستم خبره در هوش مصنوعی

در این مقاله، موضوع سیستم خبره در هوش مصنوعی توضیح داده می‌شود. عوامل اصلی که برخی از شرکت‌ها را از به‌کارگیری هوش مصنوعی باز می‌دارد، کمبود دانش، منابع و شکاف بسیار زیاد بین دانسته‌های فناوری افراد با تحقیقات هوش مصنوعی است. در واقع، وقتی فناوری‌های هوش مصنوعی به‌درستی اجرا شوند، می‌توانند سازمان‌ها را برای جریان‌های درآمدی جدید آماده کنند. این گونه آگاهی‌ها باعث شده است که هوش مصنوعی با موفقیت در بسیاری از صنایع از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا کشف تقلب و توصیه‌های هوشمند و امنیت داده‌ها مورد استفاده قرار بگیرد. در حال حاضر، با توجه به کاربرد گسترده این فناوری، بدون شک سال‌های پیش رو، آینده روشنی را برای هوش مصنوعی با پتانسیل درآمد هنگفت برای سازمان‌ها رقم خواهد زد.

سیستم خبره که از سوی محققان گروه علوم کامپیوتر دانشگاه استنفورد معرفی شده است، یکی از حوزه‌های تحقیقاتی برجسته فناوری هوش مصنوعی است که برای حل مسائل پیچیده در یک حوزه خاص، در سطح هوش و تخصص انسانی فوق‌العاده توسعه یافته است و دارای عملکرد بالایی در سازمان‌هاست، چراکه به عنوان یکی از دستاوردهای هوش مصنوعی، سیستمی قابل درک‌ و اعتماد است.

پردازش دانش با سیستم خبره

سیستم خبره بخشی از هوش مصنوعی است و به عنوان یک برنامه کامپیوتری به حساب می‌آید که برای حل مسائل پیچیده و ارائه توانایی تصمیم‌گیری مانند یک متخصص انسانی طراحی شده است. مفهوم سیستم‌ خبره اولین بار در دهه ۱۹۷۰ توسط ادوارد فایگنبام، استاد و مؤسس آزمایشگاه سیستم‌های دانش در دانشگاه استنفورد توسعه یافت. فایگنبام توضیح داد که جهان از پردازش داده‌ها به «پردازش دانش» در حال حرکت است، انتقالی که با فناوری پردازنده‌های جدید و معماری‌های کامپیوتری امکان‌پذیر شده است.

سیستم‌های خبره نقش زیادی در بسیاری از صنایع از جمله خدمات مالی، مخابرات، مراقبت‌های بهداشتی، خدمات مشتری، حمل‌ونقل، بازی‌های ویدئویی، تولید و ارتباطات نوشتاری ایفا کرده‌اند. در آن زمان، دو سیستم خبره Dendral و MYCIN در فضای مراقبت‌های بهداشتی برای تشخیص‌های پزشکی راه افتادند. در واقع، عملکرد یک سیستم خبره در هوش مصنوعی بر اساس دانش متخصص ذخیره‌شده در پایگاه دانش آن است. هر چه دانش بیشتری در KB ذخیره شود، آن سیستم عملکرد خود را بیشتر بهبود می‌بخشد. یکی از نمونه‌های رایج سیستم خبره در هوش مصنوعی، پیشنهاد اشتباهات املایی هنگام تایپ در کادر جست‌وجوی Google است. از دیگر نمونه‌های سیستم خبره که بسیار مؤثر واقع شد، عبارت‌اند از:

DENDRAL: این یک پروژه هوش مصنوعی بود که به عنوان یک سیستم خبره تجزیه و تحلیل شیمیایی ساخته شد. در شیمی آلی برای شناسایی مولکول‌های آلی ناشناخته با کمک طیف جرمی آن‌ها و پایگاه دانش شیمی استفاده شد.

MYCIN: این یکی از اولین سیستم‌های خبره زنجیره‌ای به عقب بود که برای یافتن باکتری‌های ایجادکننده عفونت‌هایی مانند باکتریمی و مننژیت طراحی شد. همچنین برای توصیه آنتی بیوتیک‌ها و تشخیص بیماری‌های لخته شدن خون استفاده می‌شد.

PXDES: این یک سیستم خبره در هوش مصنوعی است که برای تعیین نوع و سطح سرطان ریه استفاده می‌شود. برای تشخیص بیماری از قسمت بالایی بدن که شبیه سایه است عکس می‌گیرد. این سایه نوع و درجه آسیب را مشخص می‌کند.

CaDeT: این سیستم خبره در هوش مصنوعی، یک سیستم پشتیبانی تشخیصی است که می‌تواند سرطان را در مراحل اولیه تشخیص دهد.

R1/XCON: این سیستم خبره در هوش مصنوعی می‌تواند نرم‌افزار خاصی را برای تولید یک سیستم کامپیوتری موردنظر کاربر انتخاب کند.

DXplain: این سیستم خبره در هوش مصنو‌‌‌‌‌عی، یک سیستم پشتیبانی بالینی بود که می‌توانست بر اساس یافته‌های پزشک، بیماری‌های مختلفی را برای تشخیص درست به پزشک پیشنهاد کند.

اجزای سیستم خبره

یک سیستم خبره در هو‌‌‌‌‌ش مصنوعی عمدتاً از سه جزء تشکیل شده است.

۱- رابط کاربری: یکی از اجزای سیستم خبر‌‌‌‌‌‌‌ه در هوش مصنوعی، رابط کاربری است. در واقع، با کمک یک رابط کاربری، سیستم خبره با کاربر تعامل برقرار می‌کند، پرس‌وجوها را به عنوان ورودی در قالبی قابل خواندن دریافت می‌کند و آن را به موتور استنتاج ارسال می‌کند و پس از دریافت پاسخ از موتور استنتاج، خروجی را به کاربر نمایش می‌دهد. به عبارت دیگر، این یک رابط است که به کاربر غیرمتخصص کمک می‌کند، تا با سیستم خبره برای یافتن راه‌حل ارتباط برقرار کند.

۲- موتور استنتاج: موتور استنتاج به عنوان مغز سیستم خبره شناخته می‌شود، زیرا واحد پردازش اصلی سیستم است. قواعد استنباط را در پایگاه دانش به کار می‌برد، تا نتیجه‌گیری کند یا اطلاعات جدید را استنتاج کند. این به استخراج یک راه‌حل بدون خطا از پرس‌وجوهای درخواست‌شده توسط کاربر کمک می‌کند.

۳- دانش محور: پایگاه دانش به عنوان یکی از اجزای سیستم خبره در هو‌‌‌‌‌‌‌ش مصنوعی، نوعی ذخیره‌سازی است که دانش کسب‌شده از متخصصان مختلف یک حوزه خاص را ذخیره می‌کند و به عنوان ذخیره بزرگ دانش در نظر گرفته می‌شود. هرچه پایگاه دانش بیشتر باشد، سیستم خبره دقیق‌تر خواهد بود. این شبیه به پایگاه داده‌ای است که حاوی اطلاعات و قوانین یک دامنه یا موضوع خاص است.

ویژگی‌های سیستم خبره

ویژگی‌های سیستم خبره در هوش مصنوعی فراوانند که ما در اینجا به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• تخصص و عملکرد بالایی دارد: سیستم خبره در هوش مصنوعی بالاترین سطح تخصص و عملکرد را برای حل هر نوع مشکل پیچیده یک دامنه خاص با کارایی و دقت بالا ارائه می‌دهد.
• قابل درک است: یک سیستم خبره در هوش مصنوعی به گونه‌ای پاسخ می‌دهد که برای کاربر به‌راحتی قابل درک باشد. این سیستم می‌تواند ورودی را به زبان انسانی دریافت کند و خروجی را به همان شیوه ارائه نماید.
• قابل اعتماد است: سیستم خبره در هوش مصنوعی برای تولید خروجی کارآمد و دقیق، بسیار قابل اعتماد و بدون خطا است.
• بسیار پاسخگو است: یک سیستم خبره در هو‌‌‌‌‌ش مصنوعی نتیجه هر درخواست پیچیده را در مدت زمان بسیار کوتاه، ارائه می‌دهد.
• زمان واکنش پایینی دارد: یک سیستم خبره در هوش مصنوعی زمان واکنش بسیار پایینی دارد. این سیستم، برای حل همان مشکل پیچیده، زمان کمتری نسبت به یک متخصص انسانی نیاز است.
• انعطاف‌پذیر است: یک سیستم خبره در هوش مصنوعی برای مقابله با مشکلات مختلف انعطاف‌پذیر است.
• مؤثر است: یک سیستم خبره مکانیزم قوی برای حل مشکلات پیچیده و بعداً مدیریت آن‌ها دارد.
• توانمند است: یک سیستم خبره می‌تواند مشکلات پیچیده را مدیریت کند و راه‌حل‌ها را به موقع ارائه دهد.

مزایای سیستم خبره

یک سیستم خبره جایگزینی برای عملکرد کلی کارگر دانش در کار حل مسئله نیست؛ اما این سیستم‌ها می‌توانند به طور چشمگیری میزان کاری را که فرد برای حل یک مشکل باید انجام دهد، کاهش دهند و جنبه‌های خلاقانه و نوآورانه حل مسئله را در اختیار افراد قرار ‌دهند. برخی از مزایای سیستم‌ خبره در هو‌‌‌‌‌‌ش مصنوعی عبارت‌اند از:

• این سیستم،‌ بسیار قابل تکرار است.
• سیستم خبره در هوش مصنوعی را می‌توان برای مکان‌های پرخطر که حضور انسان در آن امن نیست، استفاده کرد.
• عملکرد این سیستم‌ ثابت می‌ماند، زیرا تحت تأثیر احساسات، تنش یا خستگی قرار نمی‌گیرد.
• سیستم خبره در هوش مصنو‌‌‌‌‌‌عی برای پاسخ به یک پرس‌وجوی خاص، سرعت بسیار بالایی دارد.
• سیستم خبره در هوش مصنوعی می‌تواند بخشی از وظایف خود را بسیار سریع‌تر از یک متخصص انسانی انجام دهد.
• میزان خطای سیستم‌ خبره موفق کم است، حتی گاهی اوقات بسیار کمتر از میزان خطای انسانی.
• سیستم‌ خبره در هوش مصنوعی توصیه‌های منسجمی ارائه می‌کند.
• سیستم خبره در هوش مصنوعی می‌تواند به وسیله‌ای برای ایجاد دانش سازمانی در مقابل دانش افراد در سازمان تبدیل شود.
• هنگام استفاده به عنوان وسایل نقلیه آموزشی، این سیستم، منجر می‌شود، منحنی یادگیری تازه‌کارها سریع‌تر پیش برود.

کاربردهای سیستم خبره

کاربردهای سیستم‌ خبره فراوانند که در اینجا به چند مورد از کاربردهای سیستم خبر‌‌‌‌‌‌ه در هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:

• استفاده در زمینه طراحی و ساخت: می‌توان آن را به طور گسترده برای طراحی و ساخت دستگاه‌های فیزیکی مانند لنز دوربین و اتومبیل استفاده کرد.
• استفاده در حوزه دانش: سیستم خبره در درجه اول برای انتشار دانش مربوطه به کاربران استفاده می‌شوند.
• استفاده در حوزه مالی: در صنایع مالی، برای شناسایی هر نوع کلاهبرداری احتمالی، فعالیت مشکوک و برخی توصیه‌های تخصصی به بانکداران استفاده می‌شود.
• استفاده در تشخیص و عیب‌یابی دستگاه‌ها: در تشخیص پزشکی از سیستم خبره استفاده می‌شود. در واقع حوزه پزشکی اولین حوزه‌ای بود که از این سیستم‌ها استفاده شد.
• برای برنامه‌ریزی: می‌توان از سیستم‌ خبره برای برنامه‌ریزی و زمان‌بندی برخی وظایف خاص برای دستیابی به هدف آن کار استفاده کرد.

سیستم خبره در هوش مصنوعی

هوش مصنوعی نرم‌افزاری است که رفتار و قضاوت یک انسان متخصص یا سازمانی را که دارای متخصصین در حوزه‌ای خاص است، شبیه‌سازی می‌کند که در واقع به آن سیستم خبره می‌گویند. یک سیستم خبره در هوش مصنوعی ممکن است یک سیستم محاسباتی باشد که از توانایی تصمیم‌گیری یک متخصص تقلید می‌کند و این موضوع، عالی‌ترین سطح دانش و تسلط بشری به شمار می‌رود. به بیانی دیگر، هوش مصنوعی در سیستم‌های خبره برای کمک به انسان‌ها یا سازمان‌ها در قضاوت و وظایف رفتاری خود استفاده می‌شود. سیستم‌ خبره در هوش مصنو‌‌‌‌عی اطلاعات را در یک پایگاه دانش ذخیره می‌کنند و از آن بر اساس مشکل کاربر برای حل مسائل دنیای واقعی با شایستگی و هوش بالا استفاده می‌کنند.

در واقع، داده‌های موجود در پایگاه دانش توسط انسان‌هایی که در یک حوزه خاص خبره هستند، اضافه می‌شود و این نرم‌افزار توسط یک کاربر غیرمتخصص برای کسب اطلاعات، مورد استفاده قرار می‌گیرد. این به طور گسترده در بسیاری از زمینه‌ها مانند تشخیص پزشکی، حسابداری، کدگذاری، بازی‌ها و غیره استفاده می‌شود. آن‌ها می‌توانند به کاربران مشاوره دهند و همچنین توضیحاتی را در مورد چگونگی رسیدن به یک نتیجه یا توصیه خاص به آن‌ها ارائه دهند. هرچه تجربه بیشتری در سیستم خبره وارد شود، سیستم بیشتر می‌تواند عملکرد خود را بهبود بخشد.

ادوارد فایگنبام که به عنوان «پدر سیستم‌های خبره هوش مصنوعی» مشهور است، مفهوم سیستم‌ خبر‌‌‌‌‌ه در هوش مصنوعی را در دانشگاه استنفورد در طی پروژه برنامه‌نویسی اکتشافی معرفی کرد.

نتیجه‌گیری

فناوری هوش مصنوعی چنان تحولی در روند زندگی و حوزه‌های مختلف کسب‌وکار ایجاد کرده است که نه‌تنها بازگشت به دوران نبود این فناوری به طور حتم غیرقابل تصور است، بلکه کاربران انتظار دارند دستاوردهای متنوع‌تری از دل این تکنولوژی هوشمند به منظور راحتی امورشان ارائه گردد. سیستم خبره یکی از این دستاوردهاست. در حقیقت، مهم‌ترین حوزه کاربردی هوش مصنوعی، حوزه سیستم‌های خبره است. در واقع، سیستم خبره در هوش مصنوعی یک سیستم مبتنی بر دانش است که دانش را در مورد حوزه کاربرد خود به کار می‌گیرد و از روش دلیل و استنتاج برای حل مشکلاتی استفاده می‌کند که در غیر این صورت به صلاحیت یا تخصص انسانی نیاز دارند.

به طور کلی، با شناخت کامل سیستم خبره در هوش مصنوعی می‌توانیم به اجزای این فناوری، ویژگی‌ها، کاربردها و مزایای آن واقف گردیم و در نتیجه به بهترین نحو برای پیشبرد امور از آن بهره‌مند شویم.

جدیدترین اخبار هوش مصنوعی ایران و جهان را با هوشیو دنبال کنید