Làm thế nào để triển khai hệ thống chuyên gia trong trí tuệ nhân tạo?

Hệ thống chuyên gia trong là thuật ngữ đang làm xoay chuyển thế giới công nghệ và vì mọi lý do chính đáng. Trong bài viết này chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về chủ đề này.

Các gợi ý sau sẽ được đề cập trong bài viết này,

• Trí tuệ nhân tạo là gì?
• Hệ thống chuyên gia trong trí tuệ nhân tạo
• Miền sử dụng Hệ thống chuyên gia
• Các lĩnh vực ứng dụng chính
• Ba giai đoạn thiết kế ES
• Ưu điểm và hạn chế

Vì vậy, chúng ta hãy bắt đầu với bài viết này,

chuyển đổi đối tượng sang mảng php

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Thông thường, cái tên Trí tuệ nhân tạo gợi ý Trí tuệ của một cỗ máy là nhân tạo. Trí thông minh do con người sở hữu được gọi là trí thông minh của con người, giống như cách mà trí thông minh được chứng minh bởi một cỗ máy được gọi là Trí tuệ nhân tạo. Trong khoa học máy tính. Trí tuệ nhân tạo (AI), đôi khi được gọi là trí tuệ máy móc. Lĩnh vực nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo được ra đời tại một hội thảo tại Đại học Dartmouth vào năm 1956.

Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong thế giới thực:

Các chatbot như SIRI, CORTANA đã trở nên phổ biến ngày nay. Các ví dụ khác như EVA (Trợ lý ảo điện tử), một chatbot dựa trên AI do bộ phận nghiên cứu AI của ngân hàng HDFC phát triển, có thể thu thập kiến ​​thức từ hàng nghìn nguồn và đưa ra câu trả lời đơn giản trong vòng chưa đầy 0,4 giây. Có rất nhiều ví dụ về các ứng dụng AI mà bạn sẽ tìm thấy trong các lĩnh vực khác nhau của xã hội chúng ta.

Tiếp tục với Hệ thống Chuyên gia Trong Trí tuệ Nhân tạo này,

Hệ thống chuyên gia trong trí tuệ nhân tạo

Hệ thống chuyên gia là gì?

Các nhà nghiên cứu của Đại học Standford, Khoa Khoa học Máy tính đã giới thiệu lĩnh vực này của AI và nó là một lĩnh vực nghiên cứu nổi bật của AI. Nó là một ứng dụng máy tính có thể giải quyết hầu hết các vấn đề phức tạp của bất kỳ miền cụ thể nào. Nó được coi là ở cấp độ cao nhất của trí thông minh và chuyên môn của con người vì nó dựa trên kiến ​​thức thu được từ một chuyên gia. Hệ thống Chuyên gia cũng có thể được định nghĩa là hệ thống ra quyết định dựa trên máy tính có thể giải quyết các vấn đề ra quyết định phức tạp bằng cách sử dụng cả dữ kiện và kinh nghiệm.

Tiếp tục với Hệ thống Chuyên gia Trong Trí tuệ Nhân tạo này,

Miền sử dụng Hệ thống chuyên gia

Hệ thống chuyên gia ngày nay

Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ đã chấp thuận hệ thống chuyên gia đầu tiên là hệ thống Pathfinder. Nó được xây dựng tại Đại học Standford vào năm 1980, để chẩn đoán huyết học. Hệ thống chuyên gia lý thuyết quyết định này trong Pathfinder ngắn gọn, có thể chẩn đoán các bệnh về hạch bạch huyết. Cuối cùng, nó điều trị hơn 60 bệnh và có thể nhận ra hơn 100 triệu chứng.

Hệ thống chuyên gia trong kinh doanh

Gần đây đã phát triển một hệ thống chuyên gia ROSS, luật sư AI, ROSS là một hệ thống tự học sử dụng khai thác dữ liệu, nhận dạng mẫu, học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để bắt chước cách bộ não con người hoạt động.

Tiếp tục với Hệ thống Chuyên gia Trong Trí tuệ Nhân tạo này,

Các lĩnh vực ứng dụng chính

• Diễn giải - rút ra kết luận cấp cao dựa trên dữ liệu.
• Dự đoán - dự đoán các kết quả có thể xảy ra.
• Chẩn đoán - xác định nguyên nhân của trục trặc, bệnh tật, v.v.
• Thiết kế -lànding cấu hình tốt nhất dựa trên các tiêu chí.
• Lập kế hoạch - đề xuất một loạt các hành động để đạt được mục tiêu.
• Giám sát - so sánh hành vi quan sát được với hành vi mong đợi.
• Gỡ lỗi và Sửa chữa - kê đơn và thực hiện các biện pháp khắc phục.
• Hướng dẫn - hỗ trợ học sinh học tập.
• Kiểm soát - điều chỉnh hành vi của một hệ thống.

Mục đích của Hệ thống Chuyên gia

Mục đích chính của hệ thống chuyên gia là thu nhận kiến ​​thức của các chuyên gia con người và tái tạo kiến ​​thức và kỹ năng của chuyên gia con người trong một lĩnh vực cụ thể. Sau đó, hệ thống sẽ sử dụng kiến ​​thức và kỹ năng đó để giải quyết các vấn đề phức tạp của lĩnh vực cụ thể đó mà không có sự tham gia của các chuyên gia con người.

Đặc điểm của hệ thống chuyên gia

• Hiệu suất cao
• Có thể hiểu được
• Đáng tin cậy
• Phản hồi cao

Các thành phần chính của hệ thống dựa trên quy tắc hoặc chuyên gia

Các thành phần chính là:

• Kiến thức cơ bản
• Bộ nhớ làm việc
• Động cơ suy diễn
• Hệ thống giải thích
• Giao diện người dùng
• Trình chỉnh sửa cơ sở kiến ​​thức

Tiếp tục với Hệ thống Chuyên gia Trong Trí tuệ Nhân tạo này,

Ba giai đoạn thiết kế ES

Thu nhận kiến ​​thức:

Quá trình thu nhận kiến ​​thức từ các chuyên gia bằng cách phỏng vấn hoặc bằng cách quan sát các chuyên gia con người, đọc sách cụ thể, v.v.

Kiến thức cơ bản:

Cơ sở kiến ​​thức là một thùng chứa kiến ​​thức chất lượng cao. Kỹ năng phát triển thông qua thực hành và trí thông minh đến từ kiến ​​thức mà không có kiến ​​thức thì người ta không thể chứng minh hoặc không thể thể hiện trí thông minh của mình, vì vậy kiến ​​thức là rất quan trọng để phát triển kỹ năng và thể hiện trí thông minh. Giống như, theo cách tương tự, kiến ​​thức cũng cần thiết để máy móc thể hiện trí thông minh của nó. Độ chính xác của dự đoán và cả hiệu suất của hệ thống phụ thuộc rất lớn và chủ yếu vào việc thu thập kiến ​​thức hoàn hảo, chính xác và chính xác.

mã java để chấm dứt chương trình

Bây giờ kiến ​​thức là gì?

Kiến thức là dữ liệu hoặc thông tin. Đối với chúng ta, con người bằng cách đọc các bài báo và bằng cách đọc sách hoặc từ các nguồn khác nhau mà chúng ta đã sử dụng để thu thập kiến ​​thức nếu chúng ta có thể thấy quá trình tích lũy và làm giàu kiến ​​thức một cách nhỏ nhặt thì chúng ta sẽ thấy điều đó bằng cách đọc sách hoặc đọc các bài báo hoặc từ bất kỳ nguồn nào chúng ta đang tìm nạp và trích xuất dữ liệu và thông tin từ các nguồn khác nhau mà sau đó chúng ta đã sử dụng để lưu trữ trong não của mình. Vì vậy, kiến ​​thức là dữ liệu, kiến ​​thức là thông tin. Kiến thức cũng là tập hợp các dữ kiện.

Dữ liệu, thông tin và kinh nghiệm trong quá khứ kết hợp với nhau được gọi là kiến ​​thức.

Trình bày tri thức:

Biểu diễn tri thức là phương pháp lựa chọn các cấu trúc thích hợp nhất để biểu diễn tri thức. Đó là phương pháp tổ chức và hình thức hóa kiến ​​thức trong cơ sở tri thức. Nó được thực hiện dưới dạng quy tắc IF-THEN-ELSE.

Xác thực kiến ​​thức:

Kiểm tra kiến ​​thức về ES là chính xác và đầy đủ.Toàn bộ quá trình này được gọi là kỹ thuật tri thức.

Động cơ suy diễn:

Trong trường hợp ES dựa trên kiến ​​thức, Công cụ suy luận thu nhận và vận dụng kiến ​​thức từ cơ sở kiến ​​thức để đi đến một giải pháp cụ thể.

Trong trường hợp ES dựa trên quy tắc,

• Nó áp dụng các quy tắc lặp đi lặp lại cho các dữ kiện, được thu thập từ việc áp dụng quy tắc trước đó.
• Nó bổ sung kiến ​​thức mới vào cơ sở kiến ​​thức nếu được yêu cầu.
• Nó giải quyết xung đột quy tắc khi nhiều quy tắc được áp dụng cho một trường hợp cụ thể.

Công cụ suy luận sử dụng các chiến lược sau và trừ

• Chuyển tiếp chuỗi
• Chuỗi ngược

Chuyển tiếp chuỗi

Trong Forward Chaining, Công cụ suy luận đưa ra kết quả bằng cách tuân theo chuỗi điều kiện và dẫn xuất. Bất kể kiến ​​thức nào được cung cấp trong hệ thống, nó đều đi qua tất cả những kiến ​​thức và sự kiện đó và sắp xếp chúng trước khi đưa ra giải pháp. Bằng phương pháp chuỗi chuyển tiếp, hệ thống chuyên gia cố gắng trả lời, 'Điều gì có thể xảy ra tiếp theo?'

Ứng dụng của chuỗi kỳ hạn: Dự đoán giá nhà, dự đoán cổ phiếu, dự đoán thị trường cổ phiếu, v.v.

Chuỗi ngược

Khi điều gì đó đã xảy ra trong một miền cụ thể, Công cụ suy luận sẽ cố gắng tìm ra điều kiện nào có thể đã xảy ra trong quá khứ cho kết quả này. Bằng phương pháp xâu chuỗi ngược, hệ thống chuyên gia cố gắng trả lời, “Tại sao điều này lại xảy ra?”. Bằng phương pháp chuỗi ngược, công cụ suy luận cố gắng tìm ra nguyên nhân hoặc lý do.

Ví dụ: chẩn đoán ung thư máu ở người.

Ưu điểm và hạn chế

Ưu điểm của Hệ thống Chuyên gia

1. Nắm giữ lượng lớn thông tin
2. Giảm thiểu chi phí đào tạo nhân viên
3. Tập trung hóa quá trình ra quyết định
4. Làm cho mọi thứ hiệu quả hơn bằng cách giảm thời gian cần thiết để giải quyết vấn đề
5. Kết hợp nhiều trí tuệ chuyên gia của con người
6. Giảm số lỗi do con người gây ra
7. Cung cấp lợi thế chiến lược và so sánh có thể tạo ra vấn đề cho đối thủ cạnh tranh
8. Xem qua các giao dịch mà các chuyên gia con người có thể không nghĩ đến
9. Cung cấp câu trả lời cho các quyết định, quy trình và nhiệm vụ lặp đi lặp lại

Nhược điểm của hệ thống chuyên gia:

1. Thiếu phản ứng sáng tạo mà các chuyên gia con người có khả năng
2. Không có khả năng giải thích logic và lập luận đằng sau một quyết định
3. Không dễ dàng để tự động hóa các quy trình phức tạp
4. Không có tính linh hoạt và khả năng thích ứng với môi trường thay đổi
5. Không thể nhận ra khi không có câu trả lời
6. Không có ý thức chung nào được sử dụng để đưa ra quyết định

Hạn chế:

• Nó không thể đưa ra phản ứng sáng tạo vì nó là một cỗ máy.
• Nếu dữ liệu được cung cấp trong cơ sở tri thức không chính xác hoặc không đúng, nó sẽ đưa ra dự đoán sai và kết quả sai.
• Chi phí bảo trì hệ thống chuyên gia cao.
• Khi có các vấn đề khác nhau, chuyên gia con người có thể đưa ra các giải pháp khác nhau và các phản ứng sáng tạo nhưng hệ thống chuyên gia không đưa ra được các phản hồi sáng tạo.

Chúng ta sẽ kết thúc bài viết này về Hệ thống chuyên gia trong trí tuệ nhân tạo.

Nếu bạn muốn đăng ký một khóa học hoàn chỉnh về Trí tuệ nhân tạo và Học máy, Edureka có một điều đó sẽ giúp bạn thành thạo các kỹ thuật như Học có giám sát, Học không giám sát và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó bao gồm đào tạo về những tiến bộ và phương pháp tiếp cận kỹ thuật mới nhất trong Trí tuệ nhân tạo & Máy học như Học sâu, Mô hình đồ họa và Học tăng cường.