سیستم خبره چیست؟ – کامل و به زبان ساده

سیستم خبره (Expert System) یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) است. سیستم‌های خبره در حل مسائلی که به دانش تخصصی و استنتاج منطقی بر اساس داده‌ها و تجربه‌های گذشته نیازمند هست؛ کاربرد دارند. در این مقاله از سری مقالات مجله پی‌استور به بررسی کاربردها، ویژگی‌ها، مزایا و معایب این نوع از سیستم‌ها پرداخته خواهد شد.

سیستم خبره چیست؟

سیستم های خبره نوعی نرم افزار هوش مصنوعی (AI) است که از توانایی تصمیم گیری یک متخصص انسانی در یک حوزه خاص تقلید می‌کند و برای حل مسائل پیچیده با استفاده از ترکیبی از دانش، قوانین و الگوریتم ها طراحی شده است.

سیستم‌های خبره معمولاً در زمینه‌هایی استفاده می‌شوند که نیاز به دانش و تصمیم‌گیری تخصصی دارند، مانند حوزه‌های پزشکی، مالی، یا مهندسی. این سیستم‌ها می توانند به تشخیص مشکلات، پیشنهاد راه حل ها و پیش بینی بر اساس داده ها و الگوهای آموخته شده از تجربیات گذشته کمک کنند.

سیستم‌های خبره اغلب با استفاده از ترکیبی از تکنیک‌های یادگیری ماشین، سیستم‌های مبتنی بر قوانین و درخت‌های تصمیم ساخته می‌شوند. آن‌ها می توانند در رسیدگی به مسائل پیچیده ای که حل آن‌ها به تخصص و تجربه نیاز دارد بسیار موثر باشند و همچنین می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا دانش متخصصان برتر خود را جذب و حفظ کنند.

یک سیستم خبره چند جزء دارد؟

یک سیستم خبره معمولاً از چندین جزء کلیدی تشکیل شده است که با هم کار می کنند تا توانایی های تصمیم گیری یک متخصص انسانی را تقلید کنند. این اجزا شامل موارد زیر است:

1. پایگاه دانش «Knowledge Base»: پایگاه دانش مخزن حقایق، قوانین و اکتشافی است که نشان دهنده تخصص متخصصان انسانی است. برای اطلاع رسانی فرآیند تصمیم گیری سیستم خبره استفاده می شود.
2. موتور استنتاج «Inference Engine»: موتور استنتاج «مغز» سیستم خبره است که مسئول تجزیه و تحلیل داده ها در پایگاه دانش و تصمیم گیری بر اساس آن اطلاعات است.
3. رابط کاربری «User Interface»: نحوه تعامل کاربران با سیستم خبره، وارد کردن داده ها و دریافت توصیه‌ها یا تصمیمات از سیستم است.
4. توصیه «Advice»: این مؤلفه به کاربران توضیح می‌دهد که چگونه سیستم خبره به تصمیم یا توصیه خود رسیده است.
5. کسب دانش «Knowlege From Expert»: این مؤلفه وظیفه کسب دانش از متخصصان انسانی و ادغام آن در پایگاه دانش را بر عهده دارد.

این اجزا با هم، سیستم خبره را قادر می‌سازد تا مشکلات پیچیده را تجزیه و تحلیل کند، راه‌حل‌ها را پیشنهاد کند و راهنمایی‌هایی در سطح متخصص به کاربران ارائه دهد.

دانش چیست؟

دانش «Knowledge» یک اصطلاح گسترده است که به درک، اطلاعات، مهارت ها و تخصص یک فرد یا گروه اشاره دارد. می توان آن را از طریق تجربه، آموزش یا مشاهده به دست آورد و مبنای تصمیم گیری، حل مسئله و خلاقیت است.

در تعریف ساده دانش می توانیم بگوییم اطلاعات پردازش شده است و اطلاعات نیز داده های پردازش شده است. دانش انواع مختلفی دارد، از جمله:

• دانش اعلامی «Declarative knowledge»: این دانش درباره حقایق، مفاهیم و اصول است.
• دانش رویه ای «Procedural knowledge»: این دانش در مورد چگونگی انجام یک کار یا فعالیت است.
• دانش ضمنی «Implicit knowledge»: دانشی است که بیان یا بیان آن دشوار است و اغلب از طریق تجربه یا مشاهده آموخته می شود.
• دانش صریح «Explicit knowledge»: دانشی است که به راحتی می توان آن را بیان کرد و به اشتراک گذاشت، مانند حقایق یا دستورالعمل ها.

دانش را می توان به اشکال مختلف از جمله کتاب، مقاله، ویدئو و سیستم های خبره به دست آورد و حفظ کرد. این رویکرد یکی از اجزای اساسی پیشرفت و نوآوری بشر است که به ما امکان می‌دهد تا بر اکتشافات و بینش‌های کسانی که قبل از ما آمده‌اند، بسازیم.

پایگاه دانش در یک سیستم خبره چیست؟

در یک سیستم خبره، پایگاه دانش «Knowledge Base» یک جزء حیاتی است که دانش و تخصص یک متخصص انسانی را در یک حوزه خاص ذخیره می‌کند. پایگاه دانش یک مخزن از حقایق، قوانین و اکتشافاتی است که سیستم خبره برای تصمیم‌گیری، حل مشکلات و ارائه راهنمایی به کاربران از آن استفاده می‌کند. به طور کلی پایگاه دانش در یک سیستم خبره معمولاً شامل موارد زیر است:

1. دانش دامنه: این دانش اصلی از حوزه خاصی است که سیستم خبره برای رسیدگی به آن طراحی شده است، مانند تشخیص پزشکی، برنامه ریزی مالی، یا طراحی مهندسی.
2. قواعد استنتاج: قواعد و منطقی هستند که سیستم خبره برای استدلال درباره دانش حوزه و تصمیم گیری استفاده می کند.
3. دانش موارد خاص: داده هایی است که مختص یک مشکل یا موقعیت خاص است که سیستم خبره برای رسیدگی به آن استفاده می شود.
4. امکانات توضیحی: ابزارها و قابلیت هایی هستند که به سیستم خبره اجازه می دهد تا استدلال و فرآیند تصمیم گیری خود را برای کاربران توضیح دهد.

پایگاه دانش در یک سیستم خبره معمولاً از طریق فرآیند مهندسی دانش ساخته می‌شود، که شامل گرفتن تخصص متخصصان انسانی و رمزگذاری آن به شکلی است که سیستم خبره بتواند از آن استفاده کند.

رابط کاربری در سیستم خبره چیست؟

در یک سیستم خبره، رابط کاربری مؤلفه ای است که به کاربران اجازه می دهد با سیستم تعامل داشته باشند، داده های ورودی را وارد کنند و توصیه ها یا تصمیمات را از سیستم دریافت کنند. رابط کاربری نقش مهمی در دسترسی، کاربرپسند و موثر کردن سیستم خبره دارد. برخی از ویژگی های مشترک یک رابط کاربری در یک سیستم خبره عبارتند از:

• فیلدهای ورودی: فیلدهایی هستند که کاربران می توانند داده ها را وارد کنند یا سؤال بپرسند.
• نمایشگرهای خروجی: نمایشگرهایی هستند که سیستم خبره توصیه ها، تصمیم گیری ها یا توضیحاتی را در اختیار کاربر قرار می دهد.
• ابزارهای ناوبری: ابزارهایی هستند که به کاربران اجازه می دهند در سیستم حرکت کنند، به ویژگی های مختلف دسترسی داشته باشند و بین قسمت های مختلف رابط حرکت کنند.
• امکانات راهنما: اینها ابزارهایی هستند که به کاربران راهنمایی، پشتیبانی و کمک عیب یابی می کنند.
• شاخص های پیشرفت: شاخص هایی هستند که وضعیت فرآیند تصمیم گیری سیستم را به کاربران نشان می دهند و بازخورد ورودی های آنها را ارائه می دهند.

رابط کاربری در یک سیستم خبره باید با توجه به نیازها و ترجیحات کاربران هدف طراحی شود و اطمینان حاصل شود که سیستم برای استفاده، درک و اعتماد آسان است.

موتور استنتاج در سیستم های خبره چیست؟

موتور استنتاج یا Inference Engine یک جزء حیاتی از یک سیستم خبره است که مسئول تجزیه و تحلیل داده ها، اعمال قوانین و منطق، و ایجاد توصیه‌ها یا تصمیمات است. این بخش در واقغ “مغز” سیستم است که از دانش ذخیره شده در پایگاه دانش برای استدلال در مورد مشکل یا موقعیت موجود استفاده می کند. برخی از عملکردهای کلیدی موتور استنتاج در یک سیستم خبره عبارتند از:

• تطبیق الگو «Pattern matching»: تطبیق الگو شامل مقایسه داده های ورودی با دانش در پایگاه دانش برای شناسایی الگوها، شباهت ها یا ناهنجاری ها است.
• اعمال قواعد «Apply the rules»: اعمال قواعد شامل اعمال قوانین و منطق کدگذاری شده در پایگاه دانش به داده های ورودی برای تولید توصیه ها یا تصمیمات است.
• آزمون فرضیه ها «Hypothesis test»: شامل تولید فرضیه ها بر اساس داده های ورودی و آزمایش آنها در برابر دانش در پایگاه دانش است.
• حل تعارض «Conflict resolution»: شامل حل تعارض بین قوانین یا فرضیه های رقیب برای تعیین بهترین توصیه یا تصمیم است.
• تولید توضیح «Produce an explanation»: شامل ایجاد توضیحاتی در مورد فرآیند استدلال سیستم است تا به کاربران کمک کند بفهمند که چگونه به توصیه یا تصمیم خود رسیده است.

موتور استنتاج معمولاً به گونه‌ای طراحی شده است که انعطاف‌پذیر و سازگار باشد و به آن اجازه می‌دهد تا طیف وسیعی از مشکلات و موقعیت‌ها را در حوزه تخصص خود مدیریت کند.

یک مسئله چگونه با سیستم خبره حل شود؟

در یک سیستم خبره، یک مسأله معمولاً از طریق ترکیبی از دانش، قوانین و استدلال حل می شود. در اینجا یک نمای کلی از نحوه عملکرد این فرآیند آورده شده است:

1. تعریف مسأله: کاربر با ارائه داده ها و اطلاعات مرتبط، مشکل یا موقعیتی را که می خواهد سیستم خبره به آن رسیدگی کند، تعریف می کند.
2. تجزیه و تحلیل داده ها: موتور استنتاج داده های ورودی را تجزیه و تحلیل می کند و آن را با دانش موجود در پایگاه دانش مقایسه می کند و به دنبال الگوها، شباهت ها یا ناهنجاری ها می گردد.
3. ایجاد فرضیه: بر اساس تجزیه و تحلیل داده ها، موتور استنتاج فرضیه ها یا راه حل های ممکن برای مسئله را تولید می کند.
4. آزمون فرضیه: موتور استنتاج فرضیه ها را در برابر دانش موجود در پایگاه دانش و داده های ورودی آزمایش می کند و اعتبار و اثربخشی آنها را ارزیابی می کند.
5. حل تعارض: اگر فرضیه ها یا قوانین متناقضی وجود داشته باشد، موتور استنتاج این تضادها را برای تعیین بهترین راه حل حل می کند.
6. توصیه/تصمیم: سیستم خبره بر اساس نتایج آزمون فرضیه و حل تعارض، توصیه یا تصمیمی را به کاربر ارائه می دهد.
7. توضیح: سیستم خبره توضیحی در مورد فرآیند استدلال خود ارائه می دهد تا به کاربر کمک کند بفهمد چگونه به توصیه یا تصمیم خود رسیده است.

در طول این فرآیند، سیستم خبره از دانش و تخصص کدگذاری شده در پایگاه دانش خود برای هدایت استدلال و تصمیم گیری خود استفاده می کند.

زنجیره پیش رو در سیستم خبره چیست؟

زنجیره پیش‌رو «Forward Chain» روشی برای استدلال است که در سیستم‌های خبره و سیستم‌های مبتنی بر قوانین استفاده می‌شود، که در آن سیستم با مجموعه‌ای از حقایق شروع می‌شود و از مجموعه‌ای از قوانین برای استنتاج حقایق یا نتایج جدید استفاده می‌کند. این یک رویکرد «داده محور» است، که در آن فرآیند استدلال توسط داده های ورودی آغاز می شود و سیستم قوانین را برای استخراج اطلاعات جدید اعمال می کند.

در ادامه نحوه عملکرد زنجیره پیشرو در یک سیستم خبره آمده است:

• داده های ورودی: کاربر داده های ورودی مانند علائم یک وضعیت پزشکی یا اطلاعات مالی را ارائه می دهد.
• حقایق: سیستم داده های ورودی را به عنوان حقایق در حافظه کاری خود ذخیره می کند.
• قوانین: سیستم شامل مجموعه ای از قوانین است که روابط بین حقایق مختلف را مشخص می کند.
• تطبیق قوانین: سیستم قوانینی را جستجو می کند که با حقایق موجود در حافظه کاری خود مطابقت داشته باشد.
• اعمال قواعد: اگر یک قانون با حقایق مطابقت داشته باشد، سیستم قانون را “آشکار” می کند و حقایق جدیدی را به حافظه کاری خود اضافه می کند یا یک عمل را آغاز می کند.
• تکرار: سیستم به مطابقت و اجرای قوانین ادامه می‌دهد تا زمانی که هیچ واقعیت جدیدی به دست نیاید یا به نتیجه‌ای برسد.

زنجیره پیشرو یک روش استدلال قدرتمند است که به سیستم های خبره اجازه می دهد تا بر اساس داده ها و قوانین موجود نتیجه گیری کنند و تصمیم بگیرند.

زنجیره پسرو در سیستم خبره چیست؟

زنجیره پسرو «backward chain» یک روش استدلالی است که در سیستم‌های خبره و سیستم‌های مبتنی بر قاعده استفاده می‌شود، که در آن سیستم با یک نتیجه‌گیری یا هدف شروع می‌شود و برای یافتن حقایقی که آن را تأیید می‌کند، به عقب کار می‌کند. این یک رویکرد «هدف محور» است، که در آن فرآیند استدلال توسط یک فرضیه یا نتیجه گیری آغاز می شود و سیستم به دنبال شواهدی برای حمایت از آن می گردد.

در اینجا نحوه عملکرد زنجیره پسرو در یک سیستم خبره آمده است:

• هدف: سیستم با یک هدف یا نتیجه گیری شروع می شود که می تواند توسط کاربر ارائه شود یا توسط سیستم ایجاد شود.
• قوانین: سیستم شامل مجموعه ای از قوانین است که روابط بین حقایق و اهداف مختلف را مشخص می کند.
• تطبیق قوانین: سیستم قوانینی را جستجو می کند که هدف را نتیجه گیری می کند.
• بررسی حقایق: برای هر قاعده ای که با هدف مطابقت دارد، سیستم بررسی می کند که آیا حقایقی که مقدمات قانون را تشکیل می دهند، درست هستند یا خیر.
• اعمال قاعده: اگر همه مقدمات یک قانون درست باشد، سیستم قانون را “اعمال” می‌کند و حقایق جدیدی را به حافظه کاری خود اضافه می‌کند یا هدف را به پایان می‌رساند.
• تکرار: سیستم به مطابقت و اجرای قوانین ادامه می دهد تا زمانی که هدف به نتیجه برسد یا پیشرفت بیشتری حاصل نشود.

زنجیره پسرو یک روش استدلال مفید برای سیستم‌های خبره است که نیاز به یافتن توضیحات یا دلایلی برای یک نتیجه یا علامت معین دارند. معمولاً در سیستم های تشخیصی و عیب یابی استفاده می شود.

چند نوع سیستم خبره وجود دارد؟

سیستم های خبره را می توان بر اساس کاربرد، روش استدلال یا بازنمایی دانش به چندین نوع طبقه بندی کرد. در اینجا چند نوع رایج از سیستم های خبره آورده شده است:

1. سیستم های خبره مبتنی بر قانون «Rule-based»: این سیستم ها از مجموعه ای از قوانین if-then برای نمایش دانش و تصمیم گیری استفاده می کنند. آنها به طور گسترده در زمینه هایی مانند مالی، مراقبت های بهداشتی و مهندسی استفاده می شوند.
2. سیستم های خبره فازی «Fuzzy Logic»: این سیستم ها با استفاده از منطق فازی با اطلاعات نامشخص یا غیر دقیق سروکار دارند. آنها در برنامه هایی مانند پیش بینی آب و هوا، تشخیص پزشکی و تشخیص تصویر استفاده می شوند.
3. سیستم های خبره مبتنی بر مورد «Case-based»: این سیستم ها با مقایسه یک مشکل جدید با موارد قبلی ذخیره شده در یک کتابخانه پرونده استدلال می کنند. آنها معمولاً در حوزه های حقوقی و پزشکی استفاده می شوند.
4. سیستم های خبره مبتنی بر مدل «Model-based»: این سیستم ها از مدل های ریاضی برای نمایش دانش و پیش بینی یا بهینه سازی استفاده می کنند. آنها در زمینه هایی مانند مالی، مهندسی و مدیریت زنجیره تامین استفاده می شوند.
5. سیستم های خبره ترکیبی «Hybrid»: این سیستم ها دو یا چند روش استدلال را برای بهبود عملکرد یا غلبه بر محدودیت ها ترکیب می کنند. به عنوان مثال، یک سیستم ممکن است از استدلال مبتنی بر قاعده و مبتنی بر مورد برای تشخیص شرایط پزشکی استفاده کند.

این موارد تنها چند نمونه از انواع سیستم های خبره هستند. بسیاری از تغییرات و ترکیبات دیگر از این سیستم ها وجود دارد که هر کدام برای کاربردها و دامنه های خاصی طراحی شده اند.

چرا از سیستم خبره استفاده می کنیم؟

سیستم های خبره برای رسیدگی به مشکلات پیچیده ای که نیازمند دانش تخصصی و مهارت های تصمیم گیری هستند، استفاده می شود. در اینجا چند دلیل برای استفاده از سیستم های خبره آورده شده است:

• تخصص: سیستم های خبره دانش متخصصان انسانی را جذب و حفظ می کنند و آن را برای استفاده توسط افراد غیرمتخصص یا در شرایطی که دانش تخصصی کمیاب است در دسترس قرار می دهند.
• سازگاری: سیستم‌های خبره بر اساس مجموعه‌ای از قوانین، تصمیمات منسجمی را اتخاذ می‌کنند و تنوع و تعصبی را که می‌تواند بر تصمیم‌گیری انسانی تأثیر بگذارد حذف می‌کند.
• مقیاس پذیری: سیستم های خبره می توانند حجم زیادی از داده ها را مدیریت کنند و سریعتر از متخصصان انسانی تصمیم گیری کنند و در شرایطی که زمان بحرانی است یا منابع محدود هستند مفید باشند.
• حفظ دانش: سیستم‌های خبره می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا دانش خود را هنگام بازنشستگی یا ترک کار حفظ کنند و اطمینان حاصل کنند که تخصص آنها از بین نمی‌رود.
• پشتیبانی تصمیم: سیستم‌های خبره می‌توانند پشتیبانی تصمیم‌گیری را برای انسان‌ها فراهم کنند و با فراهم کردن دسترسی به دانش و استدلال متخصص، به آن‌ها در تصمیم‌گیری بهتر کمک کنند.

سیستم های خبره ابزارهای ارزشمندی در بسیاری از زمینه ها از جمله مالی، بهداشت و درمان، مهندسی، حقوق و آموزش هستند. آنها می توانند به سازمان ها در تصمیم گیری بهتر، بهبود کارایی و حفظ تخصص ارزشمند کمک کنند.

آیا بین هوش مصنوعی و سیستم خبره تفاوت وجود دارد؟

بله، بین هوش مصنوعی (AI) و سیستم های خبره تفاوت هایی وجود دارد. در اینجا چند تمایز کلیدی وجود دارد:

1. دامنه: هوش مصنوعی حوزه وسیعی است که رویکردهای بسیاری برای توسعه سیستم های هوشمند از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و روباتیک را در بر می گیرد. سیستم های خبره نوع خاصی از سیستم هوش مصنوعی هستند که از قوانین، موارد یا مدل هایی برای نمایش دانش و تصمیم گیری استفاده می کنند.
2. استدلال: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از انواع روش‌های استدلال از جمله یادگیری آماری، تشخیص الگو و بهینه‌سازی استفاده کنند. سیستم های خبره معمولاً از استدلال نمادین مبتنی بر قوانین، موارد یا مدل ها استفاده می کنند.
3. بازنمایی دانش: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از روش‌های مختلفی برای نمایش دانش استفاده کنند، مانند شبکه‌های عصبی یا مدل‌های احتمالی. سیستم های خبره معمولاً از بازنمایی دانش صریح در قالب قوانین، موارد یا مدل ها استفاده می کنند.
4. حل مسئله: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند طیف وسیعی از مشکلات، از تشخیص تصویر گرفته تا پردازش زبان طبیعی را برطرف کنند. سیستم های خبره معمولاً برای رسیدگی به مشکلات خاص در یک حوزه معین، مانند تشخیص پزشکی یا برنامه ریزی مالی، طراحی می شوند.

سیستم های خبره نوعی سیستم هوش مصنوعی هستند، اما همه سیستم های هوش مصنوعی سیستم های خبره نیستند. سیستم های خبره ابزار ارزشمندی برای رسیدگی به مشکلات پیچیده ای هستند که نیازمند دانش تخصصی و مهارت های تصمیم گیری هستند.

نمونه هایی از کاربرد های سیستم خبره

سیستم های خبره در زمینه های مختلفی کاربرد دارند در ادامه چند نمونه از سیستم های خبره در حوزه های مختلف آورده شده است:

1. تشخیص پزشکی: MYCIN یک سیستم خبره اولیه بود که در دهه ۱۹۷۰ برای تشخیص و درمان عفونت های باکتریایی توسعه یافت.
2. برنامه ریزی مالی: سیستم های خبره مانند Wealthfront و Betterment از قوانین و الگوریتم ها برای ارائه مشاوره مالی شخصی و مدیریت سرمایه گذاری استفاده می کنند.
3. طراحی مهندسی: XCON یک سیستم خبره بود که در دهه ۱۹۸۰ برای پیکربندی کامپیوترها و شبکه های کامپیوتری توسعه یافت.
4. مشاوره حقوقی: سیستم های خبره مانند DoNotPay از هوش مصنوعی برای ارائه مشاوره حقوقی و خودکارسازی وظایف قانونی مانند بحث در مورد بلیط های پارکینگ استفاده می کنند.
5. آموزش: سیستم های خبره مانند ALEKS (ارزیابی و یادگیری در فضاهای دانش) از هوش مصنوعی برای ارزیابی دانش دانش آموزان و ارائه تجربیات یادگیری شخصی استفاده می کنند.
6. ساخت: سیستم های خبره مانند نرم افزار PLM زیمنس برای بهینه سازی فرآیندهای تولید، کاهش هزینه ها و بهبود کیفیت محصول استفاده می شود.
7. مدیریت زیست محیطی: سیستم های خبره مانند AQUATOX برای مدل سازی و پیش بینی رفتار اکوسیستم های آبی و کمک به مدیریت منابع آب استفاده می شود.

سیستم های خبره ابزارهای همه کاره ای هستند که می توانند در زمینه ها و مشکلات مختلف اعمال شوند.

نتیجه گیری

سیستم خبره به عنوان زیر مجموعه از هوش مصنوعی توانسته راه حل های منطقی و درست برای مسائل مهمی در زمینه های پزشکی، صنعت، آموزش و اقتصاد و امنیتی ارائه دهد. سیستم خبره با استفاده از پایگاه دانش و استنتاج از آن می تواند توصیه های کاربردی و منطقی به کاربران ارائه دهد. که ما در این نوشته به نحوه انجام این کار و ویژگی ها و قابلیت های سیستم خبره پرداختیم.