Concepte de baza ale sistemului expert - Definitii ale sistemului expert

Concepte de baza ale sistemului expert Definitii ale sistemului expert

1)Feigenboun, Frenzel, Giarratano si Riley, Ferreny, Richknight

2)Concepte si trasaturi

3)Sistem expert versus versus siteme conventionale

4)Structura de baza

5)Avantaje si llimite ale sistemului expert

6)Realizarea unui sistem expert

7) Clasificarea sistemmului expert

8) Activitati abordate cu sistemul expert

9)Utilizarea sistemului expert in contabilitate

Feigenboun Sistemul expert este un program inteligent ce utilizeaza cunoasterea si proceduri de inferesa in scopul rezolvarii problemelor pentru care in mod obisnuit se cere o expertiza umana considerabila.

Frenzel Sistemul expert este un program particular care incorporeaza o baza de cunostiite si un motor de inferente comportandu-se ca un consilier intr-un domeniu particular.

Giarrotano si Riley Sistemul expert este un sistem care emuleaza abilitatea de a lua decizii a expertului uman. Termenul emuleaza inseamna ca sistemul este menit sa actioneze in toate privintele ca un expert uman. Emularea este ceva mai mult decat simularea care cere sa actioneze prin imitarea conditiilor realizate.

Ferreny Sistemul expert este un program dar poate fi la fel de bine o masina cu software destinata sa inlocuiasca sau sa asiste specialistul in domeniile unde e recunoscuta necesitatea expertizei umane.

Rich Knight Sistemul expert este un program care solutioneaza probleme rezolvate in mod normal de expertii umani. Pentru aceasta ele solicita accesul la o baza de cunostiinte si trebuie sa ofere diferite medii de rationament si sa-si justifice concluziile la care au ajuns

Din aceste defiinitii rezulta urmatoarele idei ce contureza notiunea de sistem expert:

din punct de vedere conceptual sistemul expert vizeaza reconstituirea rationamentului uman pe baza expertizei obtinute de la experti.

sistemele expert sunt organizate pentru achizitia si exploatarea cunoasterii dintr-un domeniu particular numit domeniul problemei.

sistemele expert dispun de metode de achizitie a cunoasterii si de realizare a expertizei comportandu-se ca un sistem inteligent.

ca realizare informatica se bazeaza pe pricipiul separarii cunoasterii (bazei de cunostiite) de programele ce o trateaza-

sunt capabile aceste sistemele expert sa memoreze cunoasterea, sa stabileasca legaturi intre cunostiite si sa infereze cocluzii, solutii, recomandari respectiv cauzele unor fenomene si situatii pe baza preluarii cunoasterii incerte si a faptelor.

Elementul central al preluarii inteligente il constituie rationamentul artificial capabil sa imite pe cel uman.

Sistemele expert reproduc rationamentul expertilor umani asupra cunostiintelor puse la dispozitia lor intr-o anumita maniera,multiplica eventual aceste cunostiinte si explica liniile proprii de rationament ( Andone 2001).

Sistemele expert au urmatoarele trasaturi:

expertiza- este o cunoastere intensiva specifica domeniului problemei achizitionata prin intruire, citire sau experienta indelungata

rationamentul simbolic

profunzimea cunoatterii- priveste nivelul expertizei im baza de cunostiinte

autocunoasterea- sistemele expert trbuie sa isi examineye propriile rationamente si sa ofere penru concluziile obtinute explicatii

Structura de baza a unui sistem expert

1. Baza de cunostiinte

pentru stocarea tuturor elementelor cunoasterii specifice unui domeniu aplicativ creata si organizata astfel incat sa suporte intreaga gama a operatiunilor asupra cunostiintelor(adaugare, modificare, eliminare)

cunostiinsele sunt informatii preluate de la expertii umani in legatura cu domeniul problemei, care descriu situatii evidente , fapte reale sau ipotetice si euristici.

2. Motorul de inferenta

este un program care elaboreaza baza de cunostiinte cu ajutorul rationamentelor inferand noi cunostiinte in scopul rezolvarii problemelor

in principiu mecanismele inferentiale sunt cele ce ofera in final rapoartele grafice, texte, liste care reprezinta un diagnostic, planul de actiune, variante decizionale.

3. Interfata de dialog cu utilizatorii

permite achizitia cunoasterii de la experti precum si dialogul cu ceilalti utilizatori in timpul sesiunii de consultare si uneori chiar si cu alte sisteme. Din aceste motive trebuie sa fie naturala si prietenoasa

ideala ar fi o intrefata in limbaj natural

4. Modul de achizitionare a cunoasterii

ajuta utilizatorul extern sa introduca cunostiinte intr-o forma recunoscuta si sa actualizeze bazele cunoasterii

5. Modulul explicativ

urmreste obtinerea de explicatii asupra desfasurarii proceselor inferentiare a solutiilor obtinute in sesiunile de consultare cu evidensierea unor cunostiinte ce lipsesc sau sunt inconsistente sau eronate.

Interfete naturale

Procesarea limbajului natural

scopul procesarii limbajului natural este capturarea sensului frazelor care implica descoperirea unei reprezentari pentru fraze care pot fi conectate la mai multa sunoastere despre lume.

pentru imbunatatirea comunicarii om-calculatorse considera ca ideal ar fi limbajul vorbit natural, al omului, in locul tastaurilor sau al altor instrumente de comunicatie

problemele comunicatiei in limbajul natural raman insa deosebit de complexe, limbajul naturalnu este usor de inteles din cauza cuvintelor cu semnificatie multipla in funtie de context; in plus apar dificultati substantiale la translatarea dintr-o limba in alta.

sistemele de procesare a limbajului natural dezvoltate sunt limitate la un set de structuri lingvistice;

Sistemele de intelegere a limbajului natural utilizeaza una din cele doua tehnici de baza :

cuvantul-cheie: interfereaza o semnificatie din cuvantul cheie al comunicarii

analiza sintactica-semantica : se incearca o fragmentare a frazei in parti de propozitie

Strans legate de prelucrarea limbajului natural exista realizari pentru:

recunoasterea vorbirii

sinteza vorbirii care genreaza vorbirea in limbaj natural

Tot mai multe companii au adoptat tehnologia de recunoastere a vorbirii in call centers, pentru interactiunea cu clientii.

Agenti inteligenti

Agentii inteligenti sunt programe mici care rezida in computere pentru a conduce automat cateva sarcini. Un agent inteligent ruleaza in backgraound, monitorizeaza mediul si reactioneaza inevitabil la conditii declansatoare .Un exemplu bun este programul de detectare al verusilor.

El rezida pe computer, scaneaza toate datele care vin si ideparteaza automat virusii gasti. Agentii inteligenti sunt aplicati in PDAs (personal digital assistants) , e-mail, filtrarea si distribuirea informatiilor, applet-uri web pentru e-commerce si adunarea informatiei.

Sisteme hibride

Aceste probleme necesita interventia a cel putin doua tehnologii: retele neuronale, algoritmi genetici, sisteme fuzzy, sisteme expert.

De exemplu domeniul planificaarii financiare, cu elaborarea bugeleor unei intrepinderi, implica trei tipuri de probleme, astfel:

problema predictiei, la solutionarea careia se preteaza o retea neuronala;

problema oprimizarii, pentru care se poate folosi un algoritm genetic;

problema rationamentului secvential, careia i se potriveste cel mai bine un sistem expert.

Diferitele componete ale sistemelor hibride comunica rezultatele una alteia, astfel incat sa se obtina rezultatul final cel mai bun.

Sisteme neuronale

Sistemele neuronale artificiale

au aparut in anii '80 si au la baza metoda retelelor neoronale de reprezentare a cunoasterii;

modeleaza solutiile problemelor prin instruirea neuronilor artificiali conectati in retele configurate in prealabil cu ajutorul unor medii de dezvoltare specifice.

Neuronii artificiali= automate elementare al caror mod de functionare se inspira din functionarea neuronilor biologici.

constituie cea mai buna optiune atunci cand exista foarte multe date, informatii si sunostiinte empirice, si nu pot fi realizati algotitmi suficient de rapizi si corecti pentru prelucrarea acestora.

sunt foarte utilizate pt solutionarea problemelor de marketing bancar, comercializarea titlurilor, diagnosticul financiar al firmelor si oprimizarea dintre cele mai diverse.

Programarea automata

Scrierea programelor de calculator a fost intodeauna o sarcina dificila. Programarea automata permite generarea automata a programelor de computer, de obicei pe baza unor specificatii de nivel inalt si mai ssor pentru oameni decat limbajele de probramare obijnuite. Programarea automata se produce cand tehnicile inteligentei artficiale sunt implementate in compilatoare.

Traducerea automata

Traducerea automata ulilizeaza programe de calculator pentru a traduce cuvinte si fraze dintr-olimba in alta fara interpretare umana. De exemplupoti utiliza poti utliza Babel Fish Translation, disponibil pe www.altavista.com. pentru a incerca mai mult de 20 de combinatii diferite de translatari

Sistemele conventionale versus sistemele expert

Dezvoltarea sistemelor expert este divizata in 2 generatii

Cele mai multe sisteme expert din prima generatie utilizeaza reguli IF-THEN pentru a reprezenta ti stoca cunoasterea lor.

A doua generatie de sistem expert este mai flexibila in adoptarea reprezentarilor multiple ale cunoasterii si a metodelor de raiionament. Ele pot integra retele neuronale cu interfete bazate pe reguli pentru a urmari o performanta inalta decizionala. Comparatie intre sistemele conventionale si sistemele expert:

Sisemele informatice clasice:

informatia si prelucrarea ei sunt procesate intr-un program secvential

programele nu fac greseli(programatorii sau utilizatorii pot face) !!!!

sistemele conventionale au nevoie de data de intrare. Ele nu functioneaza corect cu date lipsa.

schimbarile in programe pot fi dificile

sistemul opereaza numai cand este complet

ecuatia este realizata pas cu pas conform algoritmilor

bazele de date pot fi manipulate eficient

reprezinta si utilizeaza date

capteaza, mareste si distribuie accesul la date numerice si informatii

Sistemele expert :

cunostintele din baza de cunostiinte sunt separate de mecanismult de procesare (motorul de inferente)

programul poate face greseli

explicatia este parte integranta a celor mai multe sisteme expert

sistemele expert nu au nevoie de toate faptele initiale. Ele pot ajunge la o concluzie rezonabila cu fapte lipsa.

schimbarile in baza de cunostinte se realizeaza usor

sistemul poate opera numai cu cateva reguli

ecuatia are loc utilizand euristici si logica

baze de cunostinte mari poat fi manipulate eficient

reprezinta si utilizeaza cunostiinte

capteaza, mareste,distribuie accesul la date numerice si informatii

Un sistem expert este compus din doua parti independente:

1) Baza de cunostinte ce cuprinde:

o baza de reguli - care modeleaza cunostintele unui domeniu considerat

o baza de fapte - care contine informatii referitoare la cazul pe care il tratam.

2) Un motor de inferente-capabil sa rationeze pornind de la informatiile continute in baza de cunostinte sa faca deduceri, etc

Baza de reguli contine cunostintele expertului . Aceasta nu evolueaza in timpul unei sesiuni de lucru .

O regula se prezinta sub forma 'IF X.THEN Y'

Unde X= premiza, -Y = concluzie

Gratie acestui tip de reprezentare apropiat limbajului natural cunostintele sistemului vor fi usor accesibile utilizatorului. Intr-un sistem expert cunostinta este transpusa in regula iar meta-cunostinta se exprima prin meta-reguli (reguli despre maniera in care aceste reguli vor fi utilizate).

Baza de fapte constituie in oarecare masura memoria de lucru a sistemului expert. La inceputul sesiunii de lucru ea contine ceea ce se cunoaste despre cazul examinat inainte de interventia motorului de inferenta. Dupa aceea ea se completeaza cu faptele deduse de motor sau cerute utilizatorului.

Faptele pot fi exprimate prin formule mai mult sau mai putin complexe :

boleene (adevarat sau fals)

simbolice( valori apartinand unui ansamblu finit de simboluri)

reale (valori apartinand unui ansamblu continuu)

Rolul cogniticianului este de a prelua cunostintele expertilor dintr-un domeniu si de a le transpune intr-un formalism care sa se preteze la un tratament automat adica in reguli. Aceste doua sarcini sunt una mai delicata ca cealalta.In fapt, un expert, in cea mai mare parte a timpului, ajunge sa exprime doar o anumita parte a cunostiintelor sale si adesea sub o forma care nu este usor de finalizat. De altfel aceasta este o slabiciune intriseca a sistemelor expert.

Motorul de inferenta este necesar pentru a asigura exploatarea bazei de cunostiinte, adica, pentru a lega descrierea unei probleme de capacitate de analiza a unei situatii date. Intr-o maniera generala,motorul de inferenta este capabil sa raspunda la intrebari si sa rationeze. Motorul de inferenta inlantuie regulile in functie de tipul de rationament ales:

deductiv(inainte) care permite sa deduca faptele ce decurg din datele initiale;

inductiv(inapoi) care permit atingerea unui scop bine precizat;

mixt care reprezinta o imbinare intre cele doua tipuri de mai sus.

Independenta dintr-o baza de cunostinte si motorul de inferenta este un element esential al sistemului expert. Aceasta pemite o reprezentare a cunostintelor sub forma pur declarativa adica fara nici o legatura cu maniera in care cunostintele vor fi utilizate. Avantajul acestui tip de arhitectura este ca posibilitatea dezvoltarii cunostintelor sistemului, fara a influenta mecanismul de rationament.

Realizarea unui sistem expert implica 2 activitati complexe si dificile:

extragerea cunoasterii de la experti si a metodelor utilizate de catre acestia in solutinonarea problemelor. Aceasta activitate se numeste achizitia cunoasterii.

reformularea cunoasterii si a metodelor intr-o forma organizata, in vederea utilizarii lor ulterioare. Aceasta activitate se numeste reprezentarea cunoasterii.

Observatii:

Aceste doua activitati , achizitia si reprezentarea cunoasterii, sunt cele mai complexe activitati si mari consumatoare de timp. Suma celor doua activitati poarta denumirea de ingineria cunoasterii .

Cea mai usoara cale pentru a dezvolta un sistem expert este folosirea unui shell (interfata). Un shell de sistem expert este un software care contine un sistem expert fara Kernel, care este baza lui de cunostiinte. Shell-ul contine motorul de inferenta si interfata cu cogniticianul. Alte instrumente de dezvoltare se pot adauga shell-ului pentru a crea un sistem expert puternnic.

Shell-urile de sisteme expert se gasesc pe piata la un pret relativ scazut, ceea ce ajuta utilizatorii sa-si dezvolte propriile sisteme expert. Shell-uri ajuta ultilizatorii expermentati sa-si dezvolte propria baza de cunostiinte pentru orice aplicatie particulara a sistemului expert.

Cogniticianul

In dezvoltarea sistemelor expert o mare importanta o are participarea expertului si a congiticianului. Cogniticianul este un profesionist care lucreaza cu expertii pentru a captura cunoasterea pe care o poseda. Rolul cogniticianului este deci de a prelua cunostintele expertilor dintr-un domeniu si de a le transpune intr-un formalism care sa se preteze la un tratament automat adica in reguli. Dezvoltarea unui sistem expert eficient si performant necesita o expertiza obtinuta de la persoana cea mai competenta in domeniu insa si deprinderi excelente de capatare a expertizei. Munca cogniticianului consta in modelarea cunoasterii obtinute de la experti. Pentru a constitui un sistem expert, cogniticianul trebuie sa faca mai mult decat a dezvolta un program capabil sa emuleze activitatea unui expert in solutinonarea problemelor. Sistemul ar trebui sa reproduca foarte bine experienta cogniticianului. Cogniticianul trebuie sa aiba cunostinte temeinice in bazele calculatoarelor, limbajele inteligentei artificiale, domeniul problemei, medii si instrumente de dezvoltare a sistemului expert, tehnologie informatica, interfete grafice, psihologie cognitiva.

Mai multi cercetatori se ocupa de aplicatiile posibile ale sistemelor expert in contabilitate : Brown, O'Leary, Watkins, Edwards etc. Putem sublinia ca rationamentele celor mai valorosi experti in contabilitate au devenit deja disponibile prin sistemele expert. Din cauza obligatiei legale de protectie a proprietarului expertizei, multe sisteme expert contabile nu au fost comercializate si au utilizare interna.

Principalele domenii de aplicatie ale sistemelor expert in contabilitate sunt:

audit

planificarea impozitelor intreprinderii

determinarea impozitului pe profit

planificare financiara

contabilitate financiara

contabilitate de gestiune

Edwards si Connell arata ca tehnologia sistemelor expert ofera potentiale enorme pentru contabili si contabilitate si are impact dramatic asupra varietatii functiilor contabilitatii.

Inteligenta artificiala este un domeniu al stiintei si tehnologiei bazat pe discipline ca: informatica, biologia, psihologia, lingvistica, matematica si ingineria. Scopul inteligentei artificiale este dezvoltarea computerelor astfel incat sa simuleze abilitatea de a gandi, a vedea, a auzi, a merge, a vorbi si a simti.

Avantajele si limitele sistemului expert

dezvoltarea expertizei -este posibila prin acumularea structurala a cunoasterii in componenta numita baza de cunostiinte. Aceasta cunoastere este capabila sa inlocuiasca expertul uman intr-o activitate programata, lucru foarte important daca ne imaginam ca sistemul expert nu oboseste, nu se imbolnaveste, poate fustiona tot timpul si ramane indiferent la preavizele de greva. Totusi , fara reimprospatarea sa periodica, cunoasterea sistemului expert risca sa devina o relicva.

automatizarea si imbunatatirea deciziilor - exista aprecieri conform carora 80% din munca unui expert uman se poate automatiza. Este vorba de operatii simple, repetitive, procedurale, in care sistemul se comporta ca un calculator oarecare, dar si de operatiile mai complexe, mari consumatoare de timp si energie, specifice rationamentelor deductive, inductive sau mixte, pe care sistemul expert le realizeaza usor, rapid si eficient.

difuzarea expertizei si normalizarea deciziilor - daca anumite sisteme expert sunt destinate utilizarii de catre expertii insisi, alte sisteme expert sunt menite difuzarii cunostintelor si descentralizarii raspunderii. Acestea permit folosirea unui personal mai putin calificat pentru efectuarea unor sarcini la nivelul performantei expertului. Este astfel permis intreprinderii sa functioneze eficient, chiar cu un personal mai putin calificat, tocmai datorita partajarii cunoasterii. De exemplu, sistemul expert instalat intr-o centrala bancara isi poate difuza expertiza pentru solutionarea unor probleme care intervin la ghiseele de lucru cu publicul unde, in general, personalul este mai putin calificat.

invatarea si formarea continua a utilizatorilor - are in vedere faptul ca sistemul expert este oricand un excelent pedagog pentru toate tipurile de utilizatori, nu numai in domeniul expertizei in cauza, ci si prin maniera naturala prin care explica rationamentele. Chiar expertul are in sistem un sprijin si poate profita copios de elaborarea sistemului expert.

circuitul care se stabileste intre expert, sistem expert si ceilalti utilizatori in timpul dezvoltarii si consultarii este urmatorul:

Consultare

reprezentarea cunoasterii

Expert  Sistem expert

Cunostiinte emise   Cunostiinte transmise

.Cognitician.

Utilizatori comuni

potentialul comercial - s-a format deja o piata a sistemului expert, in permanenta dezvoltare, alaturi de piata generatoare de sisteme experte. Si din aceste motive marile intreprinderi au adaptat propriile politici de dezvoltare a sistemului expert si au rezervat bugete importante. Sistemele experte au avantaje indirecte, neconfundabile. In toate cazurile, obtinerea de beneficii este singura restrictie critica pentru introducerea sistemului expert. Comercializarea sistemului expert este o problema clasica de marketing si vanzari pentru care prezinta interes necesitatea acestora, beneficiul la utilizator, precum si pretul de vanzare. Un avantaj deosebit il constituie costul lor relativ mic, care se amortizeaza rapid daca frecventa utilizarii sistemului expert creste. Ele sunt profitabile numai atunci cand reprezinta intr-adevar cea mai buna solutie a problemei din domeniul de competenta.

Probleme si limite in dezvoltarea unor sisteme expert comerciale.

Cunoasterea nu este intotdeauna usor disponibila. Procesul de achizitie a cunoasterii este inca limitat. Utilizatorii sistemului expert au cunostiinte limitate in aceasta tehnologie. Sistemul expert lucreaza cel mai bine intr-un domeniu perfect delimitat. Multi experti nu dipsun de mijloace independente pentru controlul situatiilor, cand concluziile lor nu sunt rezonabile. Vocabularul utilizat de catre experti este strict delimitat si adesea dificil de inteles de catre cogniticieni. Lipsa increderii utilizatorilor finale este uneori o bariera in plus in calea sistemului expert. Sistemul expert nu ajunge niciodata la concluzii acceptabile in primele stadii de dezvoltare.

Constituirea unui sistem expert implica 3 activitati majoare:

dezvoltarea sistemului expert.

consultarea sistemului expert.

imbunatatirea sistemului expert

1. Dezvoltarea sistemului expert implica urmatoarele:

obtinerea bazei de cunostinte, fapte, proceduri

achizitia unui motor de inferente, precum si a celorlalte module componente

participantii la aceasta activitate sunt: expertul, cogniticianul, eventual programatorii care elaboreaza interfetele cu alte aplicatii.

acest proces de dezvoltare a sistemului expert poate fi de durata si se utilizeaza in mod frecvent un generator, sau un shell de sistem expert, instrument de dezvoltare care include toate componentele generice, mai putin baza de cunostinte specifice domeniului aplicativ.

2. Consultarea sistemului expert se desfasoara printr-un dialog intre utilizatori si sistem astfel:

utilizatorul poate adresa intrebari pentru a-si procura fapte despre situatia specifica in care se afla;

sistemul accepta intrebari si ofera raspunsuri;

acest efort il efectueaza motorul de inferente, singurul care decide ce euristici sa utilizeze pentru cautarea raspunsului cel mai adecvat la intrebarea pusa;

utilizatorul poate pune si el intrebari pentru obtinerea unor explicatii;

sistemele expert pot adresa la randul lor intrebari si vor astepta raspunsul de la utilizator;

observatie: acelasi mod de consultare poate fi folosit si de catre constructorul de sistem expert in timpul fazelor de dezvoltare cand se testeaza interfata utilizator si modulul explicativ.

3. Imbunatatirea sistemului expert este posibila in mai multe moduri, printr-un proces de prototipizare rapida.

Tipologia sistemelor expert.

In literatura de specialitate sistemele expert se clasifica dupa mai multe criterii: raportul fata de celelalte sisteme bazate pe cunostiinte, natura problemelor pe care le solutioneaza sau domeniul aplicativ, caracteristicile cunoasterii memorate, sau metodele de reprezentare a cunoasterii, strategiile de control si metodele de inferenta. In raport cu sistemele bazate pe cunostinte, sistemele expert au un comportament mai complex, o baza de cunostinte mai specializata si simuleaza cei mai buni experti umani, distinctia dintre cele doua nefiind perfect delimitata.

dupa natura cunoasterii reprezentate exista :

a)     sisteme experte bazate pe reguli: cele mai numeroase, deoarece tehnologia lor este cel mai bine pusa la punct;

b)     sisteme expert bazate pe cadre: au cunoasterea reprezentata sub forma unor obiecte structurate si folosesc reprezentari specifice tehnologiei OOP (object oriented programming);

c)     sisteme hibrid: includ cateva metode de reprezentare a cunoasterii, cel putin reguli si cadre;

d)     sisteme bazate pe modele: sunt structurate in jurul unui model pentru simularea structurii si functionarii unui sistem aflat in studiu.

dupa natura problemelor solutionate exista:

a)     sisteme expert cu colectarea faptelor doveditoare;

b)     sisteme expert cu rafinare in pasi succesivi, care au un numar de iesiri obtinute prin detalierea succesiva, pe niveluri, a problemei din domeniu;

c)     sisteme expert cu asamblare in pasi succesivi, la care iesirile, intr-un numar foarte mare, au legatura cu o paletaa larga de rezultate posibile;

d)     sisteme expert 'la cheie' , dezvoltate pentru nevoile unui utilizator particular;

e)     sistem expert in timp real, in care tipul de raspuns are o limita stricta, suficienta pentru controlul proceselor.

dupa clasa de utilizare avem:

a)                                                       sistem expert de clasa1: sunt deja comercializate si au fost acceptate de comunitatea utilizatorilor .

b)                                                       sisteme expert de clasa a 2-a: au performante de expert, dar nu si-au castigat inca in intregime, renumele in numele utilizatorilor. Ele includ sistemele de consultanta sau diagnostic, care nu isi explica suficient de bine comportamentul, nu dispun de expertiza suficienta ori diagnosticul pe care il ofera nu este inca acceptabil;

c)                                                       sisteme expert de clasa a 3-a : nu si-au castigat inca o popularitate acceptabila tocmai pentru ca n-au ajuns la o performanta de expert, fie din cauza domeniului aplicativ prea ambitios, fie din cauza multor greseli obtinute in activitatea lor.

d)                                                      

Observatii:

Din clasificarea de mai sus se observa ca sistemele din clasele a 2-a si a 3-a opereaza intr-o masura mai mare cu incertitudine decat sistemele din clasa 1, in prezent comercializate.

Utilitatea sistemului si robustetea se datoreaza mai ales capacitatii de manipulare a cunoasterii imprecise si de explicare a liniilor de rationament utilizate.

dupa tratamentul incertitudinii si impreciziei avem:

a)                                                       sisteme experte clasice

b)                                                       sisteme experte fuzzy

dupa criteriul organizational al sistemului expert avem:

a)                                                       interne: sunt concepute in interiorul intreprinderii;

b)                                                       externe: sunt procurate din exterior destinate utilizarii de catre publicul larg.

c)                                                       sisteme de consultanta: nu au toate caracteristicile sistemului expert, au insa o capacitate de intregrare si utilizeaza experienta astfel incat rezultatele consultarii se memoreaza in vederea exploatarii lor ulterioare prin mecanismul de deductie;

d)                                                       sisteme expert: se utilizeaza pentru sarcini efectuate in mod normal de catre experti umani si permit cresterea nivelului expertizei;

e)                                                       sistem expert de transfer al expertizei: se utilizeaza pentru completarea cunoasterii expertilor in domeniu. Se colecteaza cunostiinte de la angajatii cei mai competenti din intreprindere care se vor utiliza in pregatirea celor incepatori tocmai pentru cresterea productivitatii, competentei si eficientei lor.

dupa functia lor avem:

a)                                                       sisteme incapsulate pentru luarea deciziilor, in care sistemul obtine date de intrare, ia legaturile cu alte masini , baza de date sau alte programe;

b)                                                       sisteme expert interactive pentru luarea deciziilor , care obtin date total sau partial, de la utilizatorul uman;

c)                                                       sisteme expert interactive pentru consultanta, in care utilizatorul raspunde de solutia problemei, iar rolul sistemului se reduce la acela de simplu consilier.

Ele nu trebuie privite ca rezolvatoare de probleme, ci doar de medii de cunoastere.

Activitati care pot fi abordate cu sistemele expert

Control- Operatia de manipulare automata a comportamentului sistemelor, automatizarea inteligenta a sistemelor. ex: controlul traficului aerian, managementul productiei

Depanare- Detectia defectiunilor si recomandarea corectiilor necesare in vederea repararii. ex: depanarea calculatoarelor

Proiectarea- Configurarea automata a obiectelor si sistemelor in functie de restrictiile stabilite. ex: XCON, sistem expert pentru configurarea calculatoarelor.Are mare utilitate in domeniul unde intrevin cereri pentru proiectarea unor componente similare.

Diagnostic si intretinere- Localizeaza eventualele anomalii si realizeaza corectiile necesare, identifica cauza in functie de simptome, estimeaza defecte. ex: MYCIN PUFF

Instruire/training- Realizeaza indrumarea activitatii celui care invata; ii transfera informatii, il evalueaza, etc. Ex:GUIDON-pentru selectia terapiilor

Interpretarea- Infereaza semnificatia situatiilor reale pe baza informatiei obtinuta de la senzori. Ex. PROSPECTOR

Montitorizarea-Determina producerea unor evenimente, situatii dorite sau comportamente ale sistemelor comparand cele observate cu standardele. Ex: REACTOR, NAVEX Se fac diagnostice si interpretari ale sistemelor sensibile la variatii de timp, temperatura, etc si alerteaza tehnicienii sugerandu-le actiunea necesara.

Planificarea- Dezvolta scheme de activitate orientate pe obiective prestabilite. Ex: DARPA, TATR Planificare strategica.

Predictie - Inferarea unor situatii probabile pe baza celor deja cunoscute. Ex: Prognoza meteo, estimarea recoltelor, previziuni financiare etc.

Reparare- Administrarea remediilor recomandate in urma depanarii, diagnosticarii si planificarii. Ex: calculatoare, automobile, linii de fabricatie automate, roboti etc.

Selectie - Identificarea celei mai bune alternative dintr-o lista data. Ex: procese decizionale; esantionare statistica etc.

Simulare - Deducerea consecintelor actiunilor sau evenimentelor declansate de catre sistemul insusi. Ex: simulari decizionale, etc.

Clasificarea- Organizarea entitatilor pe clase sau categorii, tipuri, etc. Ex: clasificarea speciilor.

Toate aceste activitati sunt abordabile cu tehnologia sistemelor inteligente. In sistemele reale pot fi intalnite mai multe asemenea activitati combinate intre ele. Aplicatiile cu functii de control si monitorizare se afla in continua expansiune si sunt asociate frecvent cu diagnosticul si planificarea. Toate influenteaza si tipologia sistemului expert.