Lucrarea de fata constituie o prezentare generala si concisa a sistemelor expert si cuprinde definitia acestora in acceptiunea cea mai intalnita in literatura de specialitate, modul de utilizare si domeniile de aplicatie a sistemelor expert si, bineinteles, baza acestei lucrari, prezenarea tipologiei sistemelor expert, clasificate dupa cele mai importate criterii.
Sistemele expert constituie o clasa particulara de sisteme informatice bazate pe inteligenta artificiala, avand drept scop reproducerea cu ajutorul calculatorului a cunostintelor si rationamentelor expertilor umani. Un asemenea sistem este capabil sa colecteze si sa stocheze expertiza acumulata de persoane cu calificare superioara si experienta vasta si sa o difuzeze in cadrul intreprinderii sau sa o incorporeze in sisteme informatice de asistare a deciziilor. Daca un expert uman are cunostinte intr-un domeniu specific, un sistem expert utilizeaza cunostintele ce sunt stocate intr-o baza de cunostinte, baza formata din cunostintele asociate domeniului respectiv. Expertii umani rationeaza si ajung la concluzii pe baza cunostintelor ce le poseda, sistemele expert rationeaza utilizand cunostintele stocate in baza de date. Principala caracteristica a sistemelor expert este derivata din baza de cunostinte impreuna cu un algoritm de cautare specific metodei de rationare. Un sistem expert trateaza cu succes probleme pentru care o solutie algoritmica clara nu exista.
Sistemele expert au fost acceptate cu entuziasm intr-o multime de domenii: afaceri, industrie, alte sfere profesionale, ca o cale de fructificare a experientei, disponibila oricand este necesara. Sistemele expert sunt binevenite in domenii particulare in care expertii umani existenti au suficienta experienta pe care o pot furniza.
Tehnologiile de programare specifice sistemelor expert marcheaza alti pasi in aceasta directie. Pentru a fi utilizata efectiv, fiecare tehnologie noua este insotita de un set de ghiduri si metodologii pentru utilizare. Aceasta ajuta noii utilizatori la cresterea eficientei utilizarii si maximizarii productivitatii. Din acest motiv, utilizarea tehnicilor specifice in sistemele expert cu foarte multe cunostinte va necesita un nou set de metodologii, bazate pe experienta crescuta in dezvoltarea aplicatiilor.
In scopul identificarii unor aplicatii potentiale este foarte utila distinctia dintre tipurile de sisteme expert. Exista cateva criterii care servesc la alegerea tipurilor de astfel de sisteme:
1. situatia concreta,
2. gradul de structurare a cunoasterii din domeniu,
3. schema sau metoda de reprezentare a cunoasterii,
4. caracteristicile utilizatorului.
Conform acestor criterii exista sisteme expert bazate pe cazuri, sisteme expert bazate pe reguli si sisteme expert bazate pe modele.
Sistemele expert bazate pe cazuri folosesc rationamentul cu acelasi nume, adica expertiza organizata sub forma cazurilor de lucru. Ele opereaza prin compararea unui caz curent cu cele deja existente in baza de cazuri in scopul identificarii aceluia care este mai adecvat situatiei curente, eventual unul similar, numit caz relevant. Un caz este definit prin atributele sau valorile problemei concrete de solutionat si prin solutia problemei respective. Rationamentul bazat pe cazuri nu solicita prea multa cunoastere din teoria domeniului, ci doar un exemplu reprezentativ pentru cazurile cu care se lucreaza. Functii importante ale bazelor de date inteligente realizate cu sisteme expert, cum sunt descoperirea cunoasterii si datamining sunt capabile sa generalizeze, sa induca si sa transforme cazuri sau fragmente din ele in reguli de productie foarte utile. Rationamentul bazat pe cazuri este recomandat in aplicatii atunci cand:
1. solutiile alternative pot fi enumerate explicit,
2. exista numeroase exemple de cazuri care acopera cunoasterea din domeniu,
3. nu exista vreo teorie sau vreun model al domeniului,
4. expertii reprezinta domeniul in termenii cazurilor,
5. nu exista experti disponibili sau expertiza in domeniu,
6. exista informatii conflictuale, incerte si lipsa,
7. cunoasterea este volatila si dinamica,
8. cunoasterea din domeniu si expertiza sunt deja captate prin cazuri,
9. experienta si performanta fortei de munca sunt reduse,
10. este nevoie de o modalitate rapida de a achizitiona cunoasterea din domeniu,
11. se doreste ilustrarea rapida a unui rezultat sau a unei explicatii cu un exemplu relevant,
12. se doreste evaluarea concordantei si masurarea unei situatii,
. Andone, I, Enterprise Reengineering and Expert Systems. Challenges for Managers of 21 Century Organizations, Revista Informatica Economica, nr. 3(31)/2004
2. Andone, I, Pavaloaia, V., Sisteme expert in contabilitate, Ed. Universitatii "Al.I.Cuza", Iasi, 2008
3. http://www.i2osig.org/expertsystems.html
4. http://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system
5. Stevens, H., Expert Networks vs. Expert Systems, posted by Netweaver on August 01, 1987
Pentru a descărca acest document,
trebuie să te autentifici in contul tău.
