سیستم خبره قسمت ۲

مدل سیستم خبره

یک مدل سیستم خبره مشتمل بر چهار بخش اصلی است:

پایگاه دانش (Knowledge Base)

    1. موتور استنتاج (Inference Engine)
    2. امکانات توضیح (Explanation Facilities)
    3. رابط کاربر (User Interface)

پایگاه دانش (Knowledge Base)

محلی است که دانش خبره به صورت کدگذاری شده و قابل فهم برای سیستم ذخیره می‌شود. با این توصیف دو اصطلاح زیر تعریف می‌شود:

— شیء (Object): منظور از شیء در اینجا نتیجه‌ای است که با توجه به قوانین مربوط به آن تعریف می‌گردد.
— شاخص (Attribute): منظور از شاخص یا «صفت» یک کیفیت ویژه است که با توجه به قوانینی که برای آن در نظر گرفته شده است به شما در تعریف شیء یاری می‌دهد.

بنابراین می‌توان پایگاه دانش را به صورت لیستی از اشیاء که در آن قوانین و شاخص‌های مربوط به هر شیء نیز ذکر شده است در نظر گرفته شود.
در ساده‌ترین حالت (که در اکثر کاربردها نیز همین حالت بکار می‌رود) قانونی که به یک شاخص اعمال می‌شود این مطلب را بیان می‌کند که آیا شیء مورد نظر شاخص دارد یا ندارد؟
یک سیستم متخصص که انواع مختلف میوه را شناسایی می‌کند احتمالاً دارای بانک اطلاعاتی به صورت زیر خواهد بود:

شیء قانون شاخص
سیب دارد روی درخت رشد می‌کند.
دارد گرد است
دارد رنگ قرمز یا زرد است
ندارد در کویر رشد می‌کند

بانک ساده شده بالا، تنها با استفاده از قانون <<دارد>>:

شیء شاخص‌هایی که دارد
سیب رشد روی درخت
سیب گرد بودن
سیب رنگ قرمز یا زرد
سیب رشد نکردن در کویر

به کسی که دانش خبره را به صورت کدگذاری شده درمی‌آورد، مهندس دانش گفته می‌شود. به طور کلی دانش به صورت عبارات شرطی و قواعد در پایگاه دانش ذخیره می‌گردد.

فریمها(Minsky(1975، و پس از آن هستان شناسی‌ها از روشهای مدرن جهت ارائه دانش در سیستم‌های خبره‌اند.

موتور استنتاج (Inference Engine)

حتی زمانی که قلمرو دانش را با قوانین نمایش می‌دهیم، باز هم یک فرد خبره باید مشخص کند که کدام قوانین را برای حل مسئله خاصی به کار می‌برد. علاوه بر این باید مشخص کند که این قوانین را در چه رده‌ای به کار می‌برد. به طور مشابه یک سیستم خبره نیاز خواهد داشت تا تصمیم بگیرد که چه قانونی و در چه مورد و رده‌ای باید برای ارزیابی انتخاب شود.

دستگاه استنتاج در واقع قلب یک سیستم خبره است. یک نظام پیچیده که قواعد استنتاج را که به صورت مجموعه‌ای از قواعد “اگر … پس …” برای یافتن پاسخ یا قضاوت نهایی به کار می‌گیرد چیزی که سیستم خبره را سیستم خبره می‌کند روشی است که این قواعد براساس آن مورد پردازش قرار می‌گیرند. دستگاه استنتاج برای رسیدن به قضاوت می‌تواند به دو صورت عمل کند و در واقع ازسلسله مراتب قواعد استدلال به دو طریق عبور کند یکی از دو شیوه روش استدلال پیش رو است که از داده‌ها شروع می‌کند و به نتیجه می‌رسد یعنی با درنظر گرفتن داده‌های مربوط به موضوع مورد سؤال از (اگر)ها شروع کرده و به نتایج یا (پس)های مناسب می‌رسد به عبارت دیگر در زنجیره پیش رو از مقدمات به نتایج می‌رسیم، روش دوم استنتاج آن است که از نتایج شروع می‌کند و برای چنان نتایج مشخص به دنبال مقامات یا شرایط اولیه مناسب می‌گردد به عبارت دیگر نقطه شروع (پس)ها هستند و از آن‌ها به (اگر)ها دست می‌یابد. روش اول استنتاج را روش مبتنی بر داده و روش دوم را روش مبتنی بر هدف می‌خوانند.

امکانات توضیح (Explanation Facilities)

برای نشان دادن مراحل نتیجه‌گیری سیستم خبره برای یک مسئله خاص با واقعیات خاص به زبان قابل فهم برای کاربر به کار می‌رود. این امکانات این فایده را دارد که کاربر با دیدن مراحل استنتاج اطمینان بیشتری به تصمیم گرفته شده توسط سیستم خواهد داشت؛ و خبره‌ای که دانش او وارد پایگاه دانش شده است اطمینان حاصل خواهد کرد که دانش او به صورت صحیح وارد پایگاه دانش شده است.

رابط کاربر

منظور از رابط کاربر، مجموعه‌ای از تجهیزات و نرم‌افزارها است که به صورت کانال ارتباط کاربر و سیستم خبره عمل می‌کند یعنی به کاربر امکان ارایه اطلاعات مربوط به مسئله مورد نظر را به سیستم می‌دهد و از طرف دیگر استنتاجات سیستم را در اختیار کاربر می‌گذارد.

واسط کاربر یک سیستم خبره طبیعتاً باید از قدرت تبادلی بالایی برخوردار باشد تا ساختار تبادل اطلاعات به شکل گفتگوی یک متقاضی و یک انسان خبره صورت گیرد.

مزایای یک سیستم خبره چیست؟

میزان مطلوب بودن یک سیستم خبره اصولاً به میزان قابلیت دسترسی به آن و میزان سهولت کار با آن بستگی دارد.

مزایای سیستم‌های خبره را می‌توان به صورت زیر دسته‌بندی کرد:

    • افزایش قابلیت دسترسی: تجربیات بسیاری از طریق کامپیوتر دراختیار قرار می‌گیرد و به طور ساده‌تر می‌توان گفت یک سیستم خبره، تولید انبوه تجربیات است.
    • کاهش هزینه:تجربیات بسیاری از طریق کامپیوتر دراختیار قرار می‌گیرد و به طور ساده‌تر می‌توان گفت یک سیستم خبره، تولید انبوه تجربیات است
    • کاهش خطر: سیستم خبره می‌تواند در محیط‌هایی که ممکن است برای انسان سخت و خطرناک باشد نیز بکار رود.
    • دائمی بودن: سیستم‌های خبره دائمی و پایدار هستند. به عبارتی مانند انسان‌ها نمی‌میرند و فنا ناپذیرند.
    • تجربیات چندگانه: یک سیستم خبره می‌تواند مجموع تجربیات و آگاهی‌های چندین فرد خبره باشد.
    • افزایش قابلیت اطمینان: سیستم‌های خبره هیچ وقت خسته و بیمار نمی‌شوند، اعتصاب نمی‌کنند یا علیه مدیرشان توطئه نمی‌کنند، درصورتی که اغلب در افراد خبره چنین حالاتی پدید می‌آید.
    • قدرت تبیین (Explanation): یک سیستم خبره می‌تواند مسیر و مراحل استدلالی منتهی شده به نتیجه‌گیری را تشریح نماید. اما افراد خبره اغلب اوقات به دلایل مختلف (خستگی، عدم تمایل و…) نمی‌توانند این عمل را در زمان‌های تصمیم‌گیری انجام دهند. این قابلیت، اطمینان شما را در مورد صحیح بودن تصمیم‌گیری افزایش می‌دهد.
    • پاسخ‌دهی سریع:سیستم‌های خبره، سریع و دراسرع وقت جواب می‌دهند.
    • پاسخ‌دهی در همه حالات: در مواقع اضطراری و مورد نیاز، ممکن است یک فرد خبره به خاطر فشار روحی یا عوامل دیگر، صحیح تصمیم‌گیری نکند ولی سیستم خبره این معایب را ندارد.
    • پایگاه تجربه: سیستم خبره می‌تواند همانند یک پایگاه تجربه عمل کند و انبوهی از تجربیات را در دسترس قرار دهد.
    • آموزش کاربر(Intelligent Tutor): سیستم خبره می‌تواند همانند یک خودآموز هوش عمل کند. بدین صورت که مثال‌هایی را به سیستم خبره می‌دهند و روش استدلال سیستم را از آن می‌خواهند.
    • سهولت انتقال دانش: یکی از مهمترین مزایای سیستم خبره، سهولت انتقال آن به مکان‌های جغرافیایی گوناگون است. این امر برای توسعه کشورهایی که استطاعت خرید دانش متخصصان را ندارند، مهم‌است.

مثال‌هایی از سیستم‌های خبره تجاری:

    • MYCIN : اولین سیستم متخصص موفق جهان بود که در سال ۱۹۷۰ در دانشگاه استنفورد طراحی شد. هدف از ساخت این سیستم کمک به پزشکان در تشخیص بیماری‌های ناشی از باکتری بود. مشکل عمده در تشخیص بیماری برای یک پزشک آن است که تشخیص سریع و قاطع یک بیماری با توجه به تعداد بسیار زیاد بیماری موجود، عملی دشوار است.MYCIN با تشخیص دادن قاطع بیماری‌ها توانست که این نیاز را برآورده سازد.
    • PROSPECTOR: یک متخصص در امر زمین‌شناسی است که احتمال وجود رسوبات معدنی در یک ناحیه بخصوص را پیش بینی می‌کند. این سیستم در سال ۱۹۸۷ توسط «ریچارد دودا» و «پیتر هارد» و «رنه ربو» ساخته شد.

در اوایل دهه ۸۰ سیستم‌های متخصص به بازار عرضه شد که می‌توانستند مشورت‌های مالیاتی، توصیه‌های بیمه‌ای یا قانونی را به استفاده کنندگان خود ارائه دهند.

مشخصه‌های سیستم خبره

    1. جداسازی دانش از کنترل – یک سطح پایین‌تر این مبحث، در پایگاه داده قابل مشاهده است. در پایگاه داده سعی بر این است که داده‌ها از رویه‌های پیاده‌سازی شونده روی داده‌ها، مجزا باشند. مزیت این جداسازی این است که تعمیم یافتگی در سیستم، افزایش می‌یابد.
    2. برخورداری از دانش خبره و تخصصی
    3. تمرکز بر روی تخصص‌های خاص و ویژه
    4. استدلال با نمادها
    5. استدلال هیوریستیک و تجربی – استدلالی که بر اثر تجربه به دست می‌آید.
    6. قابلیت استدلال نادقیق – یعنی با قوانین احتمالی هم استدلال نماید. سیستم خبره باید بتواند در محیط‌هایی که اطلاعات نادقیق است(کامل نیست) استدلال کند. این استدلال می‌تواند اشتباه باشد چون اطلاعات کامل نیست. مثلاً پزشکی را در نظر بگیرید که تجربه داردو تازه‌کار هم نیست، ولی زمانی که وضعیت بحرانی پیش می‌آید بااید بتواند با اطلاعات کم، بهترین تصمیم را بگیرد.
    7. محدودیت نسبت به مسائل قابل حل – تنها مسائل قابل حل، توسط سیستم‌های خبره، قابل پیاده‌سازی باشد. تا مسئله‌ای حل نشده باشد، سیستم خبره نمی‌تواند به آن پاسخ دهد. باید یک فرد خبره‌ای باشد که اطلاعات از او گرفته شده و در سیستم قرار داده شود.
    8. مناسب بودن سیستم خبره از نظر پیچیدگی – مسائل سیستم خبره نباید خیلی سخت و نه خیلی راحت باشد.
    9. احتمال اشتباه – ممکن است سیستم خبره در تعیین راه‌حل دچار مشکل شود.

منبع


سیستم های خبره

سیستم های خِبره یا سیستم‌های خِبره (Expert systems) به دسته‌ای خاص از نرم‌افزارهای رایانه‌ای اطلاق می‌شود که در راستای کمک به کاردانان و متخصّصان انسانی و یا جایگزین جزئی آنان در زمینه‌های محدود تخصّصی تلاش دارند. اینگونه سیستم ها، در واقع، نمونه‌های آغازین و ساده‌تری از فناوری پیش‌رفته‌تر سیستم های دانش-بنیان به شمار می‌آیند. تیم ما توانایی اجرا و پیاده سازی انواع سیستم های خبره را دارد.

اگر بخواهیم سیستم‌های خبره را در یک جمله توصیف کنیم باید بگوییم که این سیستم‌ها به‌طور کلی برنامه‌هایی هستند که قادرند همانند انسان مسایل خاصی را استدلال کنند. این سیستم‌ها برای استدلال، از الگوهای منطقی خاصی استفاده می‌کنند که مشابه همان کاری است که انسان در زمان حل یک مسئله عمل می‌کند. در واقع همان‌طور که انسان برای حل یک مسئله، تعقل یا اندیشه می‌کند، سیستم‌های خبره نیز برای این کار به الگوها و راه و روش‌هایی متوسل می‌شوند که انسان برای آن‌ها مشخص کرده است، بنابراین چون از منطق بشری استفاده می‌کنند می‌توان گفت که تا حدودی همانند انسان فکر می‌کنند.

سیستم های خبره در زمینه‌های بسیار متنوعی کاربرد یافته‌اند که برخی از این زمینه‌ها عبارتند از پزشکی، حسابداری، کنترل فرایندها، منابع انسانی، خدمات مالی، و GIS. حسابداری، تجزیه و تحلیلهای مالی پزشکی (تشخیص بیماری)، آنژیوگرافی، باستان شناسی، تولید ویفرهای سیلیکونی و انواع خاصی از پرتونگاری در زمینه‌های مختلف دیگری نیز سیستمهای خبره پدید آمده‌اند همانند: مشاوره حقوقی، مشاوره برای انتخاب بهترین معماری یا ترکیب بندی سیستم کامپیوتری، مشاوره مهندسی ساختمان و غیره.

در هر یک از این زمینه‌ها می‌توان کارهایی از نوع راهنمایی، پردازش، دسته‌بندی، مشاوره، طراحی، تشخیص، کاوش، پیش بینی، ایجاد مفاهیم، شناسایی، توجیه، یادگیری، مدیریت، واپایش، برنامه‌ریزی، زمان‌بندی و آزمایش را با مددجویی از سیستم های تجربی با سرعت و آسانی بیشتری به انجام رسانید.

سیستم های خبره یا به عنوان جایگزین فرد متخصص یا به عنوان کمک به وی استفاده می‌شوند.

سیستم­ های خبره سیستم­ های برنامه ­ریزی شده­ای هستند که پایگاه­ دانش آنها انباشته از اطلاعاتی است که انسان­ها هنگام تصمیم­ گیری درباره یک موضوع خاص بر اساس آن تصمیم می­گیرند.

درواقع سیستم خبره برنامه­ های کامپیوتری هستند که نحوه تفکر یک متخصص در یک زمینه خاص را شبیه‌سازی می­کند. این نرم‌افزارها، دارای الگوی منطقی­ هستند که یک متخصص براساس آنان تصمیم‌گیری می­کند. یکی از اهداف هوش مصنوعی، فهم هوش انسانی با شبیه‌سازی آن توسط برنامه کامپیوتری است. البته بدیهی است که هوش را می‌توان به بسیاری از مهارت­های مبتنی بر فهم، از جمله توانایی تصمیم­ گیری، یادگیری و فهم زبان تعمیم داده و از این‌رو یک واژه کلی محسوب می­شود. بیشترین دستاوردهای هوش مصنوعی، در زمینه تصمیم‌گیری و حل مسئله بوده است؛ که عالی­ترین موضوع سیستم خبره را شامل می­شود. به آن نوعی از برنامه هوش مصنوعی که به سطحی از خبرگی می­رسند که می­توانند به‌جای یک متخصص در یک زمینه خاص تصمیم­ گیری کنند، سیستم خبره می‌گویند.

جهانی شدن در هر مکانی سازمان­ها را در مقابل موقعیت­ های جدید رقابتی قرار داده است، مکانی که توانمندی‌های علمی و رفتارهای کارآ را به‌سوی فراهم کردن حاشیه رقابتی سوق می‌دهد. این روزها بسیاری از سازمان­ها سعی می‌کنند تا موقعیت رقابتی‌شان را از طریق استفاده بهتر از دانش و جستجو برای روش‌های جدید، به‌منظور آماده کردن و ارتقای تجربیات و سرمایه‌های عقلانی که برای خود در نظر گرفته‌اند، بهبود دهند. به‌عبارت دیگر، محیط­های تجاری پیچیده‌تر و رقابتی‌تر شده‌اند و نیاز به ابزارها برای کمک به تصمیم­گیران که قادر به تصمیم­گیری دقیق نیستند، بیشتر شده است. موفقیت یک سازمان به بسیاری از عوامل بستگی دارد. بسیاری از این عوامل، در خارج از کنترل سازمان­ها است؛ عواملی از قبیل قوانین و مقررات دولتی و غیره که تأثیر نسبتا شدیدی را بر تصمیم‌های سازمانی دارند؛ اما اکثر عواملی که بر تصمیم­های سازمان اثرگذارند، در حیطه کنترل و اختیار سازمان­ها است. تکنولوژی سخت‌افزارها و نرم­افزارهای کامپیوتری در سال­های اخیر، تغییرات مشخصی را ایجاد کرده‌اند.

مزیت این قبیل تکنولوژی­ها تولید، جمع ­آوری، ذخیره ­سازی، مدیریت و توزیع اطلاعات به‌صورتی راحت‌تر و اثربخش‌تر است. کامپیوترها رشد چشم‌گیری داشته‌اند و قابلیت در دسترس بودن آنها، موجب رشد استفاده از سیستم‌های اطلاعاتی را فراهم آورده است. سیستم­ خبره به‌عنوان سیستم اطلاعاتی که به‌منظور توجه به امکان‌پذیری و انتخاب مناسب در شرایط معین طراحی شده است، جهت­ گیری متفاوت و برجسته­ ای در مقایسه با سیستم­های اطلاعاتی که مبنای آن مبادله­ ای است، دارند. سیستم اطلاعاتی مبادله­ ای، ابزاری کارآ در رابطه با فرآیند ذخیره‌سازی مبادلات است؛ بدین دلیل، این سیستم­ها ساختار ویژه­ای را ارائه می‌دهند که به‌طور خلاصه بر مبنای پایگاه منظمی قرارگرفته است. بنابراین در حالی‌که سیستم­های اطلاعاتی مبادله‌گرا، دارای تمرکز اطلاعاتی هستند، سیستم خبره دارای تمرکز خاصی برتصمیم ­گیری­ ها است.

با توسعه تحقیقات هوش مصنوعی که هدف آن مشابه‌سازی ویژگی‌های انسان از طریق سیستم‌های کامپیوتر است، سیستم‌های خبره به‌عنوان سیستم‌هایی که بتوانند به‌جای انسان در فرایند تصمیم‌گیری به انتخاب بپردازند، در اواخر دهه ۹۰ مطرح گردید. اما نخستین سیستم خبره اتوماتیک در سال ۱۹۶۵ میلادی در دانشگاه استنفورد به‌نام DENDRAL طراحی شد؛ که در شیمی کاربرد داشت و هدف آن کمک به جستجوی ساختار ترکیبات ارگانیکی بود که از راه محاسبه بر روی فرمول‌های شیمیایی به‌دست می‌آمد.

سیستم‌های پشتیبانی تصمیم (DSS Design Support System)

سیستم­های خبره یکی از شاخه ­ها و زیرمجموعه­ های مهم سیستم­های پشتیبانی تصمیم هستند؛ که با کمک به متخصصان انسانی و با شبیه­ سازی تفکر خاص یک متخصص به فرآیند تصمیم­ گیری و تصمیم‌سازی در سازمان­ها کمک­ های فراونی می­کنند. می­توان DSS یا سیستم‌های پشتیبانی تصمیم را به‌عنوان یک سیستم پشتیبانی مدیران، جهت حل مسائل نیمه ساختاریافته به‌وسیله فراهم کردن اطلاعات و پیشنهادات تعریف کرد .این پیشنهاد می­تواند به‌شکل تصمیم ­های توصیه‌شده و هم‌چنین فرآیندهای توصیه ­ای برای به جریان انداختن امور جاریه سازمان باشد؛ ظرفیت فرآیند توصیه­ ای در این مقوله، DSS را به‌عنوان یک سیستم خبره معرفی می­نماید.

DSS سیستم‌های هدفمندی هستند که مدل‌های تحلیلی را باداده‌های عملیاتی برای مدیرانی که با موقعیت‌های تصمیم نیمه ساختاریافته مواجه هستند، ترکیب می‌نمایند. این سیستم­ها، به تحلیل و مدل‌سازی مشکلات و مسائل غیر ساختاریافته کمک شایانی می­کنند؛ یکی از مواردی که مکرر از سیستم‌های DSS استفاده می­شود، بسته یا نرم‌افزارهای صفحه‌گستر هستند؛ که توسط این صفحه‌گسترها کاربران می­توانند مدل­های مختلف را ساخته و متغیرها و فرضیات مختلف را بررسی کنند.

اجزای سیستم­های خبره

کاربر؛ شخصی است که با سیستم ارتباط متقابل دارد؛ که دسته بندی‌های مختلفی از آن وجود دارد. در بین این دسته‌بندی‌ها، کاربری که از هرجهت درگیر با پروژه سیستم باشد، نقش مهمی در موفقیت ایجاد سیستم‌های خبره دارد. ایجاد سیستم‌های خبره تا زمانی‌که مورد پذیرش کاربر قرارنگرفته باشند، سودی نخواهد داشت.

فرد خبره؛ شخصی که متخصص در یک زمینه خاص نه در تمام زمینه‌ها بوده و طی سال‌ها تجربه در حل مسائل مربوط به یک زمینه خاص، تخصص یافته است.

مهندس دانش؛ شخصی است که سیستم‌های خبره را طراحی کرده و می‌سازد؛ یک متخصص کامپیوتر که بر روش‌های هوش مصنوعی اشراف دارد و می‌تواند روش‌های متفاوت هوش مصنوعی را به‌طور مقتضی در حل مسائل واقعی به‌کار گیرد.

پایگاه داده؛ مجموع داده‌هایی درباره موضوع‌ها و وقایعی است که در پایگاه دانش، به‌منظور دست‌یابی به‌نتایج مورد نظر به‌کار خواهد رفت.

پایگاه دانش؛ مشتمل بر دانش متخصص و شیوه‌های داد و ستد با پایگاه داده برای دست‌یابی به نتایج مورد نظر است.

موتور استنتاج؛ امکان استنتاج و نتیجه‌گیری از ارتباط بین پایگاه داده و پایگاه دانش را فراهم می‌کند.

سیستم توضیح؛ چگونگی دست‌یابی سیستم به یک نتیجه خاصی را برای کاربر تشریح می‌نماید. این موضوع از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است؛ زیرا پذیرش و تأیید کاربر را افزایش می‌دهد و به شناسایی و تصحیح خطا واشکال‌های ساده سیستم نیز کمک می‌کند.

قسمت اکتساب دانش؛ که فرایند استخراج، طراحی و ارائه دانش است. در‌ اغلب موارد، استخراج دانش متخصص از طریق تکنیک مصاحبه صورت می‌گیرد.

مزایا و محدودیت­های سیستم­های خبره

از دستاوردهای سیستم­های خبره می­توان صرفه‌جویی در هزینه­ ها و نیز تصمیم­ گیری بهتر و دقیق‌تر را نام برد. استفاده از سیستم­های خبره، برای شرکت­ها می­تواند صرفه­ جویی به‌همراه داشته باشد، در زمینه تصمیم­ گیری نیز گاهی می­توان در شرایط پیچیده با بهره­ گیری از چنین سیستم­ هایی تصمیم‌های بهتری را اتخاذ کرد و جنبه­ های پیچیده­ ای را در مدت زمان بسیار کمی مورد بررسی قرار داد که تحلیل آن به روزها زمان احتیاج دارد.

از سوی دیگر، به‌کارگیری سیستم­ های خبره، محدودیت­های خاصی را به‌دنبال دارد؛ به‌عنوان نمونه، این سیستم­ ها نسبت به آنچه انجام می­دهند، هیچ حسی ندارند. چنین سیستم­ هایی نمی­توانند خبرگی خود را به گستردگی وسیعی تعمیم دهند؛ چراکه تنها برای یک منظور خاص طراحی شده­ اند و پایگاه دانش آنان از دانش متخصصان آن حوزه نشات گرفته است؛ به‌همین علت، محدود هستند. این سیستم‌ها از آنجا که توسط دانش متخصصان، تغذیه اطلاعاتی شده­ اند، درصورت بروز برخی از موارد پیش‌بینی نشده نمی­توانند شرایط جدید را به‌درستی تجزیه و تحلیل کنند.

ریموند دو مشخصه برای محدودیت پتانسیل سسیستم‌های خبره به‌عنوان یک وسیله حل مسئله امور بازرگانی بر‌می‌شمارد: نخست اینکه، آنها علم متناقض را نمی‌توانند کنترل نمایند. دوم، سیستم‌های خبره نمی‌توانند مهارت‌های غیر استدلالی که به‌عنوان مشخصه شخص حل‌کننده مسئله است، را به‌کار برند.

مشکلات استقرار سیستم­های خبره

یکی از موانع اصلی بر سر استقرار سیستم‌های اطلاعاتی و به‌خصوص سیستم­های هوشمند تصمیم ­گیری، نیروی انسانی موجود در سازمان است. مقاومت در برابر تغییر یکی از نشانه‌های اهمیت نیروی انسانی سازمان است. بیشتر افراد با شدت­های متفاوت به تغییرپذیری بی­علاقه ­اند. انسان­ها متشکل از عادات خود هستند هرچه انسان­ها می­دانند، حتی اگر مطلبی را به اشتباه یاد گرفته باشند، آن‌را به‌عنوان ارزش قابل احترامی برای خود می‌دانند. تغییر و اصلاح این ارزش­ها هرچند در افراد مختلف متفاوت است، ولی تغییرپذیری انسان‌ها مترادف با بی‌ارزش شدن دانسته­ هایشان تلقی می‌شود و مقاومت ناخودآگاه با آن امری اجتناب‌ناپذیر است.

از جمله کاربردهای سیستم های خبره می توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • کنترل ترافیک شهرهای بزرگ
  • هواپیما و فرودگاه ها
  • کتابخانه ها
  • سامانه های تحلیل مالی
  • سامانه های آماری
  • سامانه های آسان کننده تصمیم گیری

منبع

سیستم خبره قسمت ۱
سیستم خبره قسمت ۲
سیستم خبره قسمت ۳
سیستم خبره قسمت ۴
سیستم خبره قسمت ۵
سیستم خبره قسمت ۶

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *