سیستم خبره چیست؟

مقدمه ی آموزش سیستم های خبره و هوش مصنوعی
اولین قدم در حل هر مسئله ای تعریف دامنه یا محدوده آن است.  این نکته همانطور که در مورد روشهای برنامه نویسی متعارف صحت دارد، در مورد هوش مصنوعی نیز درست است. اما به خاطر اسراری که از قبل در مورد هوش مصنوعی ( AI ) وجود داشته، هنوز هم برخی مایلند این عقیده قدیمی را باور کنند که ” هر مسئله ای که تا به حال حل نشده باشد یک مسئله هوش  مصنوعی  است”. تعریف متداول دیگری به این صورت وجود دارد ” هوش مصنوعی کامپیوترها را قادر می سازد که کارهایی شبیه به آنچه در فیلمها دیده می شود انجام دهند”.چنین تفکراتی در دهه ۱۹۷۰ میلادی رواج داشت، یعنی درست زمانی که هوش مصنوعی در مرحله تحقیق بود ولی امروزه مسائل واقعی بسیاری وجود دارند که توسط هوش مصنوعی و کاربردهای تجاری آن قابل حلند.

اگرچه برای مسائل کلاسیک هوش مصنوعی از جمله ترجمه زبانهای طبیعی، فهم کلام و بینایی هنوز راه حل عمومی یافت نشده است، ولی محدود کردن دامنه مسئله می تواند به راه حل  مفیدی منجر شود. به عنوان مثال، ایجاد یک « سیستم زبان طبیعی ساده » که ورودی آن جملاتی با ساختار اسم، فعل و مفعول باشد کار مشکلی نیست. در حال حاضر، چنین سیستمهایی به عنوان یک واسط در ایجاد ارتباط کاربر پسند با نرم افزارهای بانک اطلاعاتی و صفحه گسترده ها به خوبی عمل  می کنند. در حقیقت (پاره) جملاتی که امروزه در برنامه های کامپیوتری مخصوص بازی و سرگرمی به کار می روند توان بالای کامپیوتر در فهم زبان طبیعی را به نمایش می گذارند.

هوش مصنوعی شامل چندین زیر مجموعه است. زیر مجموعه سیستمهای خبره یکی از موفق ترین راه حلهای تقریبی برای مسائل کلاسیک هوش مصنوعی است. پروفسور فیگن بام از دانشگاه استانفورد یکی از پیشکسوتان تکنولوژی سیستم های خبره، تعریفی در مورد سیستمهای خبره دارد : « … یک برنامه کامپیوتری هوشمند که از دانش و روشهای استنتاج برای حل مسائلی استفاده می کند که به دلیل مشکل بودن، نیاز به تجربه و مهارت انسان » (Feigenbaum 82 ). بنابراین سیستم خبره یک سیستم کامپیوتری است که از قابلیت تصمیم گیری افراد خبره، تقلید می نماید. لغت تقلید به این معناست که سیستم خبره سعی دارد در تمام جنبه ها شبیه فرد خبره عمل  کند. عمل تقلید از شبیه سازی قوی تر است چون در شبیه سازی تنها در بعضی موارد شبیه چیزهای واقعی عمل می شود.

اگرچه هنوز یک برنامه چند منظوره برای حل مسائل ایجاد نشده است، ولی سیستمهای خبره در محدوده های خاص به خوبی عمل می کنند. برای اثبات موفقیت سیستمهای خبره فقط کافی است که کاربردهای متعدد سیستمهای خبره را در تجارت، پزشکی، علوم مهندسی ملاحظه نمود و یا کتابها، مجلات، سمینارها و محصولات نرم افزاری اختصاص یافته به سیستمهای  خبره را مشاهده کرد.

سیستمهای خبره یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که همچون یک فرد خبره با استفاده وسیع از دانش تخصصی به حل مسائل می پردازد. فرد خبره کسی است که در یک زمینه خاص دارای تجربه و مهارت و در یک کلامخبرگی است. بنابراین فرد خبره دارای دانش یا مهارت خاصی است که برای بیشتر مردم ناشناخته و یا غیر قابل دسترسی است. فرد خبره مسایلی را حل می کند که یا توسط دیگران قابل حل نیست و یا او مؤثرترین ( و البته نه ارزانترین) راه حل را برای آن مسئله ارائه می دهد. وقتی سیستمهای خبره اولین بار در دهه ۱۹۷۰ توسعه یافتند، فقط دارای دانش خبرگی بودند. ولی لغت سیستم خبره امروزه اغلب به هر سیستمی اطلاق می شود که از تکنولوژی سیستم خبره استفاده می کند. این تکنولوژی می تواند شامل زبانهای خاص سیستمهای خبره، برنامه ها و سخت افزارهای طراحی شده برای کمک به توسعه و اجرای سیستمهای خبره باشد.

دانش موجود در سیستمهای خبره می تواند شامل تجربه و یا دانشی باشد که از طریق کتب، مجلات و افراد دانشمند قابل دسترسی است. اصطلاحات سیستم خبره، سیستم مبتنی بر دانش و یا سیستم خبره مبتنی بر دانش، به طور مترادف به کار می روند. بیشتر مردم از اصطلاح سیستم خبره به دلیل کوتاه بودنش استفاده می کنند. این در حالی است که ممکن است حتی در آن سیستم خبره هیچ تجربه و مهارتی وجود نداشته و فقط شامل دانش عمومی باشد.

شکل ۲-۱ مفهوم بنیانی یک سیستم خبره مبتنی بر دانش را نشان می دهد. کاربر حقایق (یا وقایع) و یا سایر اطلاعات را به سیستم خبره داده و در پاسخ، تجربه، تخصص و توصیه های عالمانه و در یک کلام خبرگی دریافت می کند. از نظر ساختار داخلی، سیستم خبره از دو بخش اصلی تشکیل می شود. بخش اول پایگاه دانش است. این پایگاه حاوی دانشی است که بخش دوم یعنی موتور استنتاج به کمک آن نتیجه گیری می کند. این نتایج، پاسخ سیستم خبره به سوالات کاربر می باشد.

سیستمهای مبتنی بر دانش کارا طوری طراحی شده اند که بتواند به عنوان یک دستیار هوشمند برای افراد خبره عمل کنند. این دستیاران هوشمند به وسیله تکنولوژی سیستمهای خبره طراحی شده اند و دلیل این کار، امکان بسط دانش آنها در آینده می باشد. هر چه دانش بیشتری به یک سیستم دستیار هوشمند اضافه شود، بیشتر شبیه به یک فرد خبره عمل می کند. توسعه یک سیستم دستیار هوشمند می تواند مرحله مهمی در ایجاد یک سیستم خبره کامل باشد. بعلاوه یک دستیار هوشمند می تواند با سرعت بخشیدن به حل مسئله، وقت فرد خبره را آزاد کند. معلمین هوشمند یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی هستند. بر خلاف سیستمهای قدیمی آموزش به کمک کامپیوتر، سیستمهای جدید می توانند بسته به زمینه و مفهوم، آموزش یا راهنمایی ارائه دهند (Giarratano 91a).

بر خلاف دانش مربوط به تکنیکهای حل مسایل عمومی، دانش یک فرد خبره حوزه مند است یعنی محدود به یک دامنه خاص است. دامنه یک مسئله، نشاندهنده حوزه خاصی همچون حوزه پزشکی، مالی، علوم و یا مهندسی است که یک فرد خبره می تواند مسایل آن را به خوبی حل کند. سیستمهای خبره طوری طراحی شده اند که مثل افراد خبره در یک حوزه خاص، مهارت داشته باشند. به عنوان مثال شما معمولا انتظار ندارید که یک متخصص شطرنج، در زمینه مسایل پزشکی نیز دانش تخصصی داشته باشد. تخصص داشتن در یک حوزه خاص، به خودی خود، منجر به تخصص داشتن در حوزه های دیگر نمی شود.

دانش یک فرد خبر درباره حل یک مساله خاص، حوزه دانش فرد خبره نامیده می شود.

طراحی سیستمهای خبره

انتخاب مسئله مناسب

قبل از اینکه شما یک سیستم خبره بسازید باید یک مسئله مناسب انتخاب کنید. مانند هر پروژه نرم افزاری، قبل از اینکه خود را درگیر تعهدات زیادی نسبت به افراد، منابع و زمان برای یک سیستم خبره پیشنهادی نماییم، باید بعضی ملاحظات کلی را در نظر داشته باشیم. هر چند این ملاحظات کلی در مدیریت پروژه هر برنامه معمولی نیز وجود دارد ولی باید به منظور پاسخگویی به نیازهای خاص سیستمهای خبره، آنها را اختصاصی کرد. نوعی نگرش اجمالی و از  بالا به مدیریت ایجاد سیستم خبره در شکل ۶-۱ نشان داده شده است. سه مرحله کلی که در شکل ۱-۶ نشان داده شده دارای ملاحظات تخصصی تری هستند که در بخش ۳-۶ بحث شده است. همچنین برخی ملاحظات تخصصی تر به صورت پرسش و پاسخ مطرح خواهند گردید تا به صورت یک مجموعه راهنماییها برای پروژه های سیستمهای خبره در آیند.

انتخاب الگوی مناسب

چرا ما یک سیستم خبره می سازیم؟

عواید سیستم

سیستم خبره چه عوایدی دارد؟

این سوال با سوال اول در ارتباط است. ولی از آنجا که این سوال به دنبال دانستن میزان بازگشت سرمایه بوده یعنی با لزوم بازگشت مخصوص سرمایه افراد، منابع، زمان و پول مورد نیاز در ارتباط است از سوال اولی عملی تر است. عواید سیستم ممکن است به صورت پول، افزایش کارایی و یا هر یک از مزایای سیستمهای خبره باشد همچنین یادآوری این نکته لازم است که اگر کسی از سیستم استفاده نکند آن سیستم هیچ عایدی نداشته است. از آنجا که سیستم خبره یک فن آوری نوین است پاسخ دادن به این سؤال در مقایسه با برنامه کامپیوتری معمولی بسیار دشوارتر و پر مخاطره تر است.

ابزارها

چه ابزارهایی برای ساخت سیستم در دسترس داریم؟

امروزه تعداد زیادی ابزار سیستم ذخیره در دسترس وجود دارد که هر یک مزایا و معایبی دارند. به دلیل توسعه سریع ابزارهای نرم افزاری معرفی یک لیست بهنگام از ابزارها کار دشواری است. به راحتی می توان دید که ابزارهای موجود هر ساله ارتقاء یافته و بعضا در طول دو تا سه سال کاملا بازنگری می شوند.

این ارتقا، فقط به ابزارهای نرم افزاری محدود نمی شود. بسیاری از ابزارهای دارای جدیدترین فن آوریها که در اواسط دهه ۱۹۸۰ فقط بر روی ماشینهای لیسپ ۰۰۰/۵۰ دلاری کار می کرد بعدها برای اجرا بر روی ریز کامپیوترها و ریزپردازنده های سفارشی بازنویسی گردید. این موضوع باعث شد قیمت سخت افزارهای بکار گیرنده این ابزارها بسیار کاهش یابد. بهترین راهنمایی برای انتخاب ابزار، بررسی مقالات روز و گفتگو با سازندگان سیستمهای خبره است.

هزینه

این کار چه میزان هزینه در برخواهد داشت؟

هزینه ساخت یک سیستم خبره بستگی به افراد، منابع و زمان تخصیص یافته برای ساخت آن دارد. علاوه بر سخت افزار و نرم افزار لازم برای اجرای یک ابزار سیستم خبره، ممکن است هزینه قابل توجهی نیز صرف آموزش آن شود. اگر پرسنل شما در خصوص کار با یک ابزار، کم تجربه یا بی تجربه باشند، آموزش آنها پر هزینه خواهد بود. به عنوان مثال آموزش یک ابزار سیستم خبره که دربردارنده آخرین تکنولوژی است ممکن است ۲۵۰۰ دلار در هفته برای هر نفر هزینه در بر داشته باشد.