Tipologia Sistemelor Expert

Abstract: Expert systems are artificial intelligence solution for the real world applications.They are constant attraction for business and computing scientists in all areas of business management, especiality concerning with their power to modeling of problems and the enterprise processes re-engeneering. When this turned aut not to be so, there were many disappointing results.

Keyworlds: expert systems, advisory systems, expert systems reay on cases, object oriented programming, expert systems realy on models.

Introducere

Sistemele expert se prezintă într-o mare diversitate de tipuri. Nici o clasificare exhaustivă nu poate fi făcută deocamdată. În literatură se prezintă multe criterii de clasificare: raportul faţă de celelalte sisteme, bazate pe cunoştinţe; natura problemelor pe care le soluţionează sau domeniul aplicativ; caracteristicile cunoaşterii memorate sau metode de repartizare a cunoaşterii, strategiile de control şi metodele de interfaţă.

În scopul identificării unor aplicaţii potenţiale este foarte utilă distincţia dintre tipurile de sisteme expert. Există câteva criterii care servesc la alegerea tipurilor de astfel de sisteme:

1. situaţia corectă;

2. gradul de structurare a cunoaşterii din domeniu;

3. schema sau metoda de reprezentare a cunoaşterii;

4. caracteristicile utilizatorului.

Clasificarea sistemelor expert

În raport cu sistemele bazate de cunoştinţe, sistemele expert au un comportament mai complex, o bază de cunoştinţe mai specializată şi emulează cei mai buni experţi umani. Sistemele bazate pe cunoştinţe de genul tezaurelor de cunoaştere, consultanţă pentru sprijinirea unor lucrări sau sistemele operaţionale care sunt deja comercializate pot efectua eficient lucrări ale căror execuţie nu necesită neapărat un expert. De exemplu, un sistem pentru consultanţă privind voiajul în străinătate are toată cunoaşterea achiziţionată din cărţi, hărţi şi alte surse pentru a pune la dispoziţia publicului din agenţiile de turism toate informaţiile necesare.

Din acest punct de vedere, distincţia dintre sistemele expert şi sistemele bazate pe cunoştinţe nu este perfect delimitată. Multe sisteme implică atât cunoaşterea achiziţionată din documente dar şi expertiză, şi este important cât de multă expertiză este inclusă în ele. Sistemele bazate pe cunoştinţe pot fi însă construite mai rapid şi mai ieftin.

După natura cunoaşterii reprezentate există:

-sisteme expert bazate pe reguli, cele mai numeroase, deoarece tehnologia lor este cel mai bine pusă la punct;

-sisteme expert bazate pe cadre, care au cunoaşterea reprezentată sub forma unor cadre (obiecte structurate) şi folosesc reprezentării specifice tehnologiei OOP (object oriented programming);

-sisteme hibride, care includ câteva metode de reprezentare a cunoaşterii, cel puţin reguli şi cadre. Sistemele multiexpert folosesc întotdeauna mai multe metode de reprezentare;

-sisteme bazate pe modele, care sunt structurate în jurul unui model pentru simularea structurii şi funcţionării unui sistem aflat în studiu. Modelul este util pentru calculul unor valori care se compară între ele iar în urma acestor comparaţii se declanşează o acţiune sau un diagnostic.

După natura problemelor soluţionate există:

-sisteme expert cu colectarea faptelor doveditoare (evidenţelor), foarte importante în expertizele de orice tip: contabilă, tehnică, medicală, etc;

-sisteme expert cu rafinare în paşi succesivi, care au un număr mare de ieşiri obţinute prin detalierea succesivă pe niveluri a problemei din domeniu;

-sisteme expert cu asamblare în paşi succesivi, la care ieşirile într-un număr foarte mare au legătură cu o paletă largă de rezultate posibile. De exemplu, un sistem de tip catalog pe baza căruia se pot face numeroase selecţii;

-sisteme expert „la cheie”, dezvoltate pentru nevoile unui utilizator particular. Ele pot fi cumpărate ca orice produs-program, sunt mai ieftine, uşor de exploatat şi au o natură foarte generală;

-sisteme expert în timp real, în care timpul de răspuns are o limită strictă, suficientă pentru controlul produselor.

După clasa de utilizare, unii autori arată că, există sisteme expert de clasă I, de clasă II şi clasă III.

Sistemele expert de clasă I sunt deja comercializate şi au fost acceptate de comunitatea utilizatorilor. Domeniile lor de aplicaţii sunt foarte diverse şi interacţionează numai cu utilizatorii cărora le oferă soluţii corecte. Pentru aceasta experţii sunt disponibili. Asemenea sisteme îşi explică operaţiile şi acceptă un minimum de imprecizie urmărind întotdeauna ieşiri corecte. Cele mai cunoscute sunt: Meta-DENDRAL, R1/XCON şi MacSyma.

Sistemele expert de clasă II sunt cele care au performanţe de expert, dar nu şi-au câştigat încă, în întregime, renumele în rândul utilizatorilor. Cele mai multe sisteme de acest gen în domeniul consultanţei şi mai ales in medicina internă: Internist, Caduceus, CASNET, PUFF/Centaur şi MYCIN. Principalul motiv al neacceptării acestor sisteme este nesiguranţa soluţiei oferite. În ele imprecizia şi incertitudinea joacă un rol important. Se speră în viitor acceptarea lor pentru domenii de cuprindere mai mică şi foarte bine delimitate. Alte motive ale neacceptării sunt: familiarizarea dificilă a utilizatorului, nesiguranţa dată de incertitudine şi achiziţia dificilă.