Was sind regelbasierte Expertensysteme?

Regelbasierte Expertensysteme lösen Probleme, indem sie eine Reihe von programmierten Regeln auf verfügbare Informationen anwenden.Diese haben im Allgemeinen die Form von bedingten Sätzen, mit denen der Computer Daten logisch überprüfen kann, um eine Schlussfolgerung zu ziehen.Das Programmieren solcher Systeme erfordert ein hohes Maß an Fähigkeiten und die Einbeziehung einer großen Wissensbasis.Die vom System gezogenen Schlussfolgerungen sind nicht immer genau, obwohl es Informationen über ihre statistische Wahrscheinlichkeit für die Referenz von Technikern und Betreibern liefern kann.Anstatt starren Programmierregeln zu folgen, sind sie flexibler und können einige Wege der menschlichen Wahrnehmung nachahmen.Das System kann für Aktivitäten wie die Überprüfung medizinischer Bildgebungsstudien, die Analyse von Fehlern in einem Computernetzwerk oder die Identifizierung von Mikroorganismen verwendet werden.Um genau zu funktionieren, benötigt es eine logische Untermauerung, und Regeln sind eine gemeinsame Wahl.

Der Programmierer verwendet die Wissensbasis, um eine Reihe von Regeln in Form von If-Then-Anweisungen zu erstellen.Als regelbasierte Expertensysteme können sie diese Regeln anwenden, um die Ursachen einzugrenzen und Lösungen zu entwickeln.Beispielsweise kann ein System ein elektrisches Netz überwachen. In diesem Fall würde es eine Reihe von Regeln haben, um die Ursache eines Fehlers zu bestimmen, damit es eine Aktion empfehlen kann.Diese regelbasierten Expertensysteme verwenden Logik, die menschlichen Experten bekannt sein kann, die bei der Bewertung von Problemen ähnliche Entscheidungsfindung ausräumen.

Diese Form der künstlichen Intelligenz ist jedoch nicht perfekt.Regelbasierte Expertensysteme wissen nicht, wie sie mit Situationen umgehen sollen, die außerhalb ihrer Wissensbasis und ihrer Erfahrung liegen.Sie können im Laufe der Zeit Informationen ansammeln, aber die erste Instanz eines abnormalen Ereignisses kann für das System verwirrend sein.Es könnte eine falsche Schlussfolgerung zurückgeben, nach der der Bediener Anweisungen angibt, damit nicht den gleichen Fehler erneut erfolgt.Manchmal hätte ein Mensch den gleichen Fehler vermeiden können und die Mängel in der künstlichen Erkenntnis veranschaulichen.

Logische Schnittstellen in regelbasierten Expertensystemen helfen ihnen, Antworten zu finden, benötigen aber auch eine Kommunikationsmethode.Daten müssen zur Analyse in das System eingespeist werden, und es muss eine Möglichkeit haben, mit den Betreibern zu interagieren, um eine Antwort zu liefern.Dies kann zusätzliche Programmierung erfordern, um dem System Informationen in klarer, verständlicher Sprache zu präsentieren.Wenn es kauderliche oder unklare Daten zurückgibt, ist es dem Bediener nicht hilfreich.Einige Sprachverarbeitung und künstliche Sprachkapazitäten können dann in der Programmierung und Entwicklung von regelbasierten Expertensystemen erforderlich sein.