Mik azok a szakértői rendszerek?
A technológia mindig is a jobb, gyorsabb és okosabb gépek építéséről szól. A szakértői rendszerek ezt a koncepciót fejlett számítógépes logika segítségével ölelik fel olyan szoftver létrehozására, amely úgy tűnik, hogy önmagában gondolkodik és döntéseket hoz. Hagyományosan a logikai logikára épített - logika csak igaz vagy hamis értékek felhasználásával - A szakértői rendszerek komplex algoritmusokat használnak a válaszok kiszámításához egy nagy információ adatbázisából. Ha a számítógép nem tudja meghatározni a helyes választ, akkor azt feltételezzük, hogy nem a program helytelen, hanem hogy a tudásbázis nem tartalmaz elegendő információt a témáról.
Amikor a számítógépnek döntést kell hoznia, az mind igazi vagy hamis állítások sorozatára bomlik. Ha egy gomb megnyomásakor világít, ha a gomb megnyomásakor világít, akkor a gomb megnyomása igazra állítja, és nem nyomja meg a gombot. A hamis azt jelenti, hogy nincs fény, míg az igaz bekapcsolja a fényt. Ez a számítógépes logika alapja.
Egy szakértői rendszer ezeket az igaz és hamis válaszokat új szintre veszi. Az igaz és a hamis válaszok sorozatának kombinálásával a számítógép megpróbálja meghatározni, hogyan reagáljon egy adott helyzetre. Megváltoztathatja válaszát az igaz és a hamis válaszok konkrét mintája, valamint száma alapján.
Ezeknek a rendszereknek az ötlete azon alapul, hogy az emberek hogyan gondolkodnak. Az emberek hatalmas mennyiségű új ismereteket tárolhatnak, és a korábbi tudás alapján döntéseket hozhatnak. A számítógépet arra bírálják, hogy "gondolkodjon" és döntéseket hozzon az adatbázisában és korábbi tapasztalataiban található ismeretek alapján. Bizonyos módon úgy tűnik, mintha a számítógép a múltbeli sikereiből és kudarcaiból tanulna.
A szakértői rendszerek két fő formája létezik. A hagyományos szakértői rendszer logikai logikát használ a döntéseinek meghozatalához. A homályos logikai szakértői rendszer viszont nem. Számít egy olyan értéktartományt, amely az egyszerű vagy hamis válaszok között esik be, hogy meghatározzuk, hogy az állítás milyen mértékben igaz vagy hamis.
A fuzzy szakértői rendszerek emberi jellegűek, mint a hagyományos szakértői rendszerek, ahogyan gondolkodnak. Ezeknek a szakértői rendszereknek nem konkrét válaszokat adnak a problémára, hanem inkább egy nyilatkozatot kapnak, amelyből további következtetéseket vonnak le. Ezt a folyamatot következtetésnek nevezik.
Például, ha egy nyilatkozat olvasható, az összes nőstény macskát csíkos. Miss Kitty egy női macska, a fuzzy szakértői rendszerek arra a következtetésre jutnak, hogy mivel minden női macska csíkos és Miss Kitty nőstény macska, akkor Miss Kitty -t csíkosnak kell lennie. A fuzzy logika kiszámíthatja a bonyolultabb értékeket is, például meghatározhatja annak valószínűségét, hogy egy adott női macska csíkos legyen, ha a női macskáknak csak egy százaléka van csíkokkal. A hagyományos szakértői rendszereknek sokkal több utasításra lenne szükségük ugyanazon következtetések levonásához.