Quali sono i sistemi di esperti?

La tecnologia è sempre stata la costruzione di macchine migliori, più veloci e più intelligenti. I sistemi di esperti abbracciano questo concetto utilizzando una logica di computer avanzata per creare software che sembra pensare e prendere decisioni da solo. Tradizionalmente costruito sulla logica booleana - logica che utilizza solo valori veri o falsi - i sistemi esperti utilizzano algoritmi complessi per calcolare le risposte da un ampio database di informazioni. Se il computer non è in grado di determinare la risposta corretta, si presume che il programma sia sbagliato ma che la base di conoscenza non contenga informazioni sufficienti sull'argomento.

Quando un computer deve prendere una decisione, tutto si rompe in una serie di dichiarazioni vere o false. Se programmato per illuminare quando viene premuto un pulsante, quindi premendo il pulsante imposta su True e non premendo il pulsante impostalo su False. Falso significa nessuna luce mentre True accende la luce. Questa è la base della logica del computer.

Un sistema esperto porta queste risposte vere e false a un nuovo livello. Combinando una serie di risposte vere e false, il computer cerca di determinare come reagire a una determinata situazione. Può cambiare la sua risposta in base al modello specifico e al numero di risposte vere e false.

L'idea alla base di questi sistemi si basa su come pensano le persone. Gli umani possono archiviare grandi quantità di nuove conoscenze e prendere decisioni basate su conoscenze precedenti. Il computer è programmato per "pensare" e prendere decisioni basate sulle conoscenze trovate nel suo database e sulle sue precedenti esperienze. In un certo senso, è come se il computer stesse imparando dai suoi successi e fallimenti passati.

Esistono due principali forme di sistemi esperti. Il tradizionale sistema di esperti utilizza la logica booleana per prendere le sue decisioni. Un sistema di esperti logici fuzzy, d'altra parte, non lo fa. Calcola una gamma di valori che rientrano tra semplici risposte vere o false per determinare in che misura un'affermazione è più vera o più falsa.

I sistemi di esperti fuzzy sono più simili all'uomo rispetto ai sistemi di esperti tradizionali nel modo in cui pensano. A questi sistemi esperti non vengono raccontate risposte specifiche a un problema, ma piuttosto data una dichiarazione da cui traggono ulteriori conclusioni. Questo processo è noto come inferenza.

Ad esempio, se una dichiarazione legge che tutte le gatti femminili sono a strisce. La signorina Kitty è una gatto femmina, i sistemi esperti sfocati deducono che poiché tutte le gatti femminili sono a strisce e Miss Kitty è una gatta femminile, quindi la signorina Kitty deve essere a strisce. La logica fuzzy può anche calcolare valori più complicati, come determinare la probabilità che un gatto femminile specifico venga a strisce se solo una percentuale di gatti femmine ha strisce. I sistemi di esperti tradizionali avrebbero bisogno di molte più istruzioni per raggiungere queste stesse conclusioni.