Ekspertni Sistemi_seminarski Rad_ Zivanovic

7/31/2019 Ekspertni Sistemi_seminarski Rad_ Zivanovic

http://slidepdf.com/reader/full/ekspertni-sistemiseminarski-rad-zivanovic 1/16

1

PANEVROPSKI UNIVERZITET APEIRON

FAKULTET POSLOVNE INFORMATIKE

Vanredne studije.

Smjer „Poslovna informatika”.

Predmet:Ekspertni sistemi.

„Ekspertni sistemi”

(seminarski rad)

Predmetni nastavnik:

ptof. dr Branko Latinović.

Student:Aleksandar Živanović, indeks br. 137-09/VIT

Banja Luka, maj 2012.



SADRŽAJ

FAKULTET POSLOVNE INFORMATIKE ......................................................................1Smjer „Poslovna informatika”.............................................................................................1

POJAM EKSPERTNIH SISTEMA ........................................................................................3Osnovna svojstva eksperta ...................................................................................................3Dodatne definicije ekspertnih sistema .................................................................................4ISTORIJA EKSPERTNIH SISTEMA .................................................................................6OSNOVNE ODLIKE EKSPERTNIH SISTEMA ...............................................................8ARHITEKTURA EKSPERTNIH SISTEMA ...................................................................11Područje primjene eskpertnih sistema ...............................................................................11Tipovi znanja kod ekspertnih sistema ................................................................................11Pitanja vezana za razvoj ekspertnih sistema ......................................................................12Podjela ekspertnih sistema prema vrsti korisnika ..............................................................12 Načini korištenja ekspertnih sistema .................................................................................13

Optimalnost baze znanja ....................................................................................................13Sposobnost prihvatanja novih znanja ................................................................................13ZAKLJUČAK ....................................................................................................................14PREDNOSTI I NEDOSTACI EKSPERTNIH SISTEMA ...............................................14

2



POJAM EKSPERTNIH SISTEMA

U praksi se često javlja potreba za nizom specifičnih znanja danih u cjelini, brzo sigurno i povezano. Drugim riječima, želi se da u problematičnim situacijama i kod donošenja

složenih odluka pomogne dobar stručnjak, vrhunski specijalista ili, kako se drugačije kaže,ekspert. Pomoć eksperta je dobro došla u složenim situacijama bilo koje oblasti ljudskograda: medicini, pravu, građevinarstvu, industriji, marketingu, itd.

Razvoj kompjuterske tehnologije i njenih mogućnosti dovode do oblasti u kojoj se naračunaru pokušavaju modelirati procesi ljudskog mišljenja. Razvoj ove naučne discipline,koja se bavi metodama, tehnikama, alatima i arhitekturama za rješavanje logičkikomplikovanih problema odvija se u dva pravca. Prvi podrazumijeva postizanjeinteligentnijeg ponašanja računara koji će biti upotrebljiviji, a drugi modeliranje naračunaru procesa ljudskog mišljenja i time doprinošenje razumijevanju čovjekovoginteligentnog ponašanja.

Posljedica tog nastojanja jest pojava ekspertnih sistema. Riječ je računarskim programima,sa algoritmima realizovanim pomoću različitih metoda vjestačke inteligencije, kojirješavaju probleme na osnovu znanja iz nekog uskog područja. Znanje koje takav sistem posjeduje formira se uz pomoć eksperta na osnovu pravila zaključivanja i podatakaneophodnih za rješavanje tih problema. Ekspert kasnije koristi taj računarski program uriješavanju jos složenijih problema iz te oblasti. Rješavanje takvog problema takođe sememoriše u bazu znanja i na taj način ekspertni sistem dinamički povećava svoje znanje imogućnosti. Ekspertni sistemi su, dakle, programi koji pri rješavanju problema iz različitih domena,

izvode postupke koji su sličniji ljudskom rasuđivanju od numeričkih tehnika računanja.Ovi postupci zasnovani na eksperimentalnom ljudskom znanju, kodirani su u vidu programa koji se nazivaju mehanizmi zaključivanja i intenzivno koriste podatkeorganizovane u formama koje se nazivaju baze znanja.

Oblast ekspertnih sistema zasniva se na osnovnoj premisi da je znanje moguće predstavitisimboličkim izrazima, preko simboličkih opisa, kojima se odlikuju definicioni i iskustveniodnosi u posmatranom području i pomoću postupaka za manipulaciju tim odnosima.

Osnovna svojstva eksperta

Osnovna svojstva eksperta su da:

• na optimalan način primijeni svoja znanja u rješavanju problema. Pri tome se podrazumijeva uzimanje u obzir činjenica i predviđanje relevantnih posljedica;

• objasni i obrazloži svoje odluke i prijedloge;• komunicira sa drugim ekspertima i proširuje svoja znanja, restruktuira i

reorganizuje shvatanja i znanja;

3



• formira i mijenja određene zaključke, čime dokazuje da je pronikao u suštinuodređenih pojava i našao nove zakonitosti koje među njima vladaju;

• određuje najbrži način dolaska do rješenja i njegove praktične primjene;• u specifičnim situacijama intuitivno (heuristički), na osnovu svih dosadašnjih

iskustava i događaja ocijeni gdje se nalazi rješenje problema.

Imati pored sebe eksperta nije ni najmanje jednostavno, jer ih nema previše, nisu naraspolaganju u svakom trenutku, a nisu ni jeftini. Pored toga, ni jedan ekspert ne može da posjeduje sva znanja.

Današnji stepen razvoja moderne informatičke nauke sve više omogućava da se stalnomože raspolagati ekspertnim uslugama. Pri tome se misli na ekspertne sisteme (ES). PodES se podrazumijeva takva vrsta programske podrške ili softvera na računaru, koja u većojili manjoj mjeri zamjenjuje čovjeka - eksperta. ES je u stanju da, na osnovu unesenih podataka i ugrađenih logičkih algoritama (pravila zaključivanja) i tako nastale baze znanja,efikasno pomogne korisniku u rješavanju specifične problematike.

Dodatne definicije ekspertnih sistema

U literaturi se može naći veći broj sličnih definicija pojma ES. Tako, jedna definicijaopisuje ES kao:

"... računarski sistem koji uključuje organizovano znanje, koje se tiče nekog specifičnog

područja ljudske ekspertize (medicinska dijagnostika, identifikacija hemijskih jedinjenja,

finansijsko planiranje, geološke prospekcije, itd.), u dovoljnom stepenu da može da vrši

ulogu iskusnog i ekonomski racionalnog konsultanta u tom području".

Za ES se može reći da predstavljaju:

"... program opšte namjene za rješavanje problema, koji imitira ljudsku inteligenciju" ili"... intelektualnu podršku visokog nivoa, koja služi isto kao i ljudski ekspert".

U sljedećoj definiciji, osim cilja, objašnjava se i struktura ES:

"Ekspertni sistemi koriste formalne načine predstavljanja znanja koje čovjek – ekspert

posjeduje i metode logičkog zaključivanja, da putem odgovarajućih računarskih programaobezbijede ekspertni savjet ili mišljenje o problemu za koji je korisnik zainteresovan".

Jednu od prvih definicija ekspertnih sistema dao je Fingenbaum i ona glasi:

"Ekspertni sistem je inteligentni računarski program koji koristi znanje i mehanizme

zaključivanja u rješavanju problema takve složenosti da je za njihovo rješavanje potrebančovjek ekspert".

4



Znanja u ekspertnim sistemima čine činjenice i heuristika (iskustvo i osjećaj). Činjenicesu glavni dio informacija široko distribuiranih, javno raspoloživih i usaglašenih na nivoueksperata (stručnjaka) u oblasti. Heuristika su lična, malo distribuirana pravila prihvatljivograsuđivanja, koje karakteriše odlučivanje na nivou eksperta u oblasti. Performanseekspertnih sistema su funkcija veličine i kvaliteta baze znanja, a ne određenog formalizma i

mehanizma zaključivanja. Buhman je definisao ekspertne sisteme preko sljedećih osobina:

• ekspertiza – cilj je da sistem dostigne visok stepen performansi koje postiže čovjek-ekspert u nekom zadatku;

• rezonovanje manipulacijom simbola;• opšta sposobnost rješavanja problema u datom domenu;• složenost i težina, jer problemi u datom domenu moraju da budu dovoljno složeni i

teški da bi se zahtijevalo rješenje eksperata;• reformulacija – preobražavanje prvobitne forme u kojoj je problem bio postavljen u

formu podesnu za obradu prema ekspertskim pravilima;• rezonovanje o sebi – skup zahtjevanih sposobnosti u sistemu koji omogućavaju da

sistem rezonuje o sopstvenim procesima i• vrsta zadatka za čije se obavljanje izgrađuje.

Na sličan način Hajes-Rot daje sljedeće karakteristike:

• sličnost koja je obezbijeđena pravilima visokog nivoa, gdje se izbjegava slijepo pretraživanje, što za posljedicu ima visoke performanse i robusnost,

• rasuđivanje koje je dato simboličkim predstavljanjem znanja i manipulisanjem

simbolima,• "pamet" kao osnovni principi, "slabi" (nealgoritamski) metodi rasuđivanja,• mogućnost reformulacije simboličkog znanja, konverzije iz opisa u oblik pogodan za

primjenu ekspertnih pravila,• rasuđivanje "o sebi", tj. ispitivanje sopstvenog rasuđivanja i objašnjenje svog rada,• tip zadatka.

Najpotpuniju definiciju ekspertnih sistema dalo je Britansko društvo za računare koja glasi:

"Pod ekspertnim sistemima podrazumijeva se realizacija računarski bazirane vještine

nekog eksperta čija je osnova u znanju i u takvom obliku da sistem može da ponudi

inteligentan savjet ili da preuzme inteligentnu odluku o funkciji koja je u postupku. Ekspertni sistem posjeduje i karakteristiku da na zahtjev verifikuje svoju liniju

rezonovanja, tako da direktno obavještava korisnika koji postavlja pitanje". Sistemski gledano, pod ekspertnim sistemom podrazumijeva se podsistem područjavještačke inteligencije. U ostale podsisteme spadaju još robotika, obrada prirodnim jezikom, igre i računarska grafika. Područje izgradnje ekspertnih sistema poznato je kaonaučni inženjering (Knowledge Engineering).

5



Ekspertni sistemi su dakle, skup kompjuterskih programa koji postižu visoki stepenrješavanja problema i iziskuju dugogodišnje stručno obrazovanje pojedinaca. Paralelno sarazvojem tehnologije, ova definicija ekspertnih sistema zahtjeva ne samo stručnuizgrađenost, nego i dodatne stručne kvalitete pojedinca.

Iako im je cilj isti, ekspertni sistemi potpuno različito funkcionišu od sistema za podrškuodlučivanja. Moglo bi se eći da ove dvije vrste sistema nisu konkurentne jedna drugoj,naprotiv. Njihova integracija daje najbolje rezultate, čime raste važnosti ekspertnih sistema i sistema za podršku u odlučivanju.

Dok se ekspertni sistemi fokusiraju na efikasnu manipulaciju velikih baza znanjasvojstvenu ljudskim ekspertima, sistemi za podršku odlučivanja sadrže činjenične podatkekoji se drže u velikim datotekama ili bazama podataka. Svojstvo zaključivanja, koje jeključna osobina ekspertnog sistema, ne postoji kod sistema za podršku odlučivanja, koji suzasnovani na upotrebi proceduralnih algoritama ili generalizovanim pretragama koje su u

relaciji sa bazama podataka, a koje je unio korisnik.

ISTORIJA EKSPERTNIH SISTEMA

Tokom više od četrdeset godina istraživanja, vještačka inteligencija pomogla je računarimada oponašaju razne čovjekove aktivnosti, ali je tek minimalno napredovala u smjeruoponašanja pravog čovjekovog razmišljanja. Otkako postoji, istraživanje vještačkeinteligencije bilo je periodično tj. ulazilo je i izlazilo iz mode. U toku 1972. godine, u SAD-

u je vještačka inteligencija bila u tolikoj mjeri sistematski suzbijana, da je finansiranjenjenog razvoja gotovo prestalo.

Sredinom sedamdesetih godina istraživači su suzili svoje radove i povećali praktičnaistraživanja vještačke inteligencije. Umjesto pokušaja da stvore univerzalnog ljudskogklona, energiju su usmjerili prema određenim zadacima. Stoga je pažnja bila premještenana kontekstno zavisno komuniciranje. To je za poslejdicu imalo razvoj nekolikointeraktivnih dijaloških jezika. U SAD-u su se pojavile dvije vrste razvijenih prirodnih jezika. Jedni su se zasnivalina "skriptovanom dijalogu", a drugi su bili dizajnirani za pretraživanje informacija. U posljednje vrijeme se povećao broj eksperimenata i radnih sistema koji koriste ekspertnesisteme, što je rezultat razvoja kompjuterskih programskih jezika za specifičnu namjenukao sto su LISP i PROLOG. Osim toga, upravo su radovi prvih specijalista za vještačkuinteligenciju dali osnovu koja je bila potrebna za udovoljavanje sve većem broju zahtjevaza stvaranje sistema okrenutih korisniku. Jezici koji se generalno povezuju s ekspertnim sistemima jesu LISP i PROLOG. Ovi jezici bili su korišćeni prilikom stvaranja raznovrsnog softvera ekspertnih sistema. Za razliku od

6



već konvencionalnih BASIC-a i FORTRAN-a, namijenjenih prvenstveno obradi brojeva,LISP je dizajniran za obradu simbola, konkretno, engleskih riječi i fraza. Slično tome, LISP posjeduje mehanizme za povezivanje simbola u pojmove u obliku pravila "ako-onda" ("IF-THEN"). Razlika u LISP programskom softveru je u tome što tradicionalni kompjuterskisoftver dizajniran za obradu podataka i proračuna (tj. tabelarne izvještaje) predstavlja nešto

sasvim drugo u odnosu na nove softverske alate ekspertnih sistema, koji obrađujudeduktivnu logiku u obliku pravila i relacija između znanja. Ekspertni sistemi su svoju evoluciju počeli na području medicinske dijagnostike, aaplikacije se nisu proširile na druge discipline. Jedan od prvih sistema bio je MYCIN.Razvili su ga istraživači na američkom univerzitetu Stanford kao pomoć ljekarima udijagnosticiranju bakterijskih infekcija. Zanimljivo je da je naziv sistema izveden od naziva brojnih lijekova koji se koriste u suzbijanju infekcija (Streptomycin, Erythromycin...).Pored ovog područja primjene, ekspertni sistemi su svoju ulogu našli u zamjeni čovjekovog partnera u igri (šah, tenis itd.), zatim u domenu zamjene tehničara, gdje na osnovu dijalogasa korisnikom i upamćenog znanja dijagnosticira grešku. Ovakav ekspertni sistem razvio je

IBM. Naime, sistemu se prezentuju indikacije kvara, a sistem na osnovu njih generiše preporuke za popravak. Sljedeće važno područje primjene ekspertnih sistema je u vojsci, odnosno u planiranju idonošenju odluka. Oni u saradnji sa modernom računarskom tehnologijom uspješnorješavaju logističke probleme i predstavljaju veliku podršku u strateškom i taktičkom planiranju. Ne treba zanemariti ni pomoć ekspertnih sistema u lociranju ležišta rude, te vođenjusloženih proizvodnih pogona. U novije vrijeme oni predstavljaju više od 50% aktivnosti komercijalne vještačkeinteligencije i imaju trend porasta. Kada je riječ o primjeni ekspertnih sistema u preduzeću,konkretno na polju upravljanja i računovodstva, postoji nekoliko važnih momenata, kojiopravdavaju usvajanje ove nove tehnologije. Ono što je najvažnije je da tehnologija zamjenjuje ljudski rad uz odgovarajući stepentroškova i dobiti. Isto tako, tehnologija prepoznaje potencijalna područja problema te povećava vjerovatnoću donošenja ispravnih odluka, odnosno povećava efikasnost preduzeća. Generalno govoreći, sistemi koji racionališu broj raspoloživih opcija uodlučivanju, unapređuju kvalitet preko uniformnosti, te olakšavaju ocjenu kontrolekvaliteta. Programi koji smanjuju vrijeme potrebno za donošenje odluke, ako je vrijemeograničeno, predstavljaju značajnu korist. Ekspertni sistemi su najčešće potrebni u situacijama u kojima stručnjak u preduzeću nijedovoljno efikasan u onim područjima gdje se troši mnogo vremena usljed rutinskog i ponavljanog odlučivanja. Mada se za ekspertni sistem može reći da možda i nije "inteligentan", njegove velikemogućnosti odnose se na saopštavanje znanja, očuvanje rijetkih ili skupih vještina, davanje

7



smjernica, pomaganje pri donošenju odluka i prilikom uspostavljanja kompleksnih sistema.Zbog toga se ova nova tehnologija može koristiti na mnogo načina u cilju ublažavanja postojeće neefikasnosti u poslovanju, slabe efikasnosti i povećanja kontrole kvaliteta, teskraćivanje perioda potrebnog za obučavanje početnika.

U postojećoj primjeni ekspertnih sistema, nema preuzimanja donošenja odluka na nivou preduzeća. Ovi sistemi dobijaju na popularnosti, zato što su formalni procesi odlučivanja,ranije u nadležnosti rukovodilaca, zamijenjeni softverom predprogramirane logike saunaprijed utvrđenim kriterijumima u donošenju odluka. Pretpostavka je da se odluke ovihsistema prihvataju i provode u organizaciji. Ekspertni sistemi, međutim, vjerovatno nikadaneće preuzeti zadatke idejne prirode i one koji traže neformalne reakcije u višim krugovimarukovodstva. Odluke koje se ponavljaju najbolji su kandidati za ekspertne sisteme jer suznanje, ocjene i iskustvo, koji se koriste prilikom donošenja ovih odluka, već sakupljeni ilako se mogu specificirati. Mnoge funkcije rukovodilaca na nižem i srednjem nivou sastojese od specijalizovanih aktivnosti, koje su već spremne za provođenje u ekspertni sistem.

Sadašnji ekspertni sistemi imaju relativno prilagođenu primjenu ekspertize, te stogarukovodiocima pružaju savjetodavnu pomoć. Radi lakšeg korišćenja, postojeći ekspertnisistemi su dizajnirani sa osnovnim mogućnostima za komunikaciju na donekle prirodannačin, odnosno u skladu sa stručnim područjima. Osim toga, važna osobina postojećihsistema je mogućnost da se unazad prati logika i odgovori sistema, kako bi se vidjelo zašto je neki odgovor takav. Ekspertni sistemi postavljaju niz pitanja i primjenjuju praktična pravila da analizirajuodgovore i proizvedu preporuke, a objašnjavaju i logiku kojom su došli do zadnjeg reda. Zarazliku od konvencionalnih kompjuterskih programa, ekspertni sistemi koriste kvalitativne,kao i kvantitativne podatke. Takođe, mogu izvoditi zaključke i iz nepotpunih i neodređenih podataka. Razliku u odnosu na konvencionalne aplikacije predstavlja korisnička povezanost s prirodnim dijalogom. Današnji kompjuterski sistemi dolaze do zaključaka sistematskim prolazom po detaljnoj listi koraka koji su napisani u programu. Ljudi, pak, do zaključakaobično dolaze sekvencijalnim postupkom, dakle pomoću skupa proizvoljnih pravila ilogike, ranijeg iskustva, induktivnog zaključivanja i intuicije. Ova metoda donošenja odluka obično se naziva heuristikom. Kod zadataka koji sustrukturirani, nisu matematički, a izvršavaju se heuristikom, ekspertni sistem mogao bi bitiidealna pomoć pri donošenju odluke. Ali, ako je zadatak izrazito matematički strukturiran,mnogo je korisniji i bolji proceduralni program.

OSNOVNE ODLIKE EKSPERTNIH SISTEMA

8



JSvakako najznačajnija osobina ekspertnog sistema jeste znanje ekspertnog sistema osopstvenim operacijama i strukturi. To svojstvo se zasad ispoljava uglavnom u mogućnostiobrazlaganja, racionalizovanja, opravdavanja i objašnjavanja svojih zaključaka i preporuka,mada postoje određeni nagovještaji da će u budućnosti moći da obezbijede osnovu za raznakorjenita preinačavanja svojih mogućnosti na osnovu "učenja iz iskustva". Pomenuta

racionalizacija podrazumijeva rekonstrukciju puteva zaključivanja kojima je sistem došaodo zaključka. Objašnjenje kako je zaključak izveden podrazumijeva sposobnost sistema da poveže lanac zaključivanja sa fundamentalnim principima i znanjima o oblasti ekspertize. U ekspertnom sistemu lično znanje stručnjaka uključujući činjenično, ocjenjivačko i proceduralno znanje transformiše se u "bazu znanja" određenog područja u kojem sečovjek smatra ekspertom i zbog toga je sistem baziran na znanju. Naučna osnova možesadržavati stručno znanje iz raznih oblasti, poput organizacije, procesnog planiranja,dizajniranja sredstava itd. Naučna osnova odvojena je od kontrolnog mehanizma rješavanja problema koji predstavljaju mehanizam zaključivanja.

Ovo odvajanje logike i kontrole daje mogućnost upotrebe mehanizma zaključivanja za veći broj naučnih osnova konstruisanih za različita područja primjene. Na primjer, isti opštimehanizam zaključivanja upotrijebljen je za rješavanje problema dijagnostike krvnihinfektivnih bolesti, kao i strukturirana analiza mehaničkih komponenata u kombinaciji saodgovarajućom naučnom osnovom za oba područja, iako se međusobno potpuno razlikuju. Postojeći jednostavni softver bavi se kvantitativnim pitanjima, koji rukovodiocima predstavlja alat za baratanje podacima. Za razliku od konvencionalnih tehnika, ekspertnisistem je informacioni sistem koji koristi bazu znanja i služi kao konsultant rukovodiocu.Ekspertni sistemi su zapravo pokušaj da se u kompjuterske programe ugrade procesirazmišljanja i odlučivanja na način na koji se odvijaju kod ljudi eksperata, što znači da setime dobijaju kompjuterski savjetnici. Pojedine bitne osobine ekspertnih sistema mogu se precizirati i navođenjem značajnihrazlika između ekspertnih sistema i konvencionalnih programa. Svaakko je najbitnijarazlika u tome da ekspertni sistemi manipulišu znanjem, dok konvencionalni programi barataju podacima. Ipak, te razlike najjasnije se vide iz sljedećih činjenica: Obrada podataka:

• Prezentovanje i korištenje podataka,• Algoritmi,•

Ponavljanje procesa,• Efektivno manipulisanje velikim bazama podataka.

Inženjering znanja:

• Prezentovanje i korišćenje znanja,• Heuristika,• Mehanizam zaključivanja,

9



• Efektivno manipulisanje sa velikim bazama znanja. Ekspertni sistemi imaju i ove značajne osobine:

• Ekspertiza

Performanse eksperata; Visok nivo sposobnosti; Adekvatnu čvrstinu.

• Simboličko rezonovanje Simbolička prezentacija znanja; Reformulacija simboličkog znanja.

• Dubina Obrada složenih problema datog domena; Upotreba/korišćenje kompleksnih pravila.

• Sopstveno znanje Ispitivanje sopstvenog rezonovanja; Objašnjavanj njegovog funkcionisanja.

Zadaci ekspertnih sistema razlikuju se od drugih zadataka u oblasti vještačke inteligencije utome što ekspertni sistemi:

• Rješavaju teške zadatke na nivou eksperata;• Naglašavaju strategije rješavanja problema specifične za datu oblast, za razliku od

ostalih zadataka vještačke inteligencije, koji zahtijevaju veću opštost načinarješavanja problema;• Koriste se "samosaznanjem" da bi rasuđivali o procesu svog zaključivanja i

obezbijedili obrazloženja, opravdanja i objašnjenja za izvedene zaključke;• Rješavaju probleme koji spadaju u ove kategorije: interpretacija, dijagnoza,

predviđanje, oblikovanje, planiranje, kontrolisanje, i sl. Ovim kratkim pregledom uočavaju se još neke važne osobine ekspertnih sistema, koje ihodvajaju od drugih karakterističnih informacionih tehnologija, kao što su elektronskaobrada podataka, upravljački informacioni sistemi, sistemi podrške odlučivanja i slično.Prikazivanje značajnih odlika ekspertnog sistema se, bar donekle, može upotpuniti

ukazivanjem na njihove slabosti:• Ne mogu da prepoznaju, niti da rješavaju probleme za koje je njihovo znanje

neprimjenljivo ili nedovoljno;• Nemaju nezavisna sredstva za provjeravanje razložnosti svojih zaključaka;• Nemaju dovoljno znanja o svojim mogućnostima i ograničenjima (što je inače

odlika čovjeka-eksperta);

10



• Obrazloženja koja o svom zaključivanju i zaključcima daju, često su suviše pojednostavljena;

• Jezik za izražavanje činjenica i odnosa kojim se koriste vrlo je ograničen i dr. Izvjesno je da su navedene odlike ekspertnog sistema poželjne osobine, koje postojeći

ekspertni sistemi ne posjeduju u željenoj mjeri i da će njihov predstojeći razvoj iusavršavanje značiti pomak u nekoj od navedenih sfera.

Osnovne odlike ekspertnih sistema su:

• sadrže kodirano znanje eksperta iz nekog domena,• mogu se izvršavati tamo gdje su potrebni,• modularnost i laka izmjena ugrađenog znanja,• mogućnost objašnjavanja rezonovanja,• heurističko, a ne iscrpno rezonovanje i• objedinjuju teoriju i praksu vještačke inteligencije.

Ekspertni sistemi rješavaju probleme koji spadaju u ove kategorije:

• Ιnterpretacija;• Dijagnoza;• Predviđanje;• Oblikovanje;• Planiranje;• Monitoring;• Ispravljanje;• Kontrolisanje i dr.

ARHITEKTURA EKSPERTNIH SISTEMA

Područje primjene eskpertnih sistema

Ekspertni sistemi imaju za cilj da obezbijede odgovor na probleme koji zahtjevajurasuđivanje, prepoznavanje i poređenje oblika, akviziciju novih koncepata, zaključivanje,ukratko, oni daju odgovor na pitanja koja zahtjevaju inteligenciju. Ekspertni sistemi se

mogu efikasno primjenjivati u područjima gdje se mišljenje o problemu svodi na logičkorasuđivanje, a ne na izračunavanje, i gdje svaki korak u rješavanju problema ima veći brojalternativnih mogućnosti.

Tipovi znanja kod ekspertnih sistema

11



Ključni faktor za dobre performanse ekspertnog sistema je kvalitet znanja koje je u njegaugrađeno. Znanje se čuva u bazi znanja ekspertnog sistema i generalno se razlikuju dva tipaznanja:

• prvi tip znanja je ono znanje koje se zove činjenicama danog domena, odnosno znanje

koje je široko poznato i nalazi se napisano u udžbenicima, časopisima i slično;• drugi tip znanja je heurističko znanje, ono znanje koje čovjek – ekspert gradi na osnovuiskustva i koje kombinovano sa prvim tipom znanja čini čovjeka ekspertom.

Osim znanja, ekspertni sistem zahtijeva i postupak zaključivanja - metod rasuđivanja,korišten da napravi spregu između znanja koje se čuva u računaru i problema koji postavljakorisnik. On, takođe, zahtjeva način za predstavljanje znanja u računaru, znanja kojeekspertni sistem treba da posjeduje, i to, prije svega, u obliku logičkih struktura sa kojimaračunar može lako da manipuliše, kao i skup odgovarajućih struktura podataka.

Pitanja vezana za razvoj ekspertnih sistema

Kod razvoja ekspertnih sistema se javlja niz veoma krupnih pitanja, na koje treba datiodgovor. Prvi problem, koji se susreće kod ekspertnih sistema, je način predstavljanjaznanja. Kako predstaviti znanje iz danog domena u obliku pogodnih struktura podataka,tako da se efikasno može iskoristiti u rješavanju problema?

Drugo, postavlja se pitanje kako koristiti znanje, kako projektovati mehanizamzaključivanja da bi se znanje efikasno koristilo u rješavanju problema?

Treće, postavlja se pitanje akvizicije znanja, to jest, kako izvući znanje iz glava eksperata

i staviti ga u računar? Da li je moguće automatizovati korak akvizicije znanja i obezbijeditineposrednu komunikaciju eksperta i računara i nesmetan prenos znanja od eksperta karačunaru? U ovom trenutku, akvizicija znanja predstavlja ključno pitanje u razvoju metodavještačke inteligencije.

Podjela ekspertnih sistema prema vrsti korisnika

Ekspertni sistemi se razlikuju prema vrsti korisnika. Neki ekspertni sistemi, kao što susistemi medicinske dijagnostike, uključuju znanje grupe eksperata u cilju korištenja odstrane jednog eksperta iz iste grupe. Drugim riječima, ljekari kreiraju sistem za ljekare.

Pojedini ekspertni prenose znanje jedne grupe eksperata grupi ili pojedincu koji tonisu. U ovu grupu spadaju sistemi finansijskog planiranja. Upotreba ove grupe ekspertnihsistema se danas smatra najkontraverznijom.

12



Načini korištenja ekspertnih sistema

Postoje tri osnovna načina korištenja ekspertnih sistema:

• prvi način, gdje korisnik traži odgovor na zadani problem,• drugi način, gdje je korisnik instruktor koji dodaje znanje u postojeći ekspertni

sistem,• treći način, gdje je korisnik učenik koji uči od ekspertnog sistema, na taj način

povećavajući svoje znanje.

Pri tome se ekspertni sistem razmatra kao dio vještačke inteligencije i koristi sve tehnike primijenjene u tom području nauke.

Optimalnost baze znanja

Treba naglasiti da ekspertni sistem nije prosta baza podataka ili neka vrstaautomatizovanog priručnika. Osim primjene niza podataka i logičkih pravila (na primjer, poznati tip zaključaka "AKO ... → ONDA"), Ekspertni sistemi takođe koriste:

• dostignuća iz područja tzv. dijalognih i prirodnih jezičkih sistema,• dostignuća računarske animacije i robotike,• razne načine interpretacije problema i donošenja odluka, itd.

Stvorena baza znanja ekspertnog sistema mora postići optimum između niza potpuno

kontradiktornih zahtjeva da bi, barem minimalno, zadovoljila korisnika. S jedne strane broj podataka, činjenica i logičkih odluka mora biti što je moguće veći, a nasuprot tome vrijemedobijanja određenog rješenja ili prijedloga mora biti što je moguće manje. Pri tome je potrebno odabrati najvjerovatnije rješenje, ali predložiti i moguće alternative.

Sposobnost prihvatanja novih znanja

Treba znati da ekspertni nije predviđen da daje konačna i neopoziva rješenja, već samo da pomaže u njihovom nalaženju. Takođe se podrazumijeva da ekspertni sistem mora bitisposoban da "uči" i "prihvata" nova znanja, shodno sa razvojem područja u kome je

"specijalista". Ponekad ne postoji mogućnost davanja konkretnog rješenja, pa je potrebnokoristiti statistiku i tzv. heuristiku, odnosno intuitivno znanje. Pri svemu ovome trebaimati u vidu i vrlo težak zahtjev što jednostavnijeg, bržeg i lakšeg odnosa čovjek - računar,sa maksimalnim izbjegavanjem nedoumica ili nejasnih zaključaka. Ekspertni sistem, po potrebi, mora da "pita" korisnika za dodatne podatke. Ukratko, eskpertni sistem mora posjedovati ako ne sve karakteristike i znanja eksperta, ono barem dobar dio njih.

13



ZAKLJUČAK

PREDNOSTI I NEDOSTACI EKSPERTNIH SISTEMA

Povećana ulaganja u istraživanje ekspertnih sistema u novije vrijeme, prisustvo proizvodana tržištu i pružena mogućnost primjene u organizacijama navodi na konstataciju konkretnekoristi od ekspertnih sistema. Ekspertni sistemi prvenstveno osiguravaju univerzalnu i stalnu raspoloživost. Dakle,ekspert je uvijek na raspolaganju. Tu je i nepristrasnost, jer jednom organizovan ekspertnisistem je praktično dosljedan. Ekspertni sistem ima savršenu memoriju i uzima sverelevantne faktore u obzir. Kvalitetno vrijeme stručnjaka je oslobođeno rutinskih poslova, jer ekspertni sistem obavlja postavljene zadatke i time dobiva ekonomsko opravdanje.

Ekspertni sistemi mogu biti i edukativnog karaktera, jer stručnost sintetišu u jasnodefinisana pravila. Ekspertni sistem sadrži činjenice koje stručnjak uzima u obzir i praktična pravila koja stručnjak primjenjuje prilikom rješavanja problema. Prevedno nasituacije iz života, to bi značilo da se neiskusan radnik može obučiti i naučiti tome koje suinformacije bitne i koji je misaoni mehanizam upotrijebljen. Slejdeća pozitivna osobina, odnosno korist od ekspertnih sistema, jeste zajedničkokorišćenje znanja. Znanje vrhunskih stručnjaka u preduzeću može postati pristupačnomnogim radnicima. Ekspertni sistemi će biti na raspolaganju za iznošenje sekundarnihmišljenja u određenoj stručnoj oblasti, kao i za izradu "šta ako" analiza u kojima se tražerezultati u zavisnosti od različitih promjena. Ekspertni sistemi takođe skraćuju vrijeme

odlučivanja. Ekspertni sistemi sasvim lako donose rutinske odluke, koje odnose dostavremena. Stručnjaci će zato imati više vremena za kreativniji rad. Ekspertni sistemi su najefikasniji u kombinovanim problemima, gdje direktne metodenabrajanja vode do sve većeg broja mogućnosti, pa je potrebna intuicija, logika i razum za pronalaženje najbolje moguće odluke. Ekspertni sistemi su isto tako korisni kod problemau kojima se odluke zasnivaju na analizi i interpretaciji ogromne količine nekvantitativnih podataka.

I, na kraju, treba istaći prednost ekspertnih sistema u očuvanju i prenosu stručnosti na početnike i nasljednike u preduzeću.

Što se tiče osnovnih nedostataka, oni se najviše odnose na dehumanističke konotacije koje prate ove programe vještačke inteligencije. Tu se prvenstveno misli na potiskivanje,odnosno ograničavanje učešća rukovodnih kadrova u organizacionim procesima. Bezobzira na to koliko je neko pristalica upotrebe ekspertnih sistema, ne može se negiratiznačaj intuicije i neformalizma u rješavanju problema i inovacijama.

14



Ekspertni sistemi imaju ograničenja u više sfera rješavanja problema. Kao prvo, zadonošenje odluka u jednoj dinamičnoj sredini sa mnoštvom nestrukturiranih problema nijedovoljno samo iskustvo. Sljedstveno, mehanizam zaključivanja će vjerovatno bitinedovoljan. Ekspertni sistem je ograničen na vrlo usko područje (domen), jer je teškoizgraditi i održavati veliku bazu znanja. Sistem ne daje kvalitetan odgovor ako problem nije

u potpunosti ograničen na specifično područje. Tada se javlja problem sa odlukamavezanim za široko interdisciplinarno znanje. Prilikom prikupljanja i organizovanja baze znanja, određene vrste znanja se ne mogu lako prevesti u pravilo „ako-onda“. Postoje i određene poteškoće oko specifikacije heurističkogznanja rukovodioca, koje je važno za pravilno odlučivanje. Korisnički interfejs sa sistemom treba biti ostvaren preko "prirodnog" dijaloga. Međutim,taj dijalog, realno, nije prirodni jezik. Korisnici moraju opisivati probleme u definisanomformalnom jeziku, čije riječi i kombinacija imaju sasvim precizirano i specifično značenje.

Ograničeni broj stručnjaka za ekspertne sisteme i inženjera za baze znanja, predstavljajustalnu opasnost da poslovne aplikacije padnu na posljednje mjesto u razvoju i ustupemjesto drugim, bolje finansiranim oblastima. Tu je i relativno sporo vrijeme odzivakomercijalno dostupnih ekspertnih sistema na većini personalnih računara. To je, ipak, prolazni problem, ako se ima u vidu dinamika razvoja mikrokompjuterske tehnologije.

I, konačno, treba reći da je indikativno relativno veliko ulaganje u instalacije i održavanjeekspertnih sistema, a tu je i uvijek prisutna mogućnost da konkurencija kroz razvoj ilikupovinu sličnog sistema ugrozi određene poslovne pozicije.

15



LITERATURA:

1) Latinović, B., Ekspertni sistemi, Banja Luka, Panevropski univerzitet Apeiron,

2006.

2) Polišćuk, Jaroslav E., Ekspertni sistemi, Podgorica, ETF Podgorica, 1995.

16

Documents

Ekspertni Sistemi_seminarski Rad_ Zivanovic