سیستمهای خبره، نوعی از برنامه‌های کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که با هدف شبیه سازی دانش و رفتار یک متخصص در یک حوزه خاص طراحی شده‌اند. این سیستم‌ها با استفاده از قابلیت‌های تصمیم‌گیری افراد ماهر، عملکردی شبیه به آنها در حل مسائل پیچیده و ارائه راه‌حل‌های مناسب دارند.
ویژگی های سیستم های خبره:
تقلید از عملکرد متخصص: این سیستم‌ها تلاش می‌کنند تا عملکرد و رفتار یک فرد خبره را به طور کامل شبیه‌سازی کنند، به گونه‌ای که بتوانند در تمام جنبه‌های آن حوزه، مانند تشخیص، تصمیم‌گیری و ارائه راه‌حل، عملکردی مشابه با یک متخصص واقعی داشته باشند.
استفاده از دانش تخصصی: سیستمهای خبره از طریق جمع‌آوری و سازماندهی دانش تخصصی در پایگاه‌های دانش خود، به این دانش دسترسی پیدا می‌کنند و از آن در حل مسائل و ارائه راه‌حل‌ها استفاده می‌کنند.
استدلال و نتیجه‌گیری: این سیستم‌ها قادر به استدلال و نتیجه‌گیری بر پایه اطلاعات موجود در پایگاه دانش خود هستند و می‌توانند از این طریق راه‌حل‌های مناسب برای مسائل مختلف ارائه کنند.
رابط کاربری: سیستمهای خبره دارای رابط کاربری هستند که به کاربران امکان می‌دهد با آنها تعامل داشته باشند، اطلاعات لازم را به آنها ارائه دهند و از راه‌حل‌های ارائه شده توسط آنها استفاده کنند.
کاربردهای سیستم های خبره:
سیستمهای خبره در طیف وسیعی از زمینه‌ها از جمله پزشکی، مهندسی، امور مالی و تشخیص عیب کاربرد دارند. به عنوان نمونه، از این سیستم‌ها می‌توان برای تشخیص بیماری، طراحی قطعات، پیش‌بینی نوسانات بازار و عیب‌یابی سیستمهای پیچیده استفاده کرد.
مزایای سیستم های خبره:
افزایش کارایی و سرعت حل مسائل
کاهش خطا و افزایش دقت در تصمیم‌گیری
دسترسی به دانش تخصصی برای افراد غیر متخصص
امکان آموزش و ارتقای دانش متخصصان
معایب سیستم های خبره:
هزینه بالا در طراحی و توسعه
نیاز به به روز رسانی و نگهداری مداوم
عدم توانایی در درک ظرافت‌ها و پیچیدگی‌ها
سیستم های خبره در هوش مصنوعی
سیستم های خبره در حوزه هوش مصنوعی، برنامه‌های کامپیوتری هستند که به منظور شبیه سازی دانش و رفتار یک متخصص در زمینه خاصی طراحی شده‌اند. این سیستم‌ها از طریق جمع‌آوری و سازماندهی دانش تخصصی در پایگاه‌های دانش خود، کاربران را در حل مسائل پیچیده و تصمیم‌گیری‌های دشوار یاری می‌رسانند.
سیستم های خبره بر پایه چهار رکن اصلی عمل می کنند. این شامل پایگاه دانش (که مخزنی از اطلاعات و قوانین مربوط به حوزه تخصصی است)، موتور استنتاج (که مسئول استنتاج و استدلال بر اساس اطلاعات پایگاه دانش است)، حافظه کاری (که برای ذخیره‌سازی اطلاعات موقت و نتایج استنتاجات استفاده می‌شود)، و رابط کاربری (که ارتباط بین سیستم و کاربر را فراهم می‌کند).
این سیستم‌ها در زمینه‌های گوناگونی از جمله پزشکی، مهندسی، امور مالی و تشخیص عیب کاربرد دارند. مزایای آنها شامل افزایش کارایی، کاهش خطا، دسترسی به دانش، و استفاده به عنوان ابزار آموزشی می‌باشد.
با این حال سیستمهای خبره همراه با معایبی نیز همراه هستند. این شامل هزینه بالا، نیاز به نگهداری و به روز رسانی پایگاه‌های دانش، ناتوانی در درک ظرافت‌ها، و عدم خلاقیت است. با این وجود، با پیشرفت هوش مصنوعی، امیدواری برای توسعه سیستمهای خبره قدرتمندتر و کارآمدتر در آینده وجود دارد.
مقدمه ای بر هوش مصنوعی
در سال 1956، در یک کارگاه آموزشی که توسط شرکت IBM برگزار شد، گروهی از دانشمندان کامپیوتر به بحث در مورد روش‌های ایجاد کامپیوتری که استدلال انسانی را شبیه سازی کند، پرداختند. این کنفرانس، به عنوان لحظه تولد هوش مصنوعی شناخته شد و در سال 1965 میلادی، این دانش به عنوان یک حوزه جدید ابداع گردید. واژه “هوش مصنوعی” برای اولین بار توسط جان مک‌کارتی، که به عنوان پدر “علم و دانش تولید ماشین‌های هوشمند” شناخته می‌شود، به کار گرفته شد.
پس از یک دوره خاموشی نسبی در این حوزه نوپا، مطالعات در زمینه هوش مصنوعی در سال 1970 در MIT توسط ماروین منسکی دوباره آغاز شد. این بار به دنبال توسعه و پیشرفت در این حوزه بود که منجر به رشد و توسعه بیشتر هوش مصنوعی شد.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی به عنوان یک علم، به توسعه برنامه‌های کامپیوتری که توانایی نمایش واکنش‌هایی مشابه با هوش انسانی را دارند، می‌پردازد. یکی از اهداف اصلی این علم، ساخت و ایجاد کامپیوترهایی است که قادر به استدلال و فکر کردن مشابه انسان باشند. از دیدگاه کاربردی، هدف اصلی هوش مصنوعی افزایش کارایی کامپیوترها در ارتباط با انسان‌هاست، از جمله کمک به آنها در تصمیم‌گیری و جستجوی هوشمند برای به دست آوردن اطلاعات.
حوزه های هوش مصنوعی
تعدادی از حوزه های هوش مصنوعی شامل وارد زیر است:
شبکه های عصبی (Neural Networks)
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
روباتیک (Robotics)
سیستم های خبره (Expert Systems)
یادگیری ماشین (Machine Learning)
تشخیص گفتار (Speech Recognition)
بینایی ماشین (Machine Vision)
و…
نمونه هایی از سیستم های خبره
نام
ایجاد کننده
سال تکمیل
شرح سیستم
GPSS
آمریکا و ناسا
1993
یک سیسنم خبره جدول بندی، ،جداول عملیات برای سفرهای فضایی شاتل
NSSP
ژاپن و فولاد لیپنون
1992
برای طراحی نیازمندیهای فولاد مشتریان با استفاده از استدلال مورد کاوی
FRAVDWATH
آمریکا ,Touch Rose
1992
یک سیستم کنترل کننده و ناظرومورد استفاده بانکها برای جلوگیری از تقلب
DART
آمریکا و اروپا
1990
سیستم خبره برنامه ریزی، برای برنامه ریزی لجستیک در جنگ خلیج فارس
LINKMAN
انگلستان
سیستم خبره کنترل کننده فرایند،برای کنترل مصرف انرژِی در صنعت سیمان
فهرست مطالب
مقدمه ای بر هوش مصنوعی هوش مصنوعی چیست؟ حوزه های هوش مصنوعی سیستم های خبره نمونه هایی از سیستم های خبره عمده ترین دلایل ایجاد و استفاده از سیستم های خبره فواید استفاده از سیستم های خبره مقایسه مزایای یک سیستم خبره نسبت به فرد خبره مقایسه سیستم های خبره و سیستمهای تصمیم یار نمایش روش استدلال یک فرد خبره مثال نمایش روش استدلال یک سیستم خبره اجزای سیستم های خبره امکان توضیح (Explanation Facility) توضیح چگونگی توضیح چرایی مهندسی دانش مهارت های مورد نیاز مهندس دانش اکتساب و استخراج دانش فرایند مهندسی دانش بازنمائی دانش مشخصات بازنمائی مناسب دانش قواعد تولید شبکه های معانی چارچوب ها مثالی از چارچوب سگی به نام راور منطق بازنمائی هیبریدی
متدولوژی های سیستم خبره
متدولوژی مبتنی بر مراحل
متدولوژی نمونه سازی
مراحل ایجاد یک سیستم خبره بر اساس روش مرحله ای نمونه سازی سیستم خبره تدریجی مراحل ایجاد سیستم های خبره مرحله تجزیه و تحلیل سیستم مرحله طراحی سیستم کد نویسی کامپیوتری
مرحله آزمون
مرحله اجرا
مرحله پس از اجرا
سیستم خبره فازی مراحل کار در سیستم های خبره فازی نرم افزارهای ارائه شده در توسعه سیستم های خبره منابع پایان
پس از ثبت دکمه خرید و تکمیل فرم خرید به درگاه بانکی متصل خواهید شد که پس از پرداخت موفق بانکی و بازگشت به همین صفحه می توانید فایل مورد نظر خورد را دانلود کنید. در ضمن لینک فایل خریداری شده به ایمیل شما نیز ارسال خواهد شد. لینک دانلود فایل به مدت 48 ساعت فعال خواهد بود.
