ระบบผู้เชี่ยวชาญใน เป็นคำที่ทำให้โลกเทคโนโลยีรอบด้านและด้วยเหตุผลที่ดีทั้งหมด ในบทความนี้เราจะสำรวจหัวข้อนี้โดยละเอียด
คำแนะนำต่อไปนี้จะกล่าวถึงในบทความนี้
- ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?
- ระบบผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์
- โดเมนที่ใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญ
- พื้นที่หลักของการใช้งาน
- สามขั้นตอนในการออกแบบ ES
- ข้อดีข้อเสียและข้อ จำกัด
ดังนั้นให้เราเริ่มต้นด้วยบทความนี้
วิธีการสิ้นสุดโปรแกรมใน java
ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?
โดยปกติชื่อ Artificial Intelligence จะบ่งบอกถึงความฉลาดของเครื่องจักรที่เป็นของเทียม ปัญญาที่มนุษย์มีอยู่เรียกว่าปัญญาของมนุษย์เช่นเดียวกับปัญญาที่แสดงโดยเครื่องจักรเรียกว่าปัญญาประดิษฐ์ สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์. ปัญญาประดิษฐ์ (AI) บางครั้งเรียกว่าปัญญาของเครื่องจักร สาขาการวิจัยปัญญาประดิษฐ์เกิดจากการประชุมเชิงปฏิบัติการที่ Dartmouth College ในปีพ. ศ. 2499
การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโลกแห่งความจริง:
แชทบอทเช่น SIRI, CORTANA ซึ่งได้รับความนิยมอย่างมากในปัจจุบัน ตัวอย่างอื่น ๆ เช่น EVA (Electronic Virtual Assistant) ซึ่งเป็น chatbot ที่ใช้ AI ซึ่งพัฒนาโดยฝ่ายวิจัย AI ของธนาคาร HDFC ซึ่งสามารถรวบรวมความรู้จากแหล่งข้อมูลนับพันและให้คำตอบง่ายๆในเวลาไม่ถึง 0.4 วินาที มีตัวอย่างแอพพลิเคชั่น AI มากมายที่คุณจะพบในสังคมของเรา
ก้าวต่อไปด้วยระบบผู้เชี่ยวชาญในปัญญาประดิษฐ์
ระบบผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์
ระบบผู้เชี่ยวชาญคืออะไร?
นักวิจัยของมหาวิทยาลัย Standford แผนกวิทยาการคอมพิวเตอร์ได้แนะนำโดเมนนี้ของ AI และเป็นโดเมนการวิจัยที่โดดเด่นของ AI เป็นแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์ที่สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนที่สุดของโดเมนเฉพาะใด ๆ ถือว่าอยู่ในระดับสูงสุดของความฉลาดและความเชี่ยวชาญของมนุษย์เนื่องจากขึ้นอยู่กับความรู้ที่ได้รับจากผู้เชี่ยวชาญ ระบบผู้เชี่ยวชาญยังสามารถกำหนดเป็นระบบการตัดสินใจโดยใช้คอมพิวเตอร์ที่สามารถแก้ปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อนโดยใช้ทั้งข้อเท็จจริงและการวิเคราะห์เหตุผล
ก้าวต่อไปด้วยระบบผู้เชี่ยวชาญในปัญญาประดิษฐ์
โดเมนที่ใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญ
ระบบผู้เชี่ยวชาญวันนี้
American Medical Association ได้อนุมัติระบบผู้เชี่ยวชาญระบบแรกซึ่งเป็นระบบ Pathfinder ก่อตั้งขึ้นในมหาวิทยาลัย Standford ในปีพ. ศ. 2523 เพื่อการวินิจฉัยทางโลหิตวิทยา ระบบผู้เชี่ยวชาญด้านทฤษฎีการตัดสินใจใน Pathfinder แบบสั้นนี้สามารถวินิจฉัยโรคต่อมน้ำเหลืองได้ ในที่สุดก็เกี่ยวข้องกับโรคมากกว่า 60 ชนิดและสามารถรับรู้อาการได้มากกว่า 100 อาการ
ระบบผู้เชี่ยวชาญในธุรกิจ
เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้พัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญ ROSS ทนายความ AI ROSS เป็นระบบการเรียนรู้ด้วยตนเองที่ใช้การขุดข้อมูลการจดจำรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์
ก้าวต่อไปด้วยระบบผู้เชี่ยวชาญในปัญญาประดิษฐ์
พื้นที่หลักของการใช้งาน
- การตีความ - การสรุปข้อสรุประดับสูงจากข้อมูล
- การทำนาย - การคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้
- การวินิจฉัย - การระบุสาเหตุของความผิดปกติโรค ฯลฯ
- การออกแบบ -เป็นการกำหนดค่าที่ดีที่สุดตามเกณฑ์
- การวางแผน - เสนอชุดของการดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย
- การเฝ้าติดตาม - เปรียบเทียบพฤติกรรมที่สังเกตได้กับพฤติกรรมที่คาดหวัง
- การแก้จุดบกพร่องและการซ่อมแซม - กำหนดและดำเนินการแก้ไข
- Instruction - ช่วยเหลือนักเรียนในการเรียนรู้
- การควบคุม - การควบคุมพฤติกรรมของระบบ
วัตถุประสงค์ของระบบผู้เชี่ยวชาญ
จุดประสงค์หลักของระบบผู้เชี่ยวชาญคือการได้รับความรู้ของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์และเพื่อจำลองความรู้และทักษะของผู้เชี่ยวชาญด้านมนุษย์ในด้านใดด้านหนึ่ง จากนั้นระบบจะใช้ความรู้และทักษะนั้นในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนของพื้นที่นั้น ๆ โดยไม่มีผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์เข้าร่วม
ลักษณะของระบบผู้เชี่ยวชาญ
- ประสิทธิภาพสูง
- เข้าใจได้
- เชื่อถือได้
- ตอบสนองสูง
ส่วนประกอบหลักของระบบที่อิงตามกฎหรือระบบผู้เชี่ยวชาญ
ส่วนประกอบหลักคือ:
- ฐานความรู้
- หน่วยความจำทำงาน
- เครื่องมืออนุมาน
- ระบบคำอธิบาย
- หน้าจอผู้ใช้
- ตัวแก้ไขฐานความรู้
ก้าวต่อไปด้วยระบบผู้เชี่ยวชาญในปัญญาประดิษฐ์
สามขั้นตอนในการออกแบบ ES
การได้มาซึ่งความรู้:
กระบวนการรับความรู้จากผู้เชี่ยวชาญโดยการสัมภาษณ์หรือสังเกตผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์การอ่านหนังสือที่เฉพาะเจาะจงเป็นต้น
ฐานความรู้:
ฐานความรู้เป็นที่บรรจุของความรู้คุณภาพสูง ทักษะพัฒนาโดยการฝึกฝนและความฉลาดมาจากความรู้โดยที่ไม่มีความรู้ไม่มีใครพิสูจน์ได้หรือไม่มีใครแสดงสติปัญญาของตนเองไม่ได้ดังนั้นความรู้จึงมีความสำคัญมากในการพัฒนาทักษะและแสดงความฉลาด เช่นเดียวกับในทำนองเดียวกันความรู้จำเป็นสำหรับเครื่องจักรเพื่อแสดงความฉลาดของมัน ความแม่นยำของการทำนายและประสิทธิภาพของระบบนั้นขึ้นอยู่กับการรวบรวมความรู้ที่สมบูรณ์ถูกต้องและแม่นยำเป็นหลัก
เทคโนโลยีล่าสุดในปัญญาประดิษฐ์
ตอนนี้ความรู้คืออะไร?
ความรู้คือข้อมูลหรือสารสนเทศ สำหรับเรามนุษย์โดยการอ่านบทความและโดยการอ่านหนังสือหรือจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ที่เราใช้ในการรวบรวมความรู้หากเราสามารถเห็นกระบวนการของการได้รับและเพิ่มคุณค่าความรู้เพียงเล็กน้อยเราจะพบว่าโดยการอ่านหนังสือหรืออ่านบทความหรือจากแหล่งข้อมูลใด ๆ ที่เรามี ดึงและดึงข้อมูลและข้อมูลจากแหล่งต่างๆซึ่งเราใช้ในการจัดเก็บไว้ในสมองของเรา ดังนั้นความรู้คือข้อมูลความรู้คือข้อมูล ความรู้ยังรวบรวมข้อเท็จจริง
ข้อมูลข้อมูลและประสบการณ์ในอดีตรวมกันเรียกว่าเป็นความรู้
การเป็นตัวแทนความรู้:
การแสดงความรู้เป็นวิธีการเลือกโครงสร้างที่เหมาะสมที่สุดเพื่อแสดงถึงความรู้ เป็นวิธีการจัดระเบียบและจัดรูปแบบความรู้ในฐานความรู้ ทำในรูปแบบของกฎ IF-THEN-ELSE
การตรวจสอบความรู้:
การทดสอบความรู้ ES ถูกต้องและครบถ้วนกระบวนการทั้งหมดนี้เรียกว่าวิศวกรรมความรู้
เครื่องมืออนุมาน:
ในกรณีของ ES บนฐานความรู้ Inference Engine จะรับและจัดการความรู้จากฐานความรู้เพื่อมาที่โซลูชันเฉพาะ
ในกรณีของ ES ตามกฎ
- ใช้กฎซ้ำ ๆ กับข้อเท็จจริงซึ่งได้รับจากการประยุกต์ใช้กฎก่อนหน้านี้
- เพิ่มความรู้ใหม่ลงในฐานความรู้หากจำเป็น
- แก้ไขความขัดแย้งของกฎเมื่อกฎหลายข้อใช้กับกรณีใดกรณีหนึ่ง
Inference Engine ใช้กลยุทธ์และลบต่อไปนี้
- ส่งต่อโซ่
- ย้อนกลับ Chaining
ส่งต่อโซ่
ใน Forward Chaining Inference Engine ให้ผลลัพธ์โดยทำตามห่วงโซ่ของเงื่อนไขและที่มา ไม่ว่าความรู้จะถูกป้อนเข้าไปในระบบใดก็ตามจะต้องผ่านความรู้และข้อเท็จจริงทั้งหมดเหล่านั้นและจัดเรียงข้อมูลเหล่านั้นก่อนที่จะสรุปแนวทางแก้ไข ระบบผู้เชี่ยวชาญพยายามหาคำตอบว่า“ จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป”
การประยุกต์ใช้การคาดการณ์ล่วงหน้า: การทำนายราคาบ้าน, การทำนายหุ้น, การทำนายตลาดหุ้นเป็นต้น
ย้อนกลับ Chaining
เมื่อมีบางสิ่งเกิดขึ้นในโดเมนหนึ่ง Inference Engine จะพยายามค้นหาว่าเงื่อนไขใดที่อาจเกิดขึ้นในอดีตสำหรับผลลัพธ์นี้ ระบบผู้เชี่ยวชาญพยายามตอบว่า“ ทำไมจึงเกิดขึ้น” โดยกลไกการอนุมานวิธีการล่ามโซ่ย้อนกลับจะพยายามค้นหาสาเหตุหรือเหตุผล
ตัวอย่างเช่นการวินิจฉัยมะเร็งเม็ดเลือดในมนุษย์
ข้อดีข้อเสียและข้อ จำกัด
ข้อดีของระบบผู้เชี่ยวชาญ
- เก็บข้อมูลจำนวนมาก
- ลดต้นทุนการฝึกอบรมพนักงาน
- รวมศูนย์กระบวนการตัดสินใจ
- ทำให้สิ่งต่างๆมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยลดเวลาที่ต้องใช้ในการแก้ปัญหา
- รวมความชาญฉลาดของมนุษย์ที่หลากหลาย
- ลดจำนวนข้อผิดพลาดของมนุษย์
- ให้ข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์และเชิงเปรียบเทียบที่อาจสร้างปัญหาให้กับคู่แข่ง
- มองข้ามธุรกรรมที่ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์อาจคิดไม่ถึง
- ให้คำตอบสำหรับการตัดสินใจกระบวนการและงานที่ซ้ำซาก
ข้อเสียของระบบผู้เชี่ยวชาญ:
- ขาดการตอบสนองเชิงสร้างสรรค์ที่ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์สามารถทำได้
- ไม่สามารถอธิบายตรรกะและเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจได้
- ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะทำให้กระบวนการที่ซับซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติ
- ไม่มีความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง
- ไม่สามารถรับรู้ได้เมื่อไม่มีคำตอบ
- ไม่มีสามัญสำนึกที่ใช้ในการตัดสินใจ
ข้อ จำกัด :
- ไม่สามารถตอบสนองเชิงสร้างสรรค์ได้เนื่องจากเป็นเครื่องจักร
- หากข้อมูลที่ป้อนในฐานความรู้ไม่ถูกต้องหรือถูกต้องจะทำให้คาดการณ์ผิดและผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง
- ค่าบำรุงรักษาระบบผู้เชี่ยวชาญสูง
- เมื่อเกิดปัญหาที่แตกต่างกันผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์สามารถให้วิธีแก้ปัญหาและการตอบสนองเชิงสร้างสรรค์ที่แตกต่างกัน แต่ระบบผู้เชี่ยวชาญไม่สามารถตอบสนองอย่างสร้างสรรค์ได้
เรามาถึงตอนท้ายของบทความเกี่ยวกับระบบผู้เชี่ยวชาญในปัญญาประดิษฐ์
หากคุณต้องการลงทะเบียนสำหรับหลักสูตรที่สมบูรณ์เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง Edureka มีการจัดการโดยเฉพาะ ที่จะทำให้คุณมีความเชี่ยวชาญในเทคนิคต่างๆเช่นการเรียนรู้ภายใต้การดูแลการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงการฝึกอบรมเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดและแนวทางทางเทคนิคในปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเช่นการเรียนรู้เชิงลึกแบบจำลองกราฟิกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง