Mütəxəssis sistemlər: tarixi, xüsusiyyətləri, üstünlükləri, mənfi cəhətləri

Mütəxəssis sistemdə mövcud olan bilik məcmuəsini idarə etmək üçün səmərəli bir mexanizm olmalıdır.

Ekspert sistemləri

Müəyyən məsələ barədə məsuliyyətli qərarların qəbul olunması məqsədilə araşdırmalar etmək, məsləhətlər vermək, qərarlar, rəylər hazırlamaq, ekspertiza aparmaq üçün həmin sahə üzrə təcrübəli ixtisaslı mütəxəssislər — ekspertlər (experts) dəvət olunur. (Latın dilində «expertus» sözü «təcrübəli» deməkdir.) Ekspertlər qoyulan problemi həll edərkən mühakimə yürütmək qabiliyyətlərindən istifadə edərək faktoqrafik biliklərini tətbiq edirlər. Deməli, hər hansı sahənin eksperti, ilk növbədə, həmin sahə üzrə xüsusi biliklərə, digər tərəfdən məntiqi mühakimə yürütmək qabiliyyətinə malik olmalıdır.

İntellektual informasiya sistemlərinin növlərindən biri də ekspert sistemləridir (expert Systems). Bu növ proqramlar müəyyən faktlara və tətbiq olunduğu sahənin (maliyyə, tibb və s.) ekspertləri tərəfindən qoyulmuş analitik qaydalara əsaslanır. Ekspert sistemləri tətbiq olunduğu sahədə problemləri həll edən, tövsiyələr (məsləhətlər) verən və hətta qərarlar qəbul edən sistemlərdir. Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, ekspert-insanlar problemləri həll edərkən həmin sahəyə aid faktoqrafik biliklərinə və mühakimə yürütmək qabiliyyətlərinə əsaslanırlar.

Ekspert sistemlərində bu iki əsas prinsip bir-biri ilə əlaqəli olan iki ayrıca komponent kimi gerçəkləşdirilir: biliklər bazası və məntiqi nəticəçıxarma mexanizmi. Biliklər bazası (knowledge base) verilmiş mövzuya aid xüsusi fakt və qaydaları təqdim edir. Başqa sözlə, biliklər bazası müəyyən sahədə insanların (mütəxəssislərin) topladığı biliklərdən ibarətdir. Məntiqi nəticəçıxarma mexanizmi (inference engine) isə ekspert sisteminə nəticə çıxarmağa imkan verən mühakiməyürütmə qabiliyyətini gerçəkləşdirir. Məntiqi nəticəçıxarma mexanizmi ekspertiza sahəsindəki məlum faktları və qaydaları özündə saxlayır; sonradan ekspert sisteminin əsaslandığı nəticələri almaq üçün daxil edilən informasiya onun (məntiqi nəticəçıxarma mexanizminin) köməyi ilə bu faktlar və qaydalarla tutuşdurulur.
Ekspert sistemləri istifadəçi interfeysi və həllin (qərarın) əsaslandırılması kimi əlavə vasitələri də özündə birləşdirir. Başqa tətbiqi proqramlarda olduğu kimi, istifadəçi interfeysi sorğuları formalaşdırmağa, informasiyanı təqdim etməyə və sistemlə rahat yollarla qarşılıqlı əlaqədə olmağa imkan verir. Ekspert sistemlərinin ən maraqlı komponentlərindən biri olan açıqlama modulunun (explanation module) köməyi ilə sistem çıxardığı nəticələri izah edir; bu modul sistemi hazırlayanlara onun işini yoxlamaq imkanı verir.

İlk ekspert sistemləri 1960-cı illərdə meydana çıxıb; onlar kimya, geologiya, tibb, bank işi və investisiya, sığorta sistemi kimi sahələrdə tətbiq olunur.

Bu maraqlıdır
IBM şirkətində hazırlanmış IBM Watson superkompüteri (IBM şirkətinin ilk prezidenti olmuş Tomas Uotsonun şərəfmə adlandırılmışdır) süni intellektin sual-cavab sistemi ilə təchiz edilmişdir. Onun başlıca təyinatı təbii dildə ifadə olunmuş sualları anlamaq və verilənlər bazasında onlara cavablar tapmaq olmuşdur.
2011-ci ilin fevralında Watson superkompüteri «Jeopardy!» televiziya verilişində (Azərbaycanda «AzTV» telekanalında yayımlanan «61!», Rusiyanın «NTV» kanalında yayımlanan «Своя игра» oyunlarının analoqu) yarışmışdır.

Onun rəqibləri bu proqramda ən böyük uduşun sahibi Bred Ratter və uduzulmayan seriyanın rekordçusu Ken Cenninqs idi. Kompüter qalib olmuş və ona 1 milyon dollar, Cenninqs ilə Ratterə isə müvafiq olaraq 300 və 200 min dollar verilmişdir.

Ekspert sistemlərinin, eləcə də başqa intellektual sistemlərin həll etdiyi məsələlərdə bəzən dəqiq olmayan bilik və faktlardan istifadə olunur. Belə bilik və faktların tam doğru və ya tam yalan (1 və ya 0) olduğunu demək mümkün deyil; məsələn, elə bilik var ki, onun doğruluq dərəcəsinin 0.7 olduğunu söyləmək olar. Bu problemin həlli üçün ekspert sistemlərində və süni intellektin başqa proqram sistemlərində bulanıq məntiqdən (fuzzy logic) istifadə olunur. Bu məntiqdə dəyişənlər 0 (yalan) və 1 (doğru) aralığındakı istənilən qiymət ala bilər. Bulanıq məntiqdə əməliyyatın nəticəsi müəyyənlik termini ilə deyil, ehtimal terminləri ilə ifadə olunur; məsələn, nəticə “doğru” və “yalan” qiymətləri ilə yanaşı, “yəqin, doğru”, “ola bilsin, doğru”, “yəqin, yalan”, “ola bilsin, yalan” kimi qiymətlər də ala bilər.
Süni intellekt məsələlərinin həlli, eləcə də ekspert sistemlərinin yaradılmasında istifadə məqsədilə bir neçə xüsusi proqramlaşdırma dili işlənib-hazırlanmışdır. Bu dillərdən Prolog və LISP daha geniş istifadə olunur.

Məntiqi proqramlaşdırma dili olan Prolog (“Programming in Logic” sözlərinin qısaltması) 1972-ci ildə meydana çıxmışdır. Bildiyiniz kimi, adi proqramlaşdırmada kompüter qoyulmuş məsələni həll etmək üçün proqramda təsvir olunmuş addımları ardıcıl şəkildə yerinə yetirir. Məntiqi proqramlaşdırmada isə proqram problem haqqında faktları və nəticə çıxarmaq üçün gərəkli ola biləcək başqa faktlardan necə istifadə etmək haqqında qaydaları kompüterə verir. Bundan sonra kompüter məsələni avtomatik həll etmək üçün müəyyən prosedur tətbiq edir; məsələn, “Türkan kəndi Azərbaycandadırmı?” sualına cavab vermək üçün Prolog “Türkan kəndi Abşerondadır” faktını və “əgər X Abşerondadırsa, onda X Azərbaycandadır” qaydasını əlaqələndirə bilər.

Bu fakt və qayda Prolog dilində aşağıdakı kimi yazılır:

located_in(türkan, abşeron).
located_in(X, azərbaycan) located_in(X, abşeron).
Sual (məntiqi proqramlaşdırmada: sorğu)
?- located_in(türkan, azərbaycan).

kimi verilir və cavab “yes” (“hə”) olur.

Prolog dilinin ən vacib özəlliklərindən biri də onun geridönmələrlə izləmə (backtracking), başqa sözlə, geri qayıdaraq alternativ həlli tapmağa cəhd etmək imkanına malik olmasıdır. Həllin axtarışını düzgün olmayan (yəni ona aparıb çıxarmayan) yolla apardıqda geridönmələrə zərurət yaranır.

LISP (List Processing) proqramlaşdırma dili 1959-60-cı illərdə Massaçusets Texnologiya İnstitutunda (MIT) Con Makkarti (John McCarthy) tərəfindən işlənib hazırlanmışdır. İndi də araşdırmalarda və akademik dairələrdə bu dildən aktiv istifadə olunur. LISP uzun müddət süni intellekt sahəsində standart proqramlaşdırma dili hesab olunub, ancaq sonra əsas rəqibi — Prolog meydana çıxıb. Fərdi kompüterlər üçün bir sıra dialektləri vardır: MuLISP, INTERLISP, Common Lisp, MacLisp.

Müəllif: Ramin Mahmudzadə,Naidə İsayeva,İsmayıl Sadıqov
Mənbə: Ümumtəhsil məktəblərinin 11-ci sinfi üçün İnformatika fənni üzrə Dərslik

• Teqlər:
• informatika
• , informatikanı öyrənmək
• , ekspert sistemləri

Mütəxəssis sistemlər: tarixi, xüsusiyyətləri, üstünlükləri, mənfi cəhətləri

The mütəxəssis sistemlər Bunlar müəyyən bir sahədəki insan mütəxəssisinin qərar qəbul etmə qabiliyyətini təqlid edən kompüter sistemləri kimi müəyyən edilir. Mürəkkəb qərar qəbul etmə problemlərini etibarlı və interaktiv şəkildə həll etmək üçün həm evristik strategiyalardan, həm də faktlardan istifadə edirlər.

Bunlar olduqca mürəkkəb problemləri həll etmək, bilik bazaları ilə düşünmək üçün hazırlanmışdır. Prosedur kodu ilə təmsil olunmaqdansa, bunu əsasən If-Sonra qaydaları ilə edirlər.

Özlərini ifadə edə bilirlər və bir sıra biliklər haqqında düşünə bilirlər, bu da ümumiyyətlə insan mütəxəssisi tələb edəcək bir çox problemi həll etməyə imkan verir. Mütəxəssis sistemlər bugünkü süni zəka, dərin öyrənmə və maşın öyrənmə sistemlərinin sələfləri idi.

Mütəxəssis bir sistem işçinin problem həllində ümumi fəaliyyətini əvəz edə bilməz. Bununla birlikdə, problemin yaradıcı və yenilikçi tərəflərini insanlara həvalə edərək fərdin bir problemi həll etmək üçün görməli olduğu işin həcmini kəskin şəkildə azalda bilərlər.

Maliyyə xidmətləri, telekomunikasiya, səhiyyə, müştəri xidmətləri, video oyunlar və istehsalat kimi bir çox sənayedə mühüm rol oynamışlar.

Sistem tutumu

Mütəxəssis sistem iki alt sistemi özündə cəmləşdirir: toplanmış faktları və təcrübəni özündə cəmləşdirən bilik bazası və yenilərini çıxarmaq üçün hər bir konkret vəziyyətdə məlumat bazasına və ya bilinən faktlara tətbiq etmək üçün bir sıra qaydalar olan bir nəticə mühərriki. aktlar.

Sistemin imkanları, məlumat bazasına və ya qayda dəstinə əlavə ilə artırıla bilər.

Məsələn, günümüzdəki mütəxəssis sistemlər avtomatik öyrənmə qabiliyyətinə sahib ola bilər və bu da təcrübələrini əsas götürərək insanlar kimi təcrübələrini əsas götürərək performanslarını artırmağa imkan verir.

Bundan əlavə, müasir sistemlər yeni bilikləri daha asanlıqla özündə cəmləşdirə və beləliklə asanlıqla yenilənə bilər. Bu cür sistemlər mövcud biliklərdən daha yaxşı ümumiləşdirə və böyük miqdarda kompleks məlumatları idarə edə bilər.

Tarix

– İlkin inkişaflar

1950-ci illərin sonlarında, təcrübə, insan qərar verməsini təqlid etmək üçün kompüter texnologiyasından istifadə etmək imkanı ilə başladı. Məsələn, tibbdə diaqnostik tətbiqetmələr üçün kompüter dəstəkli sistemlər yaradılmağa başladı.

Bu ilkin diaqnostika sistemləri xəstələrin simptomlarını və laboratoriya test nəticələrini sistemə daxil edərək nəticədə bir diaqnoz yaratmaq üçün sistemə daxil etdi. Bunlar ekspert sistemlərinin ilk formaları idi.

– Əsas inkişaflar

Altmışıncı illərin əvvəllərində yaxşı təyin olunmuş problemləri həll edən proqramlar hazırlandı. Məsələn, oyunlar və ya maşın tərcümələri.

Bu proqramlar təqdim olunan məntiqi və riyazi problemlərin öhdəsindən gəlmək üçün ağıllı mülahizə üsulları tələb edirdi, lakin çox əlavə bilik tələb etmirdilər.

Tədqiqatçılar bir çox maraqlı problemləri həll etmək üçün proqramların yalnız problemləri şərh edə bilməməsi lazım olduğunu, onları tam başa düşmək üçün təməl biliklərə ehtiyac duyduqlarını anlamağa başladılar.

Bu tədricən daha çox biliyə yönəlmiş ekspert sistemlərinin inkişafına səbəb oldu.

Mütəxəssis sistemlər konsepsiyası rəsmi olaraq 1965-ci ildə ABŞ-ın Stanford Universitetinin professoru Edward Feigenbaum tərəfindən hazırlanmışdır.

Feigenbaum, dünyanın yeni prosessor texnologiyası və kompüter arxitekturası sayəsində məlumatların işlənməsindən bilik emalına keçdiyini izah etdi.

Dendral

Altmışıncı illərin sonlarında Dendral adlanan ilk mütəxəssis sistemlərindən biri kimyəvi birləşmələrin analizinə yönəldilmişdir.

Dendralın bilikləri kimyəvi birləşmələrin qarşılıqlı təsirlərini təsvir edən yüzlərlə qaydadan ibarət idi. Bu qaydalar kimyaçılarla kompüter alimləri arasında illərdir davam edən əməkdaşlığın nəticəsi idi.

– Yetkinlik

Mütəxəssis sistemlər 1980-ci illərdə çoxalmağa başladı. Fortune 500 şirkətlərinin bir çoxu bu texnologiyanı gündəlik iş fəaliyyətlərində tətbiq etdilər.

1990-cı illərdə Oracle və SAP kimi bir çox iş tətbiq satıcıları, iş məntiqini izah etmək üçün mütəxəssis sistemlərinin bacarıqlarını məhsul paketinə inteqrasiya etdilər.

xüsusiyyətləri

– Təcrübə səviyyəsi

Mütəxəssis sistem ən yüksək səviyyədə təcrübə təklif etməlidir. Effektivlik, dəqiqlik və xəyali problem həllini təmin edir.

– Vaxtında reaksiya

İstifadəçi mütəxəssis sistemi ilə kifayət qədər ağlabatan bir müddət ərzində qarşılıqlı əlaqədədir. Bu qarşılıqlı əlaqə müddəti bir mütəxəssisin eyni problem üçün ən dəqiq həlli əldə etmək üçün sərf etdiyi vaxtdan az olmalıdır.

– Etibarlılıq

Mütəxəssis sistemin yaxşı etibarlılığı olmalıdır. Bunu etmək üçün heç bir səhv etməməlisiniz.

– Effektiv mexanizm

Mütəxəssis sistemdə mövcud olan bilik məcmuəsini idarə etmək üçün səmərəli bir mexanizm olmalıdır.

– Problemləri həll edin

Mütəxəssis bir sistem çətin problemlərin öhdəsindən gəlməyi və həll yolları təqdim etmək üçün düzgün qərarlar verməyi bacarmalıdır.

– Komponentlər

Bilik bazası

Sistemin təcrübə sahəsinə uyğun mütəşəkkil bir məlumat toplusudur.

İnsan mütəxəssisləri ilə müsahibələr və müşahidələr yolu ilə məlumat bazasını təşkil edən faktlar götürülməlidir.

Nəticə mühərriki

Tövsiyə və ya nəticə çıxarmaq üçün məlumat bazasındakı həqiqətləri qaydalar vasitəsilə şərh edin və qiymətləndirin.

Bu bilik If-Sonra istehsal qaydaları şəklində təmsil olunur: “Bir şərt doğrudursa, aşağıdakı çıxılmaq olar.”

Nəticələr

Hər istehsal qaydasının nəticəsinə və son tövsiyəyə bir ehtimal faktoru tez-tez əlavə olunur, çünki əldə edilmiş nəticə mütləq bir qətilik deyil.

Məsələn, göz xəstəliklərinin diaqnozu üçün bir mütəxəssis sistemi, verilən məlumatlara əsasən, bir insanda% 90 ehtimalla qlaukoma olduğunu göstərə bilər.

Həm də nəticənin əldə olunduğu qaydaların ardıcıllığı göstərilə bilər. Bu zəncirin izlənməsi tövsiyənin etibarlılığını qiymətləndirməyə kömək edir və öyrənmə vasitəsi kimi faydalıdır.

Növlər

Qayda əsaslı

Bu sistemdə bilik bir sıra qaydalar şəklində təmsil olunur. Qayda bilikləri ifadə etməyin birbaşa və çevik bir yoludur.

Qayda iki hissədən ibarətdir: şərt adlandırılan “If” hissəsi və çıxılma adlanan “Sonra” hissəsi. Bir qaydanın əsas sintaksisidir: If (şərt) Sonra (çıxılma).

Qeyri-səlis məntiqə əsaslanır

“Çox kiçik”, “orta dərəcədə çətin”, “o qədər də köhnə deyil” kimi qeyri-müəyyən sözlərdən istifadə edərək biliklərinizi ifadə etmək istədiyiniz zaman qeyri-səlis məntiqdən istifadə edə bilərsiniz.

Bu məntiq dəqiq olmayan tərifi təsvir etmək üçün istifadə olunur. Hər şeyin sürüşmə miqyasında təsvir edildiyi fikrinə əsaslanır.

Klassik məntiq iki müəyyənlik üzərində işləyir: True (1) və False (0). Qeyri-səlis məntiqdə bütün əminlik dəyərləri 0-dan 1-ə qədər olan həqiqi rəqəmlər kimi ifadə olunur.

Qeyri-səlis məntiq klassik məntiqin mütləq doğruluğundan çox, bir dərəcə doğruluğa əsaslanan bilikləri təmsil edir.

Sinir

Qaydaya əsaslanan ekspert sisteminin üstünlükləri eyni zamanda sinir şəbəkəsinin öyrənmə, ümumiləşdirmə, möhkəmlik və paralel məlumat işlənməsi kimi üstünlüklərini birləşdirir.

Bu sistem ənənəvi məlumat bazasından daha çox sinir məlumat bazasına malikdir. Bilik neyronlarda ağırlıq kimi saxlanılır.

Bu birləşmə sinir ekspert sisteminin nəticələrini əsaslandırmasına imkan verir.

Sinir-diffuz

Qeyri-səlis məntiq və sinir şəbəkələri ekspert sistemlərinin qurulması üçün bir-birini tamamlayan vasitədir.

Qeyri-səlis sistemlərdə öyrənmə qabiliyyəti yoxdur və yeni bir mühitə uyğunlaşa bilmir. Digər tərəfdən, sinir şəbəkələri öyrənə bilsə də, istifadəçi üçün bunların prosesi çox mürəkkəbdir.

Sinir-qeyri-səlis sistemlər, sinir şəbəkəsinin hesablama və öyrənmə qabiliyyətlərini insan biliklərinin nümayişi ilə və qeyri-səlis sistemlərin izah etmə bacarıqlarını birləşdirə bilər.

Nəticədə, sinir şəbəkələri daha şəffaf olur, qeyri-səlis sistem isə öyrənmə qabiliyyətinə sahib olur.

Üstünlük

Mövcudluğu

Proqramın kütləvi istehsalı sayəsində mütəxəssis sistemlər hər yerdə, hər zaman hazırdır.

Risk azaldı

Bir şirkət insanlar üçün təhlükəli olan mühitlərdə mütəxəssis bir sistem işlədə bilər. Bunlar insanların işləyə bilmədiyi hər hansı bir təhlükəli mühitdə istifadə edilə bilər.

Ticarət bilikləri

Bir şirkətdəki fərdlərin biliklərindən fərqli olaraq təşkilati bilikləri inkişaf etdirmək üçün bir vasitə ola bilərlər.

İzahı cavablandırın

Cavab verməyə səbəb olan mülahizələri təfərrüatlı şəkildə ifadə edərək qərar verdikləri barədə adekvat bir açıqlama verə bilirlər.

Təlim vasitələri kimi istifadə edildikdə yeni başlayanlar üçün daha sürətli öyrənmə əyrisi ilə nəticələnirlər.

Tez cavab

Sürətli və dəqiq cavablar almağa kömək edir. Mütəxəssis sistem tapşırıq payını insan mütəxəssisindən daha sürətli başa çatdıra bilər.

Aşağı səhv dərəcəsi

Uğurlu mütəxəssis sistemlərinin səhv nisbəti olduqca aşağıdır, bəzən eyni tapşırıq üçün insan səhv dərəcəsindən çox aşağıdır.

Duyğusuz cavab

Mütəxəssis sistemlər həyəcanlanmadan işləyir. Gərginləşmirlər, yorulurlar və ya çaxnaşmırlar və fövqəladə vəziyyətlərdə davamlı işləyirlər.

Bilik qalıcılığı

Ekspert sistemi əhəmiyyətli dərəcədə məlumat saxlayır. Bu ehtiva edən məlumat sonsuza qədər davam edəcəkdir.

Sürətli prototipləşdirmə

Mütəxəssis bir sistemlə adətən kompleks İT layihələri ilə əlaqəli olan aylar və ya illər deyil, bir neçə qayda daxil etmək və bir prototip inkişaf etdirmək mümkündür.

Birdən çox təcrübə

Mütəxəssis sistem bir çox ixtisaslı mütəxəssisin biliklərini ehtiva edən və beləliklə də mürəkkəb problemləri həll etmək qabiliyyətinə sahib olacaq şəkildə dizayn edilə bilər.

Bu, mütəxəssis problemlərinin həlli üçün məsləhətçilərin xərclərini azaldır. Alınması çətin olan məlumat mənbələri əldə etmək üçün bir vasitədirlər.

Dezavantajları

Bilik əldə etmə

Hər hansı bir proqram tətbiqi üçün müəyyən sahələrdə mütəxəssislərin vaxtını almaq həmişə çətindir, lakin mütəxəssis sistemlər üçün bu xüsusilə çətindir, çünki mütəxəssislər təşkilatlar tərəfindən yüksək qiymətləndirilir və daima təşkilatlar tərəfindən tələb olunur.

Nəticə olaraq, son illərdə aparılan çox sayda tədqiqat, mütəxəssislər tərəfindən müəyyənləşdirilmiş qaydaların dizaynı, ayıklanması və saxlanılması prosesinin avtomatlaşdırılmasına kömək edən bilik əldə etmə vasitələrinə yönəlmişdir.

Sistem inteqrasiyası

Sistemlərin verilənlər bazaları ilə inteqrasiyası ilk mütəxəssis sistemlər üçün çətin idi, çünki alətlər əsasən korporativ mühitlərdə bilinməyən dillərdə və platformalarda idi.

Nəticədə, mütəxəssis sistem alətlərini köhnə mühitlərlə birləşdirmək və daha standart platformalara köçürmək üçün böyük bir səy göstərildi.

Bu problemlər əsasən paradiqma dəyişikliyi ilə həll olundu, çünki kompüterlər kompüter mühitində tədricən ciddi iş sistemlərinin inkişafı üçün qanuni platforma kimi qəbul edildi.

İşləmə mürəkkəbliyi

Bilik bazasının artırılması işlənmənin mürəkkəbliyini artırır.

Məsələn, bir mütəxəssis sistemində 100 milyon qayda varsa, bunun çox mürəkkəb olacağı açıqdır və bir çox hesablama problemi ilə qarşılaşacaqdır.

Bir nəticə mühərriki qərar vermək üçün çox sayda qaydaları işləyə bilməli olmalıdır.

Çox sayda qayda olduqda, bu qərar qaydalarının bir-birinə uyğun gəldiyini yoxlamaq da çətindir.

Daha səmərəli fəaliyyət göstərmək üçün qaydaların istifadəsinə və ya qeyri-müəyyənliklərin necə həll ediləcəyinə üstünlük vermək də çətindir.

Bilik yeniləməsi

Bilik bazası ilə əlaqəli problemlərdən biri də yeniləmələrin tez və effektiv şəkildə aparılmasıdır. Həm də yeni bilikləri necə əlavə etmək olar, yəni bu qədər qaydalar arasında hara əlavə etmək olar.

Proqramlar

Diaqnoz və nasazlıqların aradan qaldırılması

Bütün nasazlıq doğuran sistemləri ümumiləşdirir və arızalı bir proses və ya cihaz üçün düzəldici tədbirlər təklif edir.

Mütəxəssis sistem texnologiyasının tətbiq olunduğu ilk məlumat sahələrindən biri tibbi diaqnoz idi. Bununla birlikdə, mühəndis sistemlərinin diaqnostikası tibbi diaqnostikanı sürətlə üstələyib.

Diaqnoz belə ifadə edilə bilər: təqdim olunan dəlillər nəzərə alınmaqla, problem, səbəb və ya səbəb nədir?

Planlaşdırma və planlaşdırma

Bu ekspert sistemləri, materiallara, işçilərə və digər məhdudiyyətlərə baxaraq, zaman keçdikcə bu tədbirlərin ətraflı qaydalarını təmin edərək, bu hədəflərə çatan bir sıra hərəkətləri təyin etmək üçün bir sıra hədəfləri təhlil edir.

Buna misal olaraq aviaşirkətin işçi heyəti və uçuş cədvəli və istehsal prosesinin planlaşdırılması daxildir.

Maliyyə qərarları

Bankirlərin fiziki şəxslərə və şirkətlərə kredit verib verməmələrini müəyyənləşdirmək üçün maliyyə məsləhət sistemləri yaradılmışdır.

Sığorta şirkətləri bu mütəxəssis sistemlərindən müştərinin təqdim etdiyi riski qiymətləndirmək və bununla da sığortanın qiymətini təyin etmək üçün istifadə edirlər.

Prosesin monitorinqi və nəzarəti

Anomaliyaları müşahidə etmək, meylləri proqnozlaşdırmaq və səhvlərin optimallaşdırılmasına və düzəldilməsinə nəzarət etmək üçün fiziki cihazların məlumatlarını real vaxtda təhlil edirlər.

Bu sistemlərin nümunələri neft emalı və polad istehsalı sahələrindədir.

Bilik konsaltinqi

Bu tətbiqetmənin əsas funksiyası, istifadəçinin problemi üçün bu problemin olduğu mühitdə mənalı bilik təmin etməkdir.

Dünyada ən geniş yayılmış iki mütəxəssis sistem bu kateqoriyaya aiddir.

Bu sistemlərdən birincisi, istifadəçiyə mətndə qrammatikadan düzgün istifadə barədə məsləhət verən məsləhətçidir.

İkincisi, vergilərin hazırlanması sisteminə bağlı olan bir vergi məsləhətçisidir. Strategiya və xüsusi vergi siyasətləri barədə istifadəçiyə məsləhət verir.

İstinadlar

1. Guru99 (2019). Süni Zəkada Mütəxəssis Sistem: Nədir, Tətbiqlər, Nümunə. Buradan götürülmüşdür: guru99.com.
2. Wikipedia, pulsuz ensiklopediya (2019). Mütəxəssis sistem. En.wikipedia.org saytından götürülmüşdür.
3. Margaret Rouse (2019). Mütəxəssis sistem. Techtarget. Buradan götürülmüşdür: searchenterpriseai.techtarget.com.
4. Vladimir Zwass (2019). Mütəxəssis sistem. Ansiklopediya Buradan götürülmüşdür: britannica.com.
5. Wtec (2019). Mütəxəssis Sistemlərin Tətbiqləri. Alınan: wtec.org.
6. Viral Nagori (2014). Mütəxəssis sistem növləri: Müqayisəli tədqiqat. Semantik Alim Alınan: pdfs.semanticscholar.org.
7. Hesablama Dünyası (2010). Mütəxəssis sistemlər. Buradan götürülmüşdür: intellig.worldofcomputing.net.