Intelligenza artificiale - sistemi esperti

Le  differenze  tra  un  sistema  esperto  e  un  qualsiasi  altro  programma  convenzionale  sta  nel  fatto  che  i  

sistemi  esperti  simulano  il  ragionamento  umano,  piuttosto  che  un  calcolo  su  variabili  che  da  luogo  a  un  

risultato  e  a  una  spiegazione  associata  al  valore  dello  stesso.  Il  sistema  esperto  opera  su  dati  forniti  

dall’operatore  usando  la  base  della  conoscenza  per  il  calcolo  della  soluzione  e  ciò  permette  di  usare  metodi  

euristici  per  il  reperimento  delle  regole  dalla  base  della  conoscenza  da  applicare    (che  però  non  sempre  

sono  garanzia  di  successo).  

I  sistemi  esperti  possono  essere  basati  su  regole  o  su  alberi.    

I  sistemi  basati  su  regole  (dette  regole  di  produzioni)  sono  programmi  in  cui  la  base  delle  conoscenze  è  

popolata  da  costrutti  del  tipo  “IF  (condizione)  THEN  (azione)”  grazie  alle  quali,  data  una  base  di  fatti,  il  

motore  inferenziale  riesce  a  dedurre  nuovi  fatti.  

I  sistemi  basati  su  alberi  creano  un  albero  su  cui  classificano  i  vari  dati  del  problema.  Il  motore  inferenziale  

tramite  algoritmi  euristici  deduce  nuovi  dati  da  aggiungere  all’albero.  La  soluzione  viene  trovata  quando  il  

processo  di  navigazione  dell’albero  temina.    

Un  sistema  esperto  è  formato  da  4  moduli  principali:    

  -­‐ Base  di  conoscenza  (Knowledge  Base)  

Il  sistema  esperto  si  basa  sul  concetto  di  conoscenza,  concetto  che  viene  definito  e  categorizzato  in  

base  ai  tipi  di  conoscenza  ed  esperienza  che  un  esperto  di  settore  può  avere.    La  conoscenza  

specializzata  di  un  dato  settore,  viene  opportunamente  codificata  e  memorizzata  in  una  “base  di  

conoscenza”,  che  può  essere  vista  come  un  database  contenente  tutte  le  conoscenze  possedute.  La  

base  di  conoscenza  è  aggiornabile    e  ciò  permette  di  mantenere  il  sistema  aggiornato  e  più  

completo.  La  base  di  conoscenza  viene  utilizzata  dal  sistema  esperto  basato  su  regole  per  risolvere  i  

problemi    in  forma  IF  (condizione)  THEN  (azione).  

-­‐ Base  dei  fatti  (Fact  Base)  

La  base  dei  fatti  contiene  delle  informazioni  temporanee  che  rappresentano  i  dati  del  problema  da  

risolvere  in  quel  momento.  I  fatti  rappresentano  la  situazione  attuale  e  una  volta  risolto  il  problema  

possono  essere  cancellati.  

Contiene  l’insieme  di  fatti  che  descrivono  la  situazione  su  cui  vengono  confrontate  la  parte  IF  

(condizione)  delle  regole  di  produzione.  

-­‐ Motore  inferenziale  

Il  motore  inferenziale  è  il  “cervello”  del  sistema  esperto,  infatti  tramite  algoritmi  che  operano  sulla  

base  delle  conoscenze  e  sulla  base  dei  fatti  è  in  grado  di  popolare  ulteriormente  la  base  dei  fatti  

tramite  la  creazione  di  fatti  indotti  o  dedotti  scandendo  la  base  della  conoscenza.  La  selezione  delle  

regole  alla  base  dell’algoritmo  di  scansione  della  base  della  conoscenza  prevede  anche  l’ausilio  

degli  input  dati  dall’utente  tramite  l’interfaccia  utente.    

In  pratica  il  motore  inferenziale  esegue  appunto  l’inferenza  collegando  le  regole  della  base  della  

conoscenza  con  i  fatti  contenuti  nella  base  dei  fatti.  

-­‐ Interfaccia  utente  

L’interfaccia  utente  ha  lo  scopo  di  far  dialogare  il  sistema  esperto  con  l’utente.  

Tramite  tale  interfaccia  il  sistema  permette  all’utente  di  porre  il  problema  da  risolvere  al  sistema  

esperto  e  dopo  un  dialogo  in  cui  il  sistema  richiede  i  dati  su  cui  inferenziare,  fornisce  la  soluzione  al  

problema  (risultato  del  processo  inferenziale)  e  spiega  il  processo  deduttivo  che  ha  portato  a  tale  

soluzione.    

Il  funzionamento  del  sistema  esperto  

Per  far  risolvere  un  problema  a  un  sistema  esperto,  bisogna  prima  popolare  la  base  dei  fatti  con  le  

informazioni  relative  al  problema  che  necessita  di  soluzione,  e  ciò  di  solito  avviene  tramite  l’interfaccia  

utente  che  come  se  fosse  un  esperto  (umano)  fa  domande  (a  risposta  multipla  o  a  inserimento  di  valori)  

all’utente.  

Inizia  poi  il  lavoro  del  motore  inferenziale  che  tramite  algoritmi  (e  in  base  al  tipo  di  regole  su  cui  è  basato)  

deduce  nuovi  fatti  da  inserire  nella  base  dei  fatti,  fino  al  raggiungimento  di  una  soluzione  che  viene  

mostrata  all’utente  e  su  richiesta  viene  anche  visualizzato  il  ragionamento  “logico”  che  ha  portato  alla  data  

conclusione.  

Ad  esempio  in  un  sistema  basato  su  regole  di  produzioni  il  funzionamento  si  basa  su  3  fasi:  confronto,  

risoluzione  dei  conflitti,  esecuzione.  Nella  fase  di  confronto  vengono  individuate  le  regole  le  cui  

precondizioni  sono  soddisfatte  dalla  base  dei  fatti.  Nella  fase  di  risoluzione  dei  conflitti  viene  controllato  

che  l’esecuzione  di  una  regola  non  “cancelli”  delle  precondizioni  delle  regole  da  eseguire  successivamente.  

Tramite  questo  controllo  vengono  schedulate  in  modo  opportuno  le  esecuzioni  delle  regole.  L’esecuzione  

delle  regole  prevede  che  una  dopo  l’altra,  ogni  regola  venga  eseguita  seguendo  lo  schedule  generato  dalla  

risoluzione  dei  conflitti,  terminando  quando  la  lista  di  regole  è  finita.  

Il  sistema  continua  a  ciclare  queste  3  fasi  fino  a  quando  non  ci  sono  più  regole  da  eseguire  e  mostra  la  

soluzione  (se  trovata)  all’utente.  

Incertezza  

L’incertezza  è  sempre  presente  quando &