Intelligenza artificiale - sistemi esperti

  Sistemi esperti

Descrizione  dei  sistemi  esperti  

In  intelligenza  artificiale  un  sistema  esperto  è  un  sistema  progettato  per  trasformare  il  calcolatore  in  un  

esperto  di  un  dato  settore.  E’  una  delle  applicazioni  più  importanti  dell’intelligenza  artificiale  perché  

permette  di  dare  soluzioni  a  problemi  complessi  di  un  dato  dominio  specifico.  Il  sistema  è  svincolato  dal  

linguaggio  utilizzato  per  la  sua  implementazione  e  anche  dal  tipo  di  macchina  sul  quale  deve  operare.  

Questo  rende  un  sistema  esperto  un  aiuto  applicabile  in  qualsiasi  momento  e  in  qualsiasi  luogo.  

Lo  scopo  di  un  sistema  esperto  è  quello  di  fornire  all’utente  una  soluzione  a  un  problema  che  sarebbe  

fornita  solo  da  un  esperto  del  settore.  

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)