Sistemi Esperti: Componenti, Funzionamento e Applicazioni nell'Intelligenza Artificiale

Introduzione ai Sistemi Esperti

Un Sistema Esperto (SE) è un sistema che risolve problemi complessi attraverso una rappresentazione simbolica della conoscenza umana. È un'unità logica che trae conclusioni dalla sua base di conoscenza, decide cosa applicare, come procedere, risolve i conflitti e utilizza la conoscenza disponibile.

Componenti Fondamentali dei Sistemi Esperti

Meccanismo di Inferenza: Funzioni e Ruolo

Il meccanismo di inferenza determina le azioni da intraprendere, l'ordine di esecuzione e come interagiscono le diverse parti del Sistema Esperto. Le sue funzioni principali includono:

• Determinare come e quando le regole vengono elaborate.
• Controllare il dialogo con l'utente.

Caratteristiche dei Meccanismi di Ricerca Implementati

La progettazione di un Sistema Esperto considera diversi fattori per i suoi meccanismi di ricerca, tra cui:

• Il linguaggio di implementazione.
• La velocità di elaborazione.
• Le strategie di ricerca (non ordinate: casuale, euristica; basate su computer: concatenamento in avanti e all'indietro).
• La modalità di selezione della conoscenza.
• L'inclusione della metacognizione.
• Il tipo di logica utilizzata nel ragionamento.
• Il metodo per valutare la conoscenza incompleta o incerta.

Base di Conoscenza (Knowledge Base)

La Base di Conoscenza rappresenta l'universo in cui si inserisce il sistema. Contiene tutti i fatti, le regole e le procedure del dominio applicativo che sono importanti per risolvere il problema.

Base dei Fatti

La Base dei Fatti si differenzia dai dati nel senso che gli eventi sono parte integrante della Base di Conoscenza (BC), mentre i dati, che possono variare da una soluzione all'altra, dovrebbero essere raggruppati in file esterni alla BC.

Shell (Guscio) di un Sistema Esperto

La Shell è un sistema esperto che contiene una base di conoscenza vuota e le procedure separate per l'utilizzo della conoscenza, permettendo di costruire nuovi sistemi esperti su una struttura preesistente.

Sottosistema di Acquisizione della Conoscenza

Questo sottosistema si concentra principalmente sulla strutturazione della conoscenza, riducendo il tempo dedicato alle attività di programmazione. I suoi requisiti includono:

• Chiara rappresentazione della conoscenza.
• Controllo automatico della sintassi.
• Costante possibilità di accesso al linguaggio di programmazione.

Sottosistema di Spiegazione

È fondamentale che il sistema possa spiegare il proprio ragionamento e la portata dei progressi nella risoluzione del problema, rendendo trasparente il processo decisionale all'utente.

Caratteristiche dell'Interfaccia Utente

L'interfaccia di un Sistema Esperto deve essere progettata per massimizzare l'efficienza e la facilità d'uso:

• L'apprendimento del sistema dovrebbe essere veloce.
• L'utente non dovrebbe impiegare molto tempo per la gestione; il sistema dovrebbe essere intuitivo e facile da usare.
• Non deve essere dimenticato che il SE simula il comportamento di un esperto.
• La gestione deve essere comoda e relativamente semplice.
• Dovrebbe essere evitata, per quanto possibile, l'immissione errata dei dati.
• I risultati dovrebbero essere presentati in modo chiaro, e le domande e le spiegazioni devono essere comprensibili.

Tipi di Sistemi Esperti e Loro Applicazioni

Sistemi di Previsione

Deducono le probabili conseguenze di un dato insieme di circostanze.

• Previsione demografica.
• Previsione del traffico.
• Danni alle colture causati da insetti, parassiti, ecc.
• Conflitti armati basati su rapporti di intelligence.
• Domanda di risorse (petrolio, rame) in base a situazioni (geopolitiche, economiche, di sviluppo).

Sistemi di Diagnostica

Identificano le cause possibili di comportamenti o irregolarità osservate.

• Malattie da un insieme di sintomi.
• Componenti difettosi di un sistema.
• Guasti alle apparecchiature nei processi produttivi.

Sistemi di Pianificazione

Questi sistemi hanno lo scopo di progettare piani d'azione.

• Programmazione di percorsi.
• Programmazione di robot.
• Programmazione delle comunicazioni.
• Programmazione di esperimenti.
• Creazione di piani di volo.

Sistemi di Monitoraggio

Confrontano il comportamento di un sistema con il comportamento previsto e, dalle differenze, suggeriscono azioni correttive.

• Monitoraggio delle letture degli strumenti per rilevare condizioni di guasto nelle apparecchiature industriali.
• Rilevamento di condizioni favorevoli agli incidenti.
• Monitoraggio del traffico aereo.

Sistemi di Correzione (Remediation)

Sistemi che trovano rimedi appropriati per malfunzionamenti.

• Selezione del tipo di manutenzione necessaria per correggere errori nei cavi telefonici.
• Scelta della procedura di manutenzione per la riparazione di apparecchiature (locomotive, autobus, macchinari industriali, ecc.).
• Selezione di trattamenti chemioterapici per malattie.
• Debugging di programmi per computer.

Sistemi di Riparazione

Sistemi che sviluppano e attuano piani per rimediare a problemi diagnosticati.

• Riparazione di automobili.
• Riparazione di apparecchiature elettroniche.
• Taratura di strumenti.

Sistemi di Istruzione

Sistemi sviluppati per l'insegnamento e l'apprendimento indipendente.

• Formazione del personale sul funzionamento delle apparecchiature.
• Sviluppo di manuali intelligenti.
• Risoluzione di problemi tramite manuali.
• Istruzione su contenuti specifici.

Sistemi di Controllo

Questi sistemi sono destinati a governare e controllare il comportamento generale di un sistema. Interpretano ripetutamente la situazione attuale, prevedono il futuro, diagnosticano le cause dei problemi, formulano un piano di bonifica e ne monitorano l'attuazione al fine di assicurare il successo del controllo. Interagiscono con modelli di teoria del controllo deterministico.

• Controllo dei processi produttivi.
• Controllo delle operazioni.

Benefici dei Sistemi Esperti

• Facilitano la formazione del personale.
• Offrono capacità di trasferimento delle decisioni.
• Possono essere replicati a tempo indeterminato, in base alle necessità.
• Risolvono problemi che richiedono conoscenze specifiche e formali.
• Producono conclusioni più velocemente rispetto agli esperti umani.
• Hanno almeno la stessa competenza di un esperto umano.
• Sono raccomandati dove gli esperti umani sono scarsi.