SE1314-c1NoAnim

Sisteme Expert - Sem I 2013/2014

Sisteme Expert

Radu Razvan Slavescu

Universitatea Tehnica din Cluj-NapocaCatedra Calculatoare


Outline

Outline

Sisteme ExpertDefinitieStructura generica a unui sistem expertEvolutia istoricaAvantajele utilizarii unui sistem expertCaracteristicile sistemelor expert

Domenii de aplicabilitate pentru SE

Dezvoltarea unui sistem expertUnelte pentru dezvoltarea sistemelor expert


Administrativ

CursS.l. ing. Radu Razvan [email protected]://cs-gw.utcluj.ro/˜srazvanhttp://cs-gw.utcluj.ro/˜isgroup

Lab + ProiectS.l. ing. Radu Razvan Slavescu


Definitie (Feigenbaum)Sistem expert = ”program de calculator inteligent care folosestecunostinte si proceduri de inferenta pentru a solutionaprobleme suficient de dificile ıncat sa necesite un nivelsemnificativ de expertiza umana pentru rezolvare”

Definitie

Sistem Expert = Baza de cunostinte + Motor de inferente

RemarcaCunostinte = tot ce stim despre domeniu.Inferenta = obtinere de cunostinte noi, din cele existente, prinrationare automata.


CursI Componentele unui sistem expertI Domenii de aplicabilitateI Reprezentarea cunostintelorI Motorul de inferente: tipuri de rationareI Interfata cu utilizatorulI Exemple de sisteme expert. Studii de caz.


LaboratorSaptamanile 1-6 ale semestrului.Generatoare de sisteme expert:

I CLIPS: C Language Integrated Production Systemhttp://clipsrules.sourceforge.net

I JESS: Java Expert System Shellhttp://www.jessrules.com


ProiectIncepand cu a 8-a saptamana a semestruluiScop: dezvoltarea unei miniaplicatii, folosind uneltele studiate,ıntr-un domeniu ales de student sau cadru didactic


Bibliografie

R. R. SlavescuSisteme Expert - note de curs.Universitatea Tehnica Cluj-Napoca, 2013-2014.

J. C. Giarratano, G. Riley.Expert Systems, Principles and Programming (4th ed.).Course Technology, 2004, ISBN 0-534-38447-1

E. Friedman-Hill.Jess in Action : Java Rule-Based Systems.Manning Publications Co, 2003, ISBN 1930110898.


Bibliografie suplimentara

N. J. Nilsson.Artificial Intelligence: A New Synthesis.Morgan Kaufmann, 1998, ISBN 978-1558604674.

S. Russell, P. Norvig.Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.).Prentice Hall, 2009, ISBN 978-0-13-604259-4.


Bibliografie

CLIPS webpagehttp://clipsrules.sourceforge.net

JESS webpagehttp://www.jessrules.com

http://clipsrules.sourceforge.net

http://www.jessrules.com


EvaluareMedie ponderata:

I Examen final, scris: 50 %I Laborator: 25 %I Proiect: 25 %

Conditia de promovare: media ≥ 4.50


Examen finalI 50 % din nota finalaI 2 subiecte din ıntreaga materie predata, fiecare notat de la

1 la 10I sesiunea din iarna 2013/2014I restante: ın timpul sesiunii


Test laboratorI 25 % din nota finalaI ın a 7-a saptamana a semestrului, ın cadrul orei de

laboratorI evaluare a materiei predate ın laborator


ProiectI 25 % din nota finalaI ın ultima saptamana a semestrului, ın cadrul orei de

laborator (nu se admit amanari)I prezentare a aplicatiei dezvoltate ın laborator


Sisteme Expert

Definitie

Ce este un sistem expert?

I Sistem expert = ”program de calculator inteligent carefoloseste cunostinte si proceduri de inferenta pentru asolutiona probleme suficient de dificile ıncat sa necesite unnivel semnificativ de expertiza umana pentru rezolvare”

I ”Expert Systems are called that because their behavior,their performance on solving difficult tasks, rivals the besthuman experts in certain specific areas (called domains)”

I Foloseste cunostinte specializate pentru a rezolvaprobleme ıntr-un mod similar cu cel ın care ar face-o unexpert uman

I Expert uman = persoana ınzestrata cu cunostintespecializate, care nu sunt stapanite de toata lumea


Sisteme Expert

Definitie

Domeniile implicate

Domeniul problemei: domeniu specific de interes (ex.medicina)Domeniul de cunostinte: totalitatea cunostintelor expertuluiprivitoare la problema


Sisteme Expert

Definitie

The Founding Fathers and their tests

Testul Turing

Comportamentul unei entitati(ex. program) este suficient de

asemanator cu al unui om(presupus inteligent) ıncat un

arbitru uman sa nu poatadeosebi cele doua entitati

printr-un dialog

Testul Feigenbaum

Performanta unui sistem expert(raspunsuri, explicatii etc.) estesuficient de asemanatoare cu a

unui expert ıntr-un domeniuspecificat ıncat un expert uman

ın domeniul respectiv sa nupoata deosebi cele doua entitati


Sisteme Expert

Definitie

Provocari

Edward A. FeigenbaumSome challenges and grand challenges for computationalintelligence. JACM, Vol. 50 Issue 1, 2003, pg. 32-40.

Provocari 2003

1. Trecerea testului Feigenbaumpentru un expert din 3

2. Extragere automata decunostinte din texteleexistente

3. Distilarea unei baze decunostinte din WWW

Situatia 2013

1. Sistemul Mycin: 70 %acuratete

2. IBM Watson, YAGO2(Yet Another GreatOntology)

3. tehnologiile SemanticWeb: RDF, OWL


Sisteme Expert

Structura

Structura generica a unui sistem expert

Se separa rationarea de cunostinte (McCarthy)


Sisteme Expert

Evolutie

DENDRALI Autori: Edward Feigenbaum, Bruce Buchanan, Joshua

Lederberg, Carl DjerassiuI Scop: Deducerea structurii moleculare pornind de la

formula bruta, folosind spectrul de masa (exemplu C2H6Opoate fi dimetileter: CH3 −O − CH3 sau alcool etilic:CH3 − CH2 −OH)

I Input: Spectrul de masa + formula bruta


Sisteme Expert

Evolutie

DENDRAL


Sisteme Expert

Evolutie

DENDRALI Solutie: generarea tuturor formulelor si testarea lor→

ineficientaI Specialistii cunosc sabloane ın spectrul de masa care

sugereaza structura (exemplu:DACA spectrul prezinta doua peakuriATUNCI avem o grupare C=O)

I Aceste sabloane pot fi codificate ca reguli IF-THENI O buna parte din cunostintele umane pot fi codificate ca

reguli IF-THEN (Newell)


Sisteme Expert

Evolutie

MYCINI Autori: Edward Shortliffe, Bruce Buchanan, Stanley N.

Cohen, s.a.I Scop: Diagnosticarea infectiilor de sangeI Performante: la nivel de specialist, net superioare

ıncepatorilorI Limitari legate de responsabilitatea juridica a deciziilor si

de lipsa integrarii cu bazele de date ale pacientilor


Sisteme Expert

Evolutie

MYCINI Reguli obtinute prin interviu de la experti umani (care le

obtinusera din experienta proprie, din carti sau de la altiexperti)

I Utilizarea regulilor incerte (cu un nivel de ıncredere de 75%, pacientul are boala X)

I Cunostintele fiind separate de rationare, din el a evoluatEMYCIN, un nucleu (shell) de sistem expert


Sisteme Expert

Evolutie

R1/XCONI Primul sistem expert comercial (McDermott)I Configurarea de calculatoare DECI Economii estimate la 40 de milioane de dolari pe an pentru

DEC


Sisteme Expert

Evolutie

Decision Support Systems

I Concentrate pe recomandarea de decizii, nu pe raspunsurila ıntrebari

I Se iau ın calcul si informatii legate de utilitatea deciziei, nunumai de probabilitatea ei

I E.g.: Clinical Decision Support Systems = ”systems whichlink health observations with health knowledge to influencehealth choices by clinicians for improved health care” (Dr.Robert Hayward de la Centre for Health Evidence, pewww.openclinical.org)


Sisteme Expert

Evolutie

Business Rules Management Systems

I Business Rule Management System = sistem softwarecare permite gestiunea regulilor de business ale uneicompanii.

I Reguli de business = regulile care codifica actiunile uneicompanii.

I Ex. Drools; JBoss Rules


Sisteme Expert

Evolutie

Sisteme de rationare automata

I Demonstratoare de teoreme (demonstrarea de propozitii ınlogica predicatelor de ordinul I folosind rezolutia si altereguli de inferenta)

I Retele semantice (reprezentari grafice ale relatiilor dintrecategorii)

I Sisteme de productie (bazate pe reguli cu actiuni ın parteadreapta)


Sisteme Expert

Evolutie

Sisteme de productie

I Bazate pe reguli, dar nu neaparat ın forma HornI Cunostinte : ın baza de reguli + ın memoria de lucru (fapte)I Reguli: p1 ∧ p2 ∧ ... ∧ pm ⇒ a1 ∧ a2... ∧ an

I p1, ..., pm = fapteI a1, ..., an = actiuni (ADAUGA fapt, STERGE fapt, etc.)


Sisteme Expert

Evolutie

Relatia SE-SBC-SP

I Sisteme bazate pe cunostinte: sunt capabile sa utilizezecunostinte (reprezentate sub diferite forme) ın rationare, saia decizii ın mod inteligent si sa le justifice

I Sisteme de productie: SBC care ısi stocheaza cunostintelesub forma de reguli IF-THEN si care folosesc de obiceirationarea ınainte (forward chaining)

I Sisteme expert: sisteme capabile sa rezolve sarcinile unuiexpert uman


Sisteme Expert

Evolutie

Componentele unui sistem expert bazat pe reguli


Sisteme Expert

Evolutie

Componentele unui sistem expert

I Interfata cu utilizatorul: comunicareI Modulul de explicatii: explicarea rationamentuluiI Modulul de achizitie de cunostinte: pentru introducerea

automata de cunostinte ın sistem (fara a fi codificateexplicit de catre un inginer de cunostinte)


Sisteme Expert

Evolutie

Componentele unui sistem expert

I Memoria de lucru: baza globala de fapte adevarate la unmoment dat

I Baza de cunostinte: regulile folosite de sistemI Motorul de inferente: decide care reguli sunt activate (au

conditiile satisfacute) si o aplica pe cea cu cea mai mareprioritate

I Agenda: lista ordonata de reguli activate la un moment dat


Sisteme Expert

Avantaje

Avantaje

I Disponibilitatea expertizei: accesul tuturor utilizatorilor laea

I Expertiza multipla: se ınglobeaza cunostintele mai multorexperti

I Cost redusI Permanenta: expertiza este disponibila oricand


Sisteme Expert

Avantaje

Avantaje

I Explicatii: rationamentul care a dus la concluzie poate fiexplicat detaliat

I Tutor inteligent: studentii pot urmari rationamenteleI Raspuns rapid: pentru situatii de urgentaI Raspuns ne-emotional: pentru situatii de urgenta, sub

stres


Sisteme Expert

Caracteristici

Caracteristici necesareI Performanta ridicata: calitatea raspunsurilor sa fie la

nivelul celor date de un expertI Timp de raspuns adecvat: mai mic sau egal cu cel al

expertului umanI Flexibilitate: cunostintele sistemulului sa poata fi adaugate

/ sterse / modificate dinamicI Justificarea cunostintelor (ex. provenienta regulilor)


Sisteme Expert

Caracteristici

Caracteristici necesareI Inteligibilitate: sistemul sa poata explica rationamentul sauI Listarea tuturor ipotezelor care explica faptele observateI Listarea tuturor dovezilor ımpotriva unei anumite ipotezeI Explicarea consecintelor unei ipoteze pentru a investiga

noi fapteI Prognoza ın cazul ın care ipoteza este adevarata


Domenii de aplicabilitate

Aplicatii

I Electronica: EURISKO(circuite VLSI 3D); SOPHIE(diagnoza)

I Medicina: PUFF (boli de plamani); CADUCEUS (medicinainterna)

I Geologie: PROSPECTOR (descoperiri de zacaminte)I Calculatoare: XCON (configurare); TIMM (diagnoza)I Chimie: DENDRAL (structuri de molecule)I Economie: asistarea deciziilor; proprietare


Domenii de aplicabilitate

Long Tail (Chris Anderson)


Dezvoltarea unui sistem expert




Unelte pentru dezvoltarea sistemelor expert

Scrierea unui sistem expert

I Limbaje functionale: LISP (e.g. MYCIN)I Limbaje logice: PROLOGI Drools - open sourceI Shell: CLIPS (C Language Integrated Production System)

- open sourceI Shell: JESS (Java Expert System Shell) - integrabil cu Java


Sumar

Sumar

Ce am vazut aziI Un sistem expert este un program care foloseste

cunostinte si inferente pentru a rezolva probleme care suntde competenta expertilor umani.

I Componente principale: baza de cunostinte + motor deinferente.

I Probleme: reprezentarea cunostintelor si rationareaI Nucleu (shell) = sistem expert ”golit” de cunostintele

specifice, deci reutilizabil.I Aplicabilitate: electronica; medicina; economie; chimie;

geologie.


Sumar

That’s all, folks!

Va multumesc pentru atentie...Intrebari?


Sumar

Teme Licenta

Cooperare ISGroup - Recognos

I Tema: Dezvoltare sistem ın sectorul turistic nationalI Domeniu tehnic:

1. Procesarea limbajului natural (romana)2. Tehnologiile Web-ului semantic: RDF, SPARQL, ontologii3. Analiza sentimentelor si opiniilor

I Limbaje de programare: la alegereI Contact (termen limita: 20 octombrie 2013):

[email protected]@[email protected]

Date post:	20-Oct-2015
Category:	Documents
Upload:	ioana-niculescu
View:	27 times
Download:	3 times

SE1314-c1NoAnim

Documents