Die Definition
Expertensysteme sind eine Art von Künstlicher Intelligenz, die auf der Erfassung von Wissen und Erfahrung von Experten in einem bestimmten Bereich basiert. Expertensysteme sind darauf ausgerichtet, dieses Wissen zu nutzen, um Entscheidungen zu treffen oder Probleme in diesem Bereich zu lösen, ähnlich wie ein menschlicher Experte.
Wissensbasis und Inferenzmechanismus
Expertensysteme bestehen aus zwei Hauptkomponenten: der Wissensbasis und dem Inferenzmechanismus. Die Wissensbasis ist eine Sammlung von Fakten, Regeln und Heuristiken, die von einem oder mehreren Experten auf einem bestimmten Gebiet erfasst und kodiert wurden. Der Inferenzmechanismus ist ein Algorithmus, der diese Wissensbasis nutzt, um Schlussfolgerungen zu ziehen oder Entscheidungen zu treffen.
Wenn ein Expertensystem ein Problem lösen soll, wird der Inferenzmechanismus verwendet, um das vorhandene Wissen auf das Problem anzuwenden. Dazu werden oft Regeln und Entscheidungsbäume genutzt, die das System durch die Schritte führen, die zur Lösung des Problems notwendig sind. Das Expertensystem kann auch weitere Informationen sammeln und analysieren, um zu einer fundierten Entscheidung zu kommen.
Von der Medizin bis Industrie
Expertensysteme können in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, von der Diagnose von medizinischen Erkrankungen bis hin zur Steuerung von industriellen Prozessen. Ein Vorteil von Expertensystemen ist, dass sie schnell und effizient Entscheidungen treffen können, ohne dass ein menschlicher Experte vor Ort sein muss. Zudem können sie dazu beitragen, menschliche Fehler zu minimieren und die Qualität der Entscheidungen zu verbessern.
Insgesamt ist die Funktionsweise von Expertensystemen in der KI darauf ausgerichtet, das Wissen und die Erfahrung von menschlichen Experten in einer automatisierten und effizienten Art und Weise zu nutzen, um komplexe Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen.