エキスパートシステム
【英】：expert system
専門家システムとも呼ばれ, 人間の専門家がその専門知識を利用して多くの知的処理を行うのと同様に, 専門的な知識を貯蓄しておき, その知識を利用して知的な処理を行うコンピュータシステムのこと. エキスパートシステムは, データベース, 知識ベース, 推論機構, 知識獲得・修正機構, 説明機構などから構成される. その実現化にあたっては, 人間の専門家がもつ言語化しにくい知識をいかにしてコンピュータ内に表現するかが重要な課題となる.
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エキスパートシステム
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/11/10 09:10 UTC 版)
エキスパートシステム（英語: expert system）とは、人工知能研究から生まれたコンピュータシステムで、人間の専門家（エキスパート）の意思決定能力をエミュレートするものである[1]。専門家のように知識についての推論によって複雑な問題を解くよう設計されており、通常のプログラミングのようにソフトウェア開発者が設定した手続きに従うわけではない[2][3][4]。1970年代に人工知能の研究者によって開発され、1980年代にわたって商業的に適用され[5]、AIソフトウェアとして最初に成功を収めた形態である[6][7][8][9][10][11]。日本語訳では専門家システムと言う場合もある。
注釈
出典
- ^ Jackson 1998, p. 2
- ^ Nwigbo Stella and Okechuku Chuks, School of Science Education, Expert system: a catalyst in educational development in Nigeria: "The ability of this system to explain the reasoning process through back-traces (...) provides an additional feature that conventional programming does not handle"
- ^ Regina Barzilay, Daryl McCullough, Owen Rambow, Jonathan DeCristofaro, Tanya Korelsky, Benoit Lavoie: "A new approach to expert system explanations"
- ^ Conventional programming
- ^ a b Cornelius T. Leondes (2002). Expert systems: the technology of knowledge management and decision making for the 21st century. pp. 1–22. ISBN 978-0-12-443880-4
- ^ a b ACM 1998, I.2.1
- ^ a b Russell & Norvig 2003, pp. 22−24
- ^ a b Luger & Stubblefield 2004, pp. 227–331
- ^ a b Nilsson 1998, chpt. 17.4
- ^ a b McCorduck 2004, pp. 327–335, 434–435
- ^ a b Crevier 1993, pp. 145–62, 197−203
- ^ Nwigbo Stella and Agbo Okechuku Chuks, School of Science Education, Expert system: a catalyst in educational development in Nigeria: "Knowledge-based systems collect the small fragments of human know-how into a knowledge-base which is used to reason through a problem, using the knowledge that is appropriated"
- ^ Koch, C.G.; Isle, B.A.; Butler, A.W. (1988). “Intelligent user interface for expert systems applied to power plant maintenance and troubleshooting”. IEEE Transactions on Energy Conversion 3 (1): 71–77. doi:10.1109/60.4202. ISSN 08858969.
- ^ McTear, Michael F. (2002). “Spoken dialogue technology: enabling the conversational user interface”. ACM Computing Surveys 34 (1): 90–169. doi:10.1145/505282.505285. ISSN 03600300.
- ^ Lowgren, J. (1992). “The Ignatius environment: supporting the design and development of expert-system user interfaces”. IEEE Expert 7 (4): 49–57. doi:10.1109/64.153464. ISSN 0885-9000.
- ^ George F. Luger and William A. Stubblefield, Benjamin/Cummings Publishers, Rule Based Expert System Shell: example of code using the Prolog rule based expert system shell
- ^ A. MICHIELS, INTRODUCTION A PROLOG ET AU TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL, Université de Liège, Belgique: "PROLOG, the first declarative language
- ^ Carnegie Mellon University's AI Web Site: "Prolog was the most popular AI language in Japan and probably in Europe"
- ^ Ivana Berković, Biljana Radulović and Petar Hotomski, University of Novi Sad, 2007, Extensions of Deductive Concept in Logic Programing and Some Applications: "the defects of PROLOG-system: the expansion concerning Horn clauses, escaping negation treatment as definite failure"
- ^ Dr. Nikolai Bezroukov, Softpanorama: "I think that most people exposed to Prolog remember strongly the initial disappointment. Language was/is so hyped but all you can see initially are pretty trivial examples that are solved by complex, obscure notation that lacks real expressive power: some of simple examples can be expressed no less concisely is many other languages"
- ^ Durkin, J. Expert Systems: Catalog of Applications. Intelligent Computer Systems, Inc., Akron, OH, 1993.
- ^ Giarratano & Riley, p. 21
- ^ Nabil Arman, Polytechnic University of Palestine, January 2007, Fault Detection in Dynamic Rule Bases Using Spanning Trees and Disjoin Sets
- ^ Kenneth Laudon, Jane Laudon, Eric Fimbel, "Management Information Systems: Managing the Digital Firm", Business & Economics, 2010 edition, chapter 11-3.5: 多くのエキスパートシステムの実装には多大な開発工数がかかり、期間的にも費用的にも膨大となった。専門家を多数雇用して訓練した方がコストがかからないこともある、（中略） 一部の大規模なエキスパートシステムはあまりにも複雑なため、知識更新や修正のための保守費用が初期開発コストと同程度にまで膨らんでいる。
- ^ Systèmes Experts, April 15, 1990, Miao, authentic expert system generator of fault diagnosis: "MIAO can explain, again in [plain] language, all of his logical approach: why he is asking such a question and how it came to such a conclusion. And that because he is constantly reasoning and not because an IT developer programmed in advance all the possible explanations."
- ^ Olivier Rafal, Le Monde Informatique, Programming for all (T.Rex generator): "This software allows to develop a conversational application (...) leading to a self-learning" (i.e. thanks to the automatic explanations)
- ^ French Technology Survey, MAIEUTICA, An Expert System Generator which writes its own rules, July 1991: "checking the coherence of the knowledge", "it can detect contradictions", "it react appropriately to changes of minds"
- ^ “ランプの精がWeb2.0に貴方の好きなキャラを当てるAkinator | 教えて君.net”. www.oshiete-kun.net. 2023年6月8日閲覧。
- ^ “「熱は38度以上」「のどが痛い」の情報から診断が可能だった80年代のAI ただし…”. PHPオンライン衆知｜PHP研究所. 2023年6月8日閲覧。
- ^ MNB Technologies, Inc.
- ^ Kendal, S.L.; Creen, M. (2007), An introduction to knowledge engineering, London: Springer, ISBN 978-1-84628-475-5, OCLC 70987401
- ^ Feigenbaum, Edward A.; McCorduck, Pamela (1983), The fifth generation (1st ed.), Reading, MA: Addison-Wesley, ISBN 978-0-201-11519-2, OCLC 9324691
エキスパートシステム
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/04 00:57 UTC 版)
推論機能を適用することで結論を得る。エキスパートシステムは大量の既知情報を処理し、それらに基づいた結論を提供することができる。例えば、過去のMicrosoft Officeには、ユーザが文字列を打ち込むとシステムはそこに一定の特徴を認識し、それに沿った提案をするシステムがついていた。
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エキスパートシステム（知識工学の応用）
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/04 00:57 UTC 版)
「人工知能」の記事における「エキスパートシステム（知識工学の応用）」の解説
1980年代に入って、大企業の研究所を中心に、知識工学に基づくエキスパートシステムが多数提案されるようになり、エキスパートシステムを専門とするAIベンチャーも次々と立ち上がった。その流行から生まれた究極のプロジェクトとして第五世代コンピュータが挙げられる。
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エキスパートシステム
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/09/07 01:59 UTC 版)
「銀の弾などない」の記事における「エキスパートシステム」の解説
多くのソフトウェア科学者が、エキスパートシステム技術をソフトウェア開発環境に適用しようと努力している (デイビッド・パーナス) 。 もしエキスパートシステム技術をエキスパートアドバイザーとして活用することができれば、ソフトウェア開発者の役に立つだろう。 エキスパートシステム技術では、知識ベースを構築することが困難であり、そのことが障害となっている。 知識ベースを構築するためには、専門家 (エキスパート) を確保する必要がある。しかし、これは簡単なことではない。 また、たとえ専門家を確保できたとしても、彼らの豊富な知識を知識ベースに登録するための効率的な方法を開発しなければならない。
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