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)
利点
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エキスパートシステムは通常のプログラムと比較したとき、以下のような利点がある。
- 規則を自然言語的に表現できるため、専門家や利用者が直接エキスパートシステムに知識を入力でき、開発期間が短縮できる。
- 知識を規則の形で知識ベースに蓄えるため、知識がどれだけ多くても推論エンジンのプログラミングには影響しない。
- データベースと同程度の信頼性を有する。
- 規則の追加・修正・削除が容易である。
- 推論の根拠を説明できるので、利用者はエキスパートシステムに詰め込まれた専門家の知識を学習することができる。
- 専門家の知識は、その人物の死や引退と共に消えてしまうが、エキスパートシステムに蓄えることで半永久的に記録することができる。
- 情報システムにおける組合せ爆発問題も、エキスパートシステムで解決できることがある。障害診断システム、複雑な問題の意思決定支援、教育ソフトなど。
欠点
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エキスパートシステムは、その原理（知識工学）が70年前からあったにもかかわらず、成功は限定的だった。専門家の知識は定式化できないことが多く、定式化してみると規則間で矛盾していたりする。推論エンジンの能力も低いことが多く、結果としてエキスパートシステムを実動させてみると満足な結果が得られず、プロジェクトが中止になることも多かった[24]。正しい開発方法論でこの問題を緩和できる。専門家にインタビューして、ひとつずつ規則を追加していき、同時にその専門家にエキスパートシステムの実行結果を示すことで規則群の一貫性を保つソフトウェアが存在する[25][26][27]。それにより、専門家と利用者がソフトウェアの品質を完成前にチェックできる。
エキスパートシステムが解決する問題のタイプ
一般に、エキスパートシステムが解決する問題は、人間のエキスパート(専門家)が行うことをなぞって解決できるものである。それは、たとえば医学や他の専門家などである。そのような問題領域(一般に非常に狭い領域、たとえば「十代の皮膚病の診断」など)の実際の専門家から問題領域に関する経験則を聞き出す。その手法はシステム開発者が直接聞き取り調査する場合もあるし、評価システムを専門家に使ってもらい、ルールを専門家自身に追加してもらう場合もある。一般にエキスパートシステムは、従来のアルゴリズムで符号化することができるような唯一の「正しい」解決策がない問題のために使われる。データをソートするとか、グラフの最短経路を見つけるといった問題にはもっと簡単な解法があるので、エキスパートシステムを使ってそれらを解決しようとする人はいないだろう。
単純なシステムはデータを評価するのに単純な二値論理を使うが、より洗練されたシステムはファジィ論理のような方法を使って、実世界の不確定要素をある程度考慮した評価を実行する場合がある。そのような精巧化は発展しづらく、まだ不完全である。
エキスパートシステムは、組み合わせが膨大となるような領域でうまく機能する。
- 高度な対話・会話型アプリケーション。自動音声応答装置、音声サーバ、人工無脳
- 障害診断、医療診断
- 複雑系、プロセス制御、対話型マニュアルなどでの意思決定支援
- 教育ソフトウェア
- 機械やシステムの論理シミュレーション
- ナレッジマネジメント
- 常に変化し続けるソフトウェア
エキスパートシステムと伝統的な問題解決プログラムの間の重大な違いは、問題に関する専門知識がコード化される方法である。伝統的なアプリケーションの中では、問題に関する専門知識はプログラムとデータ構造の両方で符号化される。エキスパートシステム的手法では、関連した専門知識は全てデータ構造だけに符号化され、プログラムの中にはない。いくつかの利点はこのような構成手法によるものである。
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
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- ^ a b Luger & Stubblefield 2004, pp. 227–331
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- ^ 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"
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- ^ 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"
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- ^ 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
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