7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

1/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

SEMINARSKI RAD

Tema rada :EKSPERTSKI SISTEMI

SADRAJ

0

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

2/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

UVOD2

1. POJAM I ZNAAJ EKSPERTNIH SISTEMA 3

2. RAZVOJ EKSPERTNIH SISTEMA 8

3. INENJERSTVO ZNANJA 11

4. KOMPONENTE EKSPERTNO SISTEMA 13

!. STRUKTURA EKSPERTNIH SISTEMA 14

". SVOJSTVA EKSPERTNO SISTEMA 2"

".1 PREDNOSTI I NEDOSTA#I EKSPERTNIH SISTEMA 2$

%. A&ATI ZA IZRADU EKSPERTNIH SISTEMA 33

'. IZRADNJA EKSPERTNIH SISTEMA 34

'.1. &JUSKE EKSPERTNIH SISTEMA 34

'.2. AUTOMATSKO UENJE 34

'.3. KVA&ITATIVNO MODE&IRANJE 35

'.4. A&ATI ZA IZRADNJU EKSPERTNIH SISTEMA35

$. RAZ&IKA OD KONVEN#IONA&NIH PRORAMA 3!

1(. PERSPEKTIVA EKSPERTNIH SISTEMA 37

ZAK&JUAK 3$

&ITERATURA 4(

1

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

3/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

UVOD

Tema ovog seminarskog rada su ekspertski sistemi.Pod ekspertskim sistemima se

podrazumjeva takva vrsta programske podrke ili sotvera na ra!unaru" koja u ve#oj ili manjoj

meri zamenjuje !oveka $ eksperta.%eto vie o zna!ajnosti ekspertski& sistema re!i #emo u

glavnom delu ovog rada.

%aime" prvo #emo o'jasniti pojam i zna!aj ekspertski& sistema" kako 'ismo daljim

!itanjem ovog rada mogli s&vatiti njegovu sr(. %akon toga" o'jasnit #emo komponente

ekspertskog sistema. )zgradnja ekspertski& sistema jeza ovu temu jako zna!ajno poglavlje"

tako da #e ve#i deo rada upravo o'u&vatiti o'janjavanje ovi& postupaka. * estom delu rada

govorit #emo o razlikama izme+u ekspertski& sistema i konven,ionalni& programa" koje su

mnogo'rojne i jako 'itne.

2

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

4/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

1.POJAM I ZNAAJ EKSPERTNIH SISTEMA

* praksi se !esto javlja potre'a za nizom spe,ii!ni& znanja dati& u ,elini" 'rzo

sigurno i povezano. -rugim re!ima" (eli se da u pro'lemati!nim situa,ijama i kod donoenjaslo(eni& odluka pomogne do'ar stru!njak" vr&unski spe,ijalista ili" kako se druga!ije ka(e"

ekspert. Pomo# eksperta je do'ro dola u slo(enim situa,ijama 'ilo koje o'lasti ljudskog rada

medi,ini" pravu" gra+evinarstvu" industriji" marketingu itd.

/snovna svojstva eksperta su da

primeni" na optimalni na!in" svoja znanja u reavanju pro'lema. Pri tome se

podrazumeva uzimanje u o'zir !injeni,a i predvi+anje relevantni& posledi,a0

o'jasni i o'razlo(i svoje odluke i predloge0 komuni,ira sa drugim ekspertima i proiruje svoja znanja" prestruktuira i

reorganizuje s&vatanja i znanja0 ormira i naputa odre+ene zaklju!ke" to dokazuje da je pronikao u sutinu

odre+eni& pojava i naao nove zakonitosti koje me+u njima vladaju0 odre+uje naj'r(i na!in dolaska do reenja i njegove prakti!ne primene0 u spe,ii!nim situa,ijama intuitivno " na osnovu svi& dosadanji& iskustava i

doga+aja o,eni gde se nalazi reenje pro'lema.

)mati pored se'e eksperta nije ni najmanje jednostavno" eksperata nema previe" nisu

na raspolaganju u svakom trenutku i nisu ni jetini. /sim toga ni jedan ekspert ne mo(e da

poseduje sva znanja.

-ananji stepen razvoja moderne inormati!ke nauke sve vie omogu#ava da se stalno

mo(e raspolagati ekspertnim uslugama. Pri tome se misli na ekspertne sisteme ES2. Pod ES

se podrazumeva takva vrsta programske podrke ili sotvera na ra!unaru" koja u ve#oj ili

manjoj meri zamenjuje !oveka $ eksperta. ES je u stanju da" na osnovu uneseni& podataka i

ugra+eni& logi!ki& algoritama pravila zaklju!ivanja2 i tako nastale 'aze znanja" eikasno

pomogne korisniku u reavanju spe,ii!ne pro'lematike.

Pored pojma ekspertni sistem koriste se i slede#i pojmovi sistem zasnovan na znanju"

inteligentni inorma,ioni sistem" inteligentni sistem zasnovan na znanju i sistem znanja.

Ekspertnost se deinie kao znanje" razumevanje i vetina reavanja pro'lema u odre+enoj

o'lasti.

%ajpotpuniju deini,iju ekspertni& sistema dalo je ritansko drutvo za ra!unare koja

glasi Pod ekspertnim sistemima podrazumeva se realiza,ija ra!unarski 'azirane vetine

3

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

5/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

nekog eksperta !ija je osnova u znanju i u takvom o'liku da sistem mo(e da ponudi

inteligentan savet ili da preuzme inteligentnu odluku o unk,iji koja je u postupku. Ekspertni

sistem poseduje i karakteristiku da na za&tev veriikuje svoju liniju rezonovanja" tako da

direktno o'avetava korisnika koji postavlja pitanje.

Sistemski posmatrano pod ekspertnim sistemom podrazumeva se podsistem podru!ja

veta!ke intelegen,ije. Podru!je izgradnje ekspertni& sistema poznato je jo kao nau!ni

in(injering engl. 6noledge Engineering2.

Ekspertni sistemi su skup kompjuterski& programa koji posti(u visoki stepen reavanja

pro'lema" i oni za&tevaju dugogodinje stru!no o'razovanje pojedina,a. Ekspertni sistem

predstavlja inorma,ioni sistem koji koristi 'azu znanja te kao takav slu(i kao konsultant

rukovodio,u. Ekspertni sistemi predstavljaju pokuaj da se u kompjuterske programe ugradepro,esi razmiljanja i odlu!ivanja koji se odvijaju kod ljudi eksperata. Prema aktivnostima

ekspertni& sistema izgra+ena je jedna nji&ova klasiika,ija u ta'eli

A)*+,-+*+ ES Na/-a)a 0rema Oa* 0r+me-e

I-*er0re*a5+aSistemi tuma!e opa(ene podatkepripisuju im sim'oli!na zna!enja iopisuju situa,ije i stanja

emija9eologija:edi,ina

;rmijaD+a6-*+)a

Sistemi za dijagnostiku na osnovupodataka o opserva,ijama deiniumalunk,ije sistema

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

6/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

Prvipodrazumevapostizanjeinteligentnijegponaanjara!unarakoji #e'iti toupotre'ljiviji"

adrugimodeliranjenara!unarupro,esaljudskogmiljenjaitimedoprinoenjerazumijevanju

!ovjekovoginteligentnogponaanja.

6ao posledi,a tog nastojanja dolo je do pojave ekspertni& sistema. To su ra!unarski programi

!iji algoritmi realizovani razli!itim metodama vjesta!ke inteligen,ije reavaju pro'leme na

osnovu znanja iz nekog uskog podru!ja. =nanje koje takav sistem poseduje ormira se uz

pomo# eksperta na 'azi pravila zaklju!ivanja i podataka neop&odni& za reavanje ti&

pro'lema. 6asnije ekspert koristi taj ra!unarski program da 'i reio neki jos slo(eniji pro'lem

iz te o'lasti. ednu od prvi& deini,ija ekspertni& sistema dao je ?ingen'aum i ona glasi

Ekspertni sistem je inteligentni ra!unarski program koji koristi znanje i me&anizme

zaklju!ivanja u rjeavanju pro'lema takve slo(enosti da je za nji&ovo rjeavanje potre'an

!ovjek ekspert@. =nanja u ekspertnim sistemima !ine !injeni,e i &euristika iskustvo i

osje#aj2.Ainjeni,e su glavni dio inorma,ija iroko distri'uirani&" javno raspolo(ivi& i

usaglaeni& na nivou eksperata stru!njaka2 u o'lasti. euristika su li!na" malo distri'uirana

pravila pri&vatljivog rasu+ivanja" koje karakterie odlu!ivanje na nivou eksperta u o'lasti.Perormanse ekspertni& sistema su unk,ija veli!ine i kvaliteta 'aze znanja" a ne odre+enog

ormalizma i me&anizma zaklju!ivanja.u&man je deinisao ekspertne sisteme preko sljede#i&

oso'ina

ekspertiza $ ,ilj je da sistem dostigne visok stepen perormansi koje posti(e !ovjek $

ekspert u nekom zadatku0

rezonovanje manipula,ijom sim'ola0

opta sposo'nost reavanja pro'lema u datom domenu0

5

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

7/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

slo(enost i te(ina" jer pro'lemi u datom domenu moraju da 'udu dovoljno slo(eni i teki

da 'i se za&tevalo reenje eksperata0

reormula,ija $preo'ra(avanje prvo'itne orme u kojoj je pro'lem 'io postavljen u

ormu podesnu za o'radu prema ekspertskim pravilima0 rezonovanje o se'i $ skup za&tjevani& sposo'nosti u sistemu koji omogu#avaju da

sistem rezonuje o sopstvenim pro,esima i

vrsta zadatka za!ije se o'avljanje sistem izgra+uje.

%a sli!an na!in ajes$

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

8/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

Ekspertni sistemi su dakle" skup kompjuterski& programa koji posti(u visoki stepen reavanja

pro'lema" a za&tevaju dugogodinje stru!no o'razovanje pojedina,a. Paralelno sa razvojem

te&nologije ova deini,ija ekspertni& sistema za&tijeva ne samo stru!nu izgra+enost" nego i

dodatne stru!ne kvalitete pojedin,a. * ekspertnom sistemu li!no znanje stru!njaka

uklju!uju#i !injeni!no" o,jenjiva!ko i pro,eduralno znanje razvijeno je u B'azu znanjaB

odre+enog podru!ja u kojem se !ovjek smatra ekspertom i z'og toga je sistem 'aziran na

znanju. %au!na osnova mo(e sadr(avati stru!no znanje s podru!ja organiza,ije" pro,esnog

planiranja" dizajniranja sredstava itd. %au!na osnova se uopte odvaja od kontrolnog

me&anizma rjeavanja pro'lema koji predstavljaju me&anizam zaklju!ivanja.

/dvajanje logike i kontrole omogu#ava upotre'u me&anizma zaklju!ivanja za ve#i 'roj

nau!ni& osnova konstruisani& za razli!ita podru!ja primjene. %a primjer" isti opti me&anizam

zaklju!ivanja upotrije'ljen je za rjeavanje pro'lema dijagnostike krvni& inektivni& 'olesti

kao i strukturirana analiza me&ani!ki& komponenata u kom'ina,iji sa odgovaraju#om

nau!nom osnovom za o'a podru!ja koja se me+uso'no potpuno razlikuju.

Postoje#i jednostavni sotver 'avi se kvantitativnim pitanjima te rukovodio,ima predstavlja

alat za 'aratanje poda,ima. Ekspertni sistem za razliku od konven,ionalni& te&nika"

predstavlja inorma,ioni sistem koji koristi 'azu znanja te slu(i kao konsultant rukovodio,u.

Ekspertni sistemi predstavljaju pokuaj da se u kompjuterske programe ugrade pro,esi

razmiljanja i odlu!ivanja koji se odvijaju kod ljudi eksperata" to zna!i da #e se do'iti

kompjuterski savjetni,i. Prema aktivnostima ekspertni& sistema izgra+ena je jedna nji&ova

klasiika,ija u ta'eli

A)*+,-*+ ES Na/-a)a 0remaOa*0r+me-e

T+0+8a- ES

I-*er0re*a5+a Sistemi tuma!eopa(ene podatke

pripisuju imsim'oli!na zna!enja iopisuju situa,ije istanja

emija9eologija

:edi,ina;rmija

-E%-

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

9/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

o'jekte kao modeleponaanja da u ,iljueekata planiranja

Elktronika PT

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

10/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

o'ra+ivanje 'rojeva" C)SP je dizajniran za o'radu sim'ola" spe,ijalno engleski& rije!i i raza.

Tako+e C)SP posjeduje me&anizme za povezivanje sim'ola u pojmove u o'liku pravila Bako$

ondaB B)?$TE%B2. edan od prvi& sistema 'io je :D)%.

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

11/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

9ledaju#i primer moderne prakse ra!unovodstva i njegovu relativnu slo(enost" koja vodi do

kon,entra,ije stru!nosti u spe,ijalizovanim podru!jima. 6ada se takva znanja su'limiraju u

ekspertni sistem tada su dostupna svakom u preduze#u. Ekspertni sistemi su naj!e#e potre'ni

onda kada stru!njak u preduze#u nije dovoljno eikasan na podru!jima koja troe velike

koli!ine vremena usljed rutinskog i ponavljanog odlu!ivanja.

)ako ekspertni sistem mo(da nije BinteligentanB" njegove velike mogu#nosti se odnose na

saoptavanje znanja" o!uvanje rijetki& ili skupi& vjetina" davanje smjerni,a" pomaganje pri

donoenju odluka i prilikom uspostavljanja kompleksni& sistema. ='og toga ovu novu

te&nologiju mo(emo koristiti na mnogo na!ina s ,iljem da u'la(imo postoje#u neeikasnost u

poslovanju" sla'u eikasnost i kontrolu kvaliteta" te smanjimo vrijeme kolovanja po!etnika.

Nto se ti!e postoje#e primjene ekspertni& sistema" oni na se'e ne preuzimaju donoenje

odluka na nivou preduze#a. /vi sistemi postaju sve popularniji jer su ormalni pro,esi

odlu!ivanja" koje su prije vodili rukovodio,i" zamijenjeni sotverom predprogramirane logike

u kojoj su kriterijumi za odluke unaprijed utvr+eni. Pretpostavka je da se odluke ovi& sistema

pri&vataju i provode u organiza,iji. * viim krugovima rukovodstva" me+utim" zadatke idejne

prirode i one koji tra(e neormalne reak,ije" mo(da nikada ne#e preuzeti na se'e ekspertni

sistemi. /dluke koje se ponavljaju naj'olji su kandidati za ekspertne sisteme jer su znanje"

o,jene i iskustvo" koji se koriste prilikom donoenja ovi& odluka" ve# sakupljeni i lako se

mogu spe,ii,irati. :noge unk,ije rukovodila,a na ni(em i srednjem nivou sastoje se od

spe,ijalizovani& aktivnosti" koje su ve# spremne za provo+enje u ekspertni sistem.

-ananji ekspertni sistemi imaju relativno prilago+enu primjenu ekspertize pa zato

rukovodio,ima pru(aju savjetodavnu pomo#.

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

12/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

kvalitativne kao i kvantitativne podatke. Tako+e" mogu izvoditi zaklju!ke i iz nepotpuni& i

neodre+eni& podataka.

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

13/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

Slika 1. Uesnici u izgradnji ekspertnog sistema

Svi ovi elementi uti!u na dalji razvoj :)S jer mo(emo prepoznati dva o'lika

menad(era menad(er ekspert" koji u!estvuje u izgradnji ekspertnog sistema" i menad(er

korisnik" koji koristi postavljeni ekspertni sistem.

Ekspertje oso'a koja je stekla reputa,iju u svojoj o'lasti z'og stru!ni& sposo'nosti

kvalitetnog rjeavanja pro'lema. /n koristi svoje znanje" sposo'nosti i vjetine ste!ene kroz

'ogato iskustvo da skrati pro,es pronala(enja reenja. =nanje eksperta je nadgradnja znanja

koje se mo(e do'iti !itanjem knjiga. /n ne mo(e uvek da o'jasni razloge svoje odluke" ne

zato to ne (eli da i& o'janjava" ve# zato to se opredjeljuje intui,ijom. /n verovatno zna

mnogo vie nego to je svestan. Ekspertni sistem tre'a da o'u&vati i o'jedini te sposo'nosti"

vetine i iskustvo jednog ili vie eksperata. =nanje se" naravno" mo(e prikupljati i iz stru!ni&

knjiga i nau!no $ stru!ni& !asopisa.

n!injer znanjaje oso'a koja poznaje o'last ra!unarski& nauka i veta!ke inteligen,ije

i zna kako se izgra+uju ekspertni sistemi. /n kroz pitanja i razgovore sa ekspertom od njega

prikuplja znanje" organizuje ga" odlu!uje kako #e ono 'iti prikazano u sistemu i pie

programe" sam ili uz pomo# ekipe programera.

Korisnikje oso'a koja koristi ekspertni sistem" kad se on jednom zavri.

"soblje uklju!uje sve one koji unose podatke u sistem operateri" sekretari,e i sl.2.

#lat za izgradnju ekspertnih sistema je programski jezik koji koristi in(enjer znanja

iHili programer da 'i taj sistem izgradio. Pod alatom se podrazumevaju i svi uslu(ni programi

koji su na raspolaganju editori" de'ageri" sredstva za izdvajanje znanja" graika i dr.2.

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

14/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

4. KOMPONENTE EKSPERTNO SISTEMA

Ekspertni sistemi tre'a da realizuju tri glavna zadataka in(enjerstva znanja

prezenta,ijaimemorisanjevelikekoli!ineznanjapro'lemskeo'lastiura!unar" aktiviranje kori#enja znanja pro'lemske o'lasti za reavanje pro'lema" odgovor na korisnikovo pitanje.

/snovne komponente ekspertnog sistema su

aza znanja knoledge 'ase2 :e&anizam zaklju!ivanja ineren,e engine2 6omunika,ioni interejs 9lo'alna 'aza podataka

%a slede#oj sli,i prikazane su komponente ekspertnog sistema.

Slika 2. Komponente ekspertnog sistema

Baza znanja (knowledge base)O 'aza !injeni,a i &euristika u podru!ju za koje je

namenjen ekspertni sistem" pridru(eni& pro'lemu. aza znanja uklju!uje !injeni,e" rela,ije

izme+u !injeni,a i mogu#e metode za reavanje pro'lema u o'lasti date aplika,ije.

Mehanizam zakljuivanja (inference engine)O sotver sposo'an da sredi inorma,ije

iz 'aze znanja i da na osnovu toga izvu!e zaklju!ke. /n radi tako to !injeni,e iz 'aze znanja

kom'inuje sa inorma,ijama do'ijenim od korisnika u ,ilju izvo+enja spe,ii!ni& zaklju!aka.

Pri radu se koriste kontrolne strategije koje odlu!uju u kom trenutku tre'a primeniti neko od

pravila iz 'aze znanja na nove !injeni,e do'ijene tokom konsultovanja sa korisnikom. %a

ovaj na!in se simulira ljudsko razmiljanje.

13

KORISNIK

EKSPERTNISISTEM

Bazaznanja

Globalna bazapodataka

M!an"za#zaklj$%"&anja

Ko#$n"ka'"on""nt()j*

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

15/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

Komunikacioni interfejs $ deo koji omogu#ava dijalog izme+u donosio,a odluke

korisnika2 i sistema. Sa jedne strane slu(i da korisnik u toku rada sistema dostavi inorma,ije

koje sistem iz 'aze znanja nije uspio da do'ije" a sa druge strane omogu#ava korisniku da za

svaku odluku ekspertnog sistema tra(i dodatno o'janjenje o tome koji su ga zaklju!,i vodili

da donese takvu odluku.

Globalna baza podataka $ radna memorija za 'ele(enje trenutni& statusa sistema"

ulazni& podataka za odre+eni pro'lem i relevantni& elemenata iz dotadanjeg rada. /na !uva

!injeni,e i zaklju!ke do'ijene tokom teku#e ekspertize.

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

16/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

Ekspertni sistemi uglavnom su realizovani kao sistemi vo+eni uzor,ima pattern dire,ted

sstems2. /vdje se radi o ar&itekturi programski& sistema" koja se 'itno razlikuje od

konven,ionalne strukture programski& sistema. * konven,ionalnoj ar&itekturi moduli su

organizovani &ijerar&ijski" a tok izvo+enja je u znatnoj mjeri determinisan" odnosno unaprijed

poznat. Svaki teku#i modul odre+uje koji modul #e se izvesti kao sljede#i.

6od sistema vo+eni& uzor,ima &ijerar&ija me+u modulima ne postoji.:oduli se aktiviraju

uzor,ima iz Bokru(enja sistemaB" to ovdje predstavlja 'azu podataka. Evidentno je da takva

organiza,ija dozvoljava i istovremeno izvo+enje vie modula te na taj na!in slu(i kao model

paralelni&" distri'uirani& pro,esa. :e+utim" za implementa,iju na sekven,ijalnom ra!unaru

potre'an je kontrolni modul" koji u slu!aju kad uzorak iza'ere vie modula" odredi za

izvo+enje samo jednog izme+u nji&. 6od ti& sistema dakle imamo ,ikluse koji sadr(e

pretra(ivanje 'aze podataka" da se na+u uzor,i koji predstavljaju uslov za aktiviranje

nekog modula0 time se do'ija konliktan skup poten,ijalno aktivni& modula"

razrjeavanje konlikta" predstavlja odre+ivanje jednog od modula iz konliktnog skupa

i

izvo+enje iza'ranog modula.

Prednosti takve ar&itekture sistema su u visokom stepenu modularnosti" to se veoma

povoljno odra(ava kod komplikovani& 'aza znanja gdje je teko unaprijed pretpostaviti sve

interak,ije me+u pojedinim elementima. =atim" oni omogu#avaju da je algoritamski dio

sistema me&anizam zaklju!ivanja2 odvojen od 'aze znanja" !ime je mogu#a upotre'a istog

me&anizma zaklju!ivanja za razli!ite 'aze znanja. /sim toga ima pro'lema za !ije rjeavanje

je takva organiza,ija sasvim prirodna" kao na primjer u slu!aju kompleksni& pro,esni&

sistema" gdje mjerene vrijednosti pojedini& parametara u nekim slu!ajevima tre'a da

aktiviraju odre+enu ak,iju.

='og kompara,ije uzoraka prva ta!ka u gore navedenom ,iklusu2 sistemi vo+eni uzor,ima

mogu 'iti veoma spori.-a 'i se prevaziao taj pro'lem" !esto uvodimo tzv.Bmeta$pravilaB koja

govore o tome kako upotre'ljavati ostala pravila.-ruga te&nika za po'oljanje eikasnosti je

&ijerar&ijsko grupisanje kako pravila tako i 'aza podataka.* nekim o'lastima" u prvom redu u

15

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

17/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

onima gdje postoje do'ra algoritamska rjeenja" ar&itektura sistema vo+enog uzor,ima

ponekad nije najprikladnija.

Postoji vie tipova sistema vo+eni& uzor,ima. * prvom redu razlikujemo sisteme koji se

'aziraju na pravilima rule$'ased sstems2 i mre(ne sisteme netork$'ased sstems2. 6od

prvi& moduli se sastoje iz pravila u o'liku Bante,edens $ konsekvensB odnosno Blijeva strana $

desna strana pravilaB. /'i!no lijeva strana odre+uje uzorke $ uslove" da se pravilo aktivira" a

desna strana odre+uje opera,ije koje se tre'aju izvesti. 6od mre(ni& sistema moduli su

predstavljeni kao!vorovi u mre(i. Avorovi spe,ii,iraju ak,ije" a aktiviraju se pod uslovom da

do+e BporukaB signal2 preko jedne ili vie ulazni& veza.

Sistemi 'azirani na pravilima dijele se na produk,ione sisteme produ,tion sstems2 i

transorma,ione sisteme transormation sstems2. =nanje u jednima i drugima predstavljeno

je sa pravilima i poda,ima. Produk,ioni sistemi imaju iksnu kontrolnu strukturu za

odre+ivanje iz'ora sljede#eg pravila za aktiviranje" a kod transorma,ioni& sistema toga nema.

Produk,ioni sistemi se dijele na lijevo vo+ene i desno vo+ene sisteme. 6od prvi& ante,edens

pravila vodi tra(enje pravila koje tre'a da se izvede sljede#e" a kod drugi& tu ulogu ima

konsekvens pravila.

9a/a /-a-a

6valitet ekspertnog sistema uglavnom je unk,ija o'ima i kvaliteta njegove 'aze znanja. /vukonstata,iju apostroiraju autori armon i 6ing. aza znanja sadr(i znanje o spe,ii,nom

pro'lemskom podru!ju pravila koja opisuju rela,ije i doga+aje" a ponekad metode" &euristike

i ideje za rjeavanje pro'lema na konkretnom podru!ju. * 'azi zna!i nalazimo dva tipa

znanja

!injeni,e koje su javno dostupne i u stru,i optepri&va#ene i

&euristike" to su ekspertna pravila zaklju!ivanja i odlu!ivanja" koja karakteriu stepen

ekspertnosti.

16

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

18/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

/vdje je karakteristi!no pitanje" kako predstaviti 'azu znanja u ra!unaru. Postoje 'rojni

ormalizmi za predstavljanje znanja i u prin,ipu 'i se mogao upotre'iti svaki konzistentan

ormalizam" u kojem je mogu#e izraziti znanje o pro'lemskom domenu. )pak se kod

ekspertni& sistema odlu!ujemo za one" koji daju podrku modularnosti" inkrementalnosti i

lakoj promjenljivosti 'aze znanja. =a tzv. BmekaB podru!ja" gdje zakonitosti va(e samo do

nekog stepena i ne apsolutno" ormalizam tre'a da modeluje i tu vjerovatnu prirodu znanja.

Evidentno je da se eksperti za rjeavanje pro'lema u velikoj mjeri slu(e svojim iskustvenim

relativno skromnim znanjem. Takvo znanje je veoma operativno i mo(e 'iti dovoljno za

rjeavanje pro'lema u ve#ini primjera. Tek kada do+e do novog" te(eg pro'lema ili kada

rjeenje tre'a o'razlo(iti" ekspert upotre'i svoje kvalitetnije znanje" to je razumijevanje

strukture i du'lji& prin,ipa pro'lemskog domena.

ronoloki gledano" 'aze znanja u Bprvoj genera,ijiB ekspertni& sistema uglavnom se sastoje

od ekspertni& pravila" koja odra(avaju skromno znanje i veoma su eikasna. -o eventualni&

pro'lema mo(e do#i" kada su te 'aze glomazne" pa je osim pro'lema sa prostorom i provjera

nji&ove kozistentnosti i kompletnosti veoma teka. =atim" ima primjera kada je potre'no to

je mogu#e potpunije i temeljitije o'razlo(enje" npr. u sistemima za eduka,iju ili kod sistema

za dijagnostiku" gdje tek tako do'ivenim povjerenjem od strane korisnika sistem mo(e

eikasno da o'avi svoju unk,iju. 6od sistema sa skromnom 'azom znanja to nije uvijek

mogu#e" mada oni mogu veoma do'ro rjeavati pro'leme. ='og ovoga po!elo se raditi na

Bdrugoj genera,ijiB ekspertni& sistema" koji uvo+enjem du'okog znanja rjeavaju neke od ti&

pro'lema. Takav razvoj doveo je do toga" da su postala veoma va(na pitanja kako u ra!unaru

predstaviti tzv. du'oko znanje i kako ga u!initi operativnim. )stra(ivanja na podru!ju

kvalitativnog modeliranja i automatskog u!enja su u unk,iji rjeavanja ti& pitanja.

?ormalizam za predstavljanje/-a-a m6;=;e /a0+ /-a-a 0rem)m dme-;

>* a)5e0*+ra 8+-e-+5e )ara)*er+*+)ama e)a*a? rea5+ama me7; -+ma? 0>*+m

0ra,++ma dme-a + me*dama re>a,a-a 0rema -a *m 0dr;8;. @rma+/am e

,r+da- ; 0r+me-+ )d e)0er*-+ +*ema? )ada m6;=;e ea,a-e

0rema + )ada e +*,reme- ; *m m+; *ra-0are-*a-? da m6;=+ ed-*a,-;

,er+

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

19/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

Pristup pro'lemati,i ormalizma za predstavljanje znanja jo je veoma pragmati!an" jer je

te(ite na perormansama programa" a ne na teorijskim pitanjima" kao to su opisivanje

pojedinog ormalizma" ekvivalentnost" konverzija me+u njima itd. %ajpoznatijeeme za

predstavljanje znanja su

produk,iona pravila"

mre(e"

okviri i

predikatski ra!un.

Prd;)5+-a 0ra,+asu najpopularniji metod za predstavljanje znanja. * kon,eptu pro'lema

logi!ne rela,ije !esto opisujemo pravilima B;ko va(i * onda =B to zna!i u interpreta,ijiB;ko va(i uslov * onda se mo(e zaklju!iti =B ili B;ko situa,ija * onda ak,ija =B. =nanje se u

ormalizmu produk,ioni& pravila ako$onda2 izra(ava na prirodan na!in. Pozitivne oso'ine

produk,ioni& pravila su

svako pravilo predstavlja mali" relativno nezavisan dio znanja0

dodavanje novi& pravila mo(e 'iti relativno nezavisno od ostali& pravila" to se odnosi i

na modiika,iju postoje#i& pravila i

ova pravila poma(u transparentnost sistema tako to mogu odgovoriti na pitanja tipaBkakoB 6ako si doao do tog zaklju!kaQ2 i BzatoB =ato ti je potre'na ova

inorma,ijaQ2.

Pravilo tipa B;ko va(i uslov ; onda se mo(e zaklju!iti =B predstavlja tzv. kategori!no znanje"

jer deinie logi!ku rela,iju koja je istina. Predstavljanje znanja na mekim domenima preko

ovi& pravila gotovo je nemogu#e. Tu rela,ije va(e sa odre+enim aktorom vjerovatno#e npr.

B;ko va(i uslov * onda se mo(e zaklju!iti = sa aktorom vjerovatno#e PB 2. /vo nijematemati!ka vjerovatno#a" ve# su'jektivna ekspertova pro,jena za vjerovatno#u o'i!no 'roj

nekog intervala" ne mora L $ 12. ='og njegovog karaktera" zaklju!ivanje na 'azi vjerovatno#e

pro'a'ilisti, reasoning" plausi'le reasoning2 tre'a uzimati veoma pa(ljivo.

Mree kao ormalizmi za predstavljanje znanja" sadr(e!vorove" koji ozna!avaju o'jekte

izi!ke o'jekte" situa,ije" skupove" rela,ije2 i veze 'inarne rela,ije izme+u o'jekata2.

18

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

20/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

)ako se mre(e razlikuju po izra(avanju i tipovima pro,edura za manipula,iju" tra(enje

me+uso'no povezani& elemenata znanja zasniva se na strukturi" koja kodira to znanje. /znake

elemenata mre(e iz datog !vora omogu#uju pozi,ioniranje na odgovarju#e !vorove tako to

slijedimo odgovaraju#e veze.

:re(e su adekvatne za predstavljanje &ijerar&ijski& struktura" koje zajedno sa te&nikom

naslje+ivanja oso'ina olakavaju opisivanje znanja. Tako npr. ako P predstavlja

karakteristi!ne oso'ine skupa S" onda P va(i i za svaki podskup skupa S i za svaki elemenat

skupa S odnosno odnosno njegov podskup. To prakti!no zna!i da karakteristike opisane na

viem nivou vrijede za sve ni(e nivoe ako tre'a nalazimo i& pomo#u mre(e2. 6oriste se za

prirodno opisivanje jednostavni& rela,ija" a ne za kompleksne ormule i veze. To se prije

svega odnosi na sisteme za rad sa prirodnim jezikom semanti!ke mre(e2 i za zaklju!ivanje iz

domena teorije skupova. Ponekad se i produk,ioni sistemi predstavljaju u o'liku mre(e. Tada

mre(a modelira veze izme+u produk,ioni& pravila" a veze su rela,ije izme+u nji&" o'i!no sa

aktorom vjerovatno#e. /vu strukturu imaju npr. ekspertni sistemi :,in i Prospe,tor.

O),+r+su 'azirani na ideji da se o'jekti" doga+aji i spe,ii!ne situa,ije ili radnje mogu

predstaviti jedinstvenom ormom. Predstavljaju spe,ii!an primjer mre(a./ni slu(e kao 'aza

za razumijevanje vizuelne per,ep,ije" dijaloga u prirodnom jeziku itd.Predlo(io i& je :inski

kao metodu za organizovanje o'imnog znanja potre'nog za rjeavanje ovi& zadataka.

Ekspertni sistemi u okvirima skupljaju ove inorma,ije u prepoznatljiv entitet.6ao kod mre(a"

me+uso'ne veze izme+u ti& entiteta mogu se izraziti veoma jednostavno" za&valjuju#i

naslje+ivanju atri'uta./vaj o'lik strukture omogu#uje tra(enje elemenata koji se odnose na

dati kontekst. /kvir je opis o'jekta i u njemu se nalazi otvor slot2 za svaku relevantnu

inorma,iju tog o'jekta. /tvori memoriu vrijednosti tj. !uvaju znanje dostupno sistemu"!uvaju identitet entiteta i odgovaraju#e ak,ije koje mogu 'iti preduzete. Sadr(e deault

vrijednosti" pokaziva!e na druge okvire" kao i pravila odnosno pro,edure po kojima se

do'ijaju odre+ene vrijednosti za o'jekat. -akle" svaki o'jekat je skup otvora. 6ao kod mre(a"

okviri su u prednosti nad produk,ionim pravilima" jer omogu#uju implementa,iju analize

pro'lema na du'ljem nivou" npr. putem apstrak,ije i analogije.

/kviri predstavljaju 'azu za jednu od najpopularniji& metoda predstavljanja znanja o'jektnoorijentisani okviri. * stari oni se pri'li(avaju o'jektno orijentisanim okru(enjima. *

19

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

21/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

standardnim implementa,ijama ekspertni& sistema" o'jektno orijentisani okviri se redovno

kom'inuju sa produk,ionim pravilima" i tako nastaje jedan od najmo#niji& ormalizama za

predstavljanje znanja.

Pred+)a*)+ ra8;- je najmo#ni na!in predstavljanja znanja. Cogika ili predikatski ra!un

prvog reda kao podsistem ormalne logike" u velikom 'roju slu!ajeva" mo(e direktno da

predstavi znanje napisano na prirodnom jeziku. Ainjeni,e i pravila se zapiu u skladu sa

sintakti!kim pravilima tog podsistema. Poznate !injeni,e i pravila tretiraju se kao aksiomi" a

o!ekivani odgovor kao teorem koji va(i u sistemu ti& aksioma.

Predikatski ra!un je perormantan zato to za dokazivanje teorema u okviru tog ormalizma

postoje poznati i relativno 'rzi algoritmi" koji se 'aziraju na prin,ipu resolu,ije. Pored toga u

ovom ormalizmu veoma je jednostavno deinisati rela,ije i strukturirati podatke.

Programski jezikPr6predstavlja ormalizam ovoga tipa. %astao je kao realiza,ija ideje" da

je mogu#e matemati!ku logiku upotrije'iti kao programski jezik. )ma sintaksu ormula

predikatskog ra!una prvoga reda" zapisani& u klauzalnom o'liku kvantiikatori se ne navode

ekspli,itno2" a ograni!en je na ornove klauzule. ornove klauzule izra(avaju uslovne

tvrdnje tipa

;ko P1 i PK i ... i Pn" onda P.

Prolog je deklarativni odnosno nepro,eduralni jezik. *mjesto algoritama za rjeavanje

pro'lema u njemu se zapisuju rela,ije me+u poda,ima i rezultatima. Prologov interpreter

onda sam nalazi redoslijed opera,ija" koje prevode podatke u rezultate koji odgovaraju

za&tjevanim rela,ijama. -akle" u izvjesnom smislu poda,i su istovremeno i program za rad sanjima. Prolog je dostigao veliku popularnost u Evropi i >apanu" gdje je proglaen za zvani!ni

jezik 5. genera,ije ra!unara. :e+utim" kako je u optem slu!aju ograni!eniji od produk,ioni&

pravila" nema toliku popularnost u ekspertnim sistemima.

Mea-+/am /a);8+,a-a

20

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

22/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

:e&anizam zaklju!ivanja je ipak najva(niji dio ekspertni& sistema i on u prin,ipu kroz svoj

interpreter sadr(i elemente misaone aktivnosti !ovjeka. /n je u stvari modul ekspertni&

sistema koji implementira algoritme za rjeavanje pro'lema. /d njega se tra(i da omogu#i

odgovore na korisnikova pitanja i da se pri tom slu(i pro,esom zaklju!ivanja" koji je mogu#e

korisniku o'jasniti. Pored primarnog zadatka" pronala(enja pojedini& zaklju!aka on tre'a da

realizuje i kontrolnu strategiju" po kojoj se odre+uje redoslijed koraka relevantni& za

rjeavanje pro'lema.

%a primjer mo(e se desiti" da odgovor na korisnikovo pitanje do'ijemo samo na osnovu

upotre'e jedne od Belementarni&B !injeni,a" registrovani& u 'azi znanja.

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

23/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

modus ponens"

modus tollens i

prin,ip resolu,ije.

Md; 0-e-je logi!no pravilo po kojem na osnovu !injeni,e B; je istinitoB i pravila Bako

va(i ; onda va(i B zaklju!imo istinitost za . Taj prin,ip veoma je jednostavan pa je zato i

pro,es zaklju!ivanja koji se 'azira na njemu relativno lako razumljiv. Sla'a strana mu je to

to ne nalazi sve mogu#e zaklju!ke. %a primjer iz B nije istinitoB i Bako va(i ; onda va(i B

ne mo(e se zaklju!iti B; nije istinitoB na osnovu modes ponensa" ve# se radi o drugom pravilu

zaklju!ivanja poznatim kao md; *e-.Pr+-5+0 re;5+eje poznat metod za automatsko

dokazivanje teorema u ormalizmu predikatnog ra!una prvog reda. Pose'na vrsta ovogprin,ipa realizovana je u Prologu./snovna ideja je u tome da se skupu va(e#i& aksioma doda

nega,ija teorema kojeg (elimo dokazati.

;ko se sada otkrije kontradik,ija" time je dokazano" da je originalni teorem istinit. Iie o

resolu,iji kao metodi za automatsko dokazivanje teorema pie autor %ilson.

/snova za rjeavanje pro'lema je njegovo adekvatno predstavljanje. * tom smislu razvijene

su odre+ene s&eme kao to su

prostor stanja state spa,e2 i

;%-H/< graovi.

Pr*r *a-apredstavlja gra gdje su !vorovi ekvivalentni pro'lemskim situa,ijama.Ieze

izme+u !vorova su legalne ak,ije koje transormiu jednu pro'lemsku situa,iju u drugu.

+r+-;preska!e sa teme na temu random pretra(ivanje2 i na taj na!in negativno uti!e na

22

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

24/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

kon,entra,iju korisnika. %a s&emi ispod" predstavljen je sistem zaklju!ivanja po irini" Pravila

su u osnovi u istom nivou" sa velikom irinom i malom du'inom. :alo je propaga,ije

uklju!eno u slu!aju ovog me&anizma za zaklju!ivanje. /n veoma lako uporedi uzorke" izvri i

zaustavi se" pravila ovog tipa su do'ra za reaktivne sisteme kod koji& je vrijeme odziva 'itna

stvar.

izeleno svjetlo i ,rveno svjetloinarand(asto

svjetlo

t&en t&en t&en

* redu je pre#i

uli,u

%ije u redu pre#i

uli,u pogledaj" provjeri

and

* redu je pre#i

uli,u

Tabela %.Sistemzakljui&anjapo 'irini

Sljede#i prikaz opisuje zaklju!ivanje po du'ini sa predstavljanjem zaklju!ivanja unaprijed i

unazad.

izeleno s&jetlo Za);8+,a-e ;-a0r+ed:

t&en -at je dio podataka"

S&jetlo je u redu (eleno s&jetlo

:e&anizam za zaklju!ivanje #e

is&jetlo u redu zaklju!iti

t&en Kupi cipele

)re*i ulicu

ipre*i ulicu

t&en

Za);8+,a-e ;-a/ad: )osjeti proda&nicu

-ati ,ilj"

Kupi cipele

:e&anizam za zaklju!ivanje #e i)osjeti proda&nicu

pokuati zadovoljiti

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

25/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

)z prikazanog vidimo da postoji dodatno znanje ili!injeni,e. /vo dodatno znanje !injeni,e2"

mo(e 'iti upore+ivano drugim pravilima kreiraju#i tako Beekat lan,aB. =aklju!ivanje

unaprijed je vo+eno poda,ima. -ok sistem zaklju!ivanja unazad pokuava da validira

&ipoteze.

;lgoritam ulan!avanja unaprijed polazi od premisa2" algoritam ulan!avanja unazad polazi od

zaklju!ka" pa pronalazi pravila za koji dati zaklju!ak va(i.

=a pretra(ivanje prostora karakteristi!an je pro'lem kompleksnosti. =a netrivijalna podru!ja

'roj alternativa mo(e 'iti tako veliki da slijepo pretra(ivanje postaje apsurdno. %aime" ako se

pretpostavi da nema 'ezizlazni& petlji i ako svaki !vor ' ima nasljednika onda je 'roj puteva

du(ine l od po!etnog !vora 'l.

-akle" 'roj kandidata se pove#ava eksponen,ijalno i dolazi se do tzv. kom'inatori!ke

eksplozije. Pro'lem se prevazilazi &euristi!kim pretra(ivanjem &euristi, sear,&" 'est$irst

sear,&2" to zna!i da se algoritam pretra(ivanja koristi spe,ii!nim znanjem o pro'lemu koje

eliminie 'ezperspektivne alternative. /'i!no su to numeri!ke pro,jene" koje o,jenjuju

perspektivnost svakog !vora u grau. npr. algoritam A2.

Pro'lem se mo(e predstaviti i saANDBOR6ra

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

26/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

uzorak kod ti& sistema je tzv. BdeaultB zaklju!ivanje tipa Bako va(i ; i ako nije evidentno da

ne va(i " onda va(i B.

/staje jo veoma va(no pitanje kako se vri zaklju!ivanje kada imamo nepotpune ili

nepouzdane inorma,ije i kada mo(da i sama pravila va(e samo sa nekim odre+enim aktorom

povjerenja. Spomenuli smo ve# da su na tzv. mekim podru!jima" koja su glavna podru!ja

primjene ekspertni& sistema" takve situa,ije veoma !este. =ato ekspertni sistemi uglavnom

omogu#avaju zaklju!ivanje na osnovu vjerovatno#e za razliku od kategori!kog zaklju!ivanja

gdje su stvari jednostavno istinite ili ne. /pte pri&va#ene teorije zaklju!ivanja na osnovu

vjerovatno#e jo nema" mada su istra(ivanja na ovom podru!ju veoma intenzivna. * literaturi

se uglavnom navodi kako je to pitanje rijeeno kod pojedini& poznati& sistema Prospe,tor"

:,in ...2.

". SVOJSTVA EKSPERTNO SISTEMA

Sr,e svakog ekspertnog sistema je znanje akumulirano u pro,esu izgradnje tog

sistema. =nanje ekspertnog sistema !ine !injeni,e i &euristika iskustvo i ose#aj za iz'or

reenja2.

,injenice !ine glavni dio podataka o prirodi sistema" njegovim aktivnostima i

,iljevima koje sistem ostvaruje kroz te aktivnosti. /dre+ene pojave i maniesta,ije regularnog

i neregularnog stanja u sistemu imaju svoje uzroke i posledi,e i tako+e se opisuju skupovima

podataka. Svi ovi poda,i uglavnom mogu 'iti raspolo(ivi" dokumentovani i veriikovani u

domenu ekspertnog sistema.

-euristiku !ine li!na pravila rasu+ivanja i vetina u iz'oru i donoenju odluka kojima

se uti!e na promenu stanja sistema. /na je uglavnom sla'o dokumentovana i svojina je

vr&unski& spe,ijalista za o'last koju pokriva dati ekspertni sistem. %ivo perormansi

ekspertnog sistema je pre svega unk,ija veli!ine i kvaliteta 'aze znanja tog sistema u kojoj su

o'jedinjene !injeni,e i &euristika" a ne odre+enog ormalizma zaklju!ivanja i postupka koji se

koriste u pretra(ivanju !injeni,a.

* prin,ipu razlikujemo dva tipa znanjaK

2Ieljovi#" ;." :enad(ment inorma,ioni sistemi" Te&ni!ki akultet u Aa!ku" Aa!ak" KLL8" str. 8K.

25

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

27/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

eksplicitno znanjeO znanje dato u pisanoj ili drugoj prenosnoj ormi i nalazimo ga u

knjigama" !asopisima i sl. /vo znanje je o'i!no pri&va#eno kao univerzalno ta!no. implicitno znanje $ &euristi!ko znanje" ono znanje koje !ovjek ekspert gradi na osnovu

iskustva i koje" kom'inovano sa prvim tipom znanja" !ini !ovjeka ekspertom. =nanje

je dostupno i mo(e se prenositi putem knjiga i lek,ija.

Slika %. "p'ta s&ojst&a ekspertnog sistema

Ia(no svojstvo ekspertnog sistema je ekspertiza &isokog ni&oa" koju o'ez'je+uje kao

pomo# u reavanju pro'lema. Ta ekspertiza predstavlja naj'olja razmiljanja vr&unski&

eksperata u datoj o'lasti" sakupljena i ugra+ena u program tako da u postupku reavanja

pro'lema mogu dovesti do pre,izni& i eikasni& reenja.

ogu/nost pred&i*anjaje svojstvo koje proisti!e iz mogu#nosti da se ekspertni sistem

koristi kao model za reavanje pro'lema u datoj o'lasti koji #e" kao takav" davati odgovore na

zadate pro'leme i pokazivati kako #e se ti odgovori menjati zavisno od novi& situa,ija.

Delokupno znanje ugra+eno u ekspertni sistem prikupljeno je kroz interak,iju sa

klju!nim oso'ljem u nekoj slu('i" odeljenju ili o'lasti" tako da ono odslikava i teku#u politiku

i na!in rada te grupe. %a taj na!in" ova kolek,ija znanja postaje trajni zapis uskla+eni&

naj'olji& metoda i postupaka koje ti ljudi koriste pri reavanju pro'lema. ) kad ti ljudi odu iz

odre+ene irme ovo znanje #e ostati sa!uvano. /vo je veoma va(no u poslovnim sistemima" a

kriti!no u vojs,i i dr(avnim ustanovama z'og !esti& premetaja i izmene kadrova. Prikupljeno

znanje je na taj na!in postalo institucionalna memorija" koja u'la(ava iako nikad ne mo(e

potpuno ukloniti2 nedostatke proistekle iz !esti& luktua,ija ljudi.

>o jedno va(no svojstvo svakog ekspertnog sistema jeste i mogu/nost obua&anja.Ekspertni sistem mo(e 'iti o'likovan tako da omogu#i o'uku za novodole kadrove. /ni ve#

26

=%;%>;

E6SPE;

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

28/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

imaju odre+ena znanja i sposo'nosti i potre'no je na nji& preneti znanje i iskustvo prikupljeno

i sa!uvano u 'azi znanja u vidu institu,ionalne memorije. %eop&odno je da program poseduje

mogu#nost te!nog" prijateljskog dijaloga sa !ovekom" kao i ugra+ene metode u!enja.

Ekspertni sistem mo(e 'iti podeen kako za o'uku stru!ni& ljudi" tako i za uvo+enje u posao

pridoli& po!etnika.

)odruje primjene ES

Ekspertni sistemi imaju za ,ilj da o'ez'ede odgovor na pro'leme koji za&tevaju

rasu+ivanje" prepoznavanje i pore+enje o'lika" akvizi,iju novi& kon,epata" zaklju!ivanje"

ukratko" oni daju odgovor na pitanja koja za&tijevaju inteligen,iju. ES se mogu eikasno

primenjivati u podru!jima gdje se miljenje o pro'lemu svodi na logi!ko rasu+ivanje" a ne na

izra!unavanje" i gdje svaki korak u reavanju pro'lema ima ve#i 'roj alternativni&mogu#nosti.

0aini kori'tenja ES

Postoje tri osnovna na!ina koritenja ES

prvi na!in" gde korisnik tra(i odgovor na zadati pro'lem" drugi na!in" gde je korisnik instruktor koji dodaje znanje u postoje#i ES" tre#i na!in" gde je korisnik u!enik koji u!i od ES" na taj na!inpove#avaju#i svoje

znanje.

9lavne oso'ine ekspertni& sistema su

)ntegra,ija znanja $ ES integrie znanje poten,ijalno velikog 'roja ljudi stru!njaka na

jednom mestu" Pove#ava dostupnost $ ES mo(e se koristiti na svim loka,ijama" K4 sata dnevno.

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

29/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

Tuma!enje $ opis do detalja kako se dolo do reenja.

.1 PREDNOSTI I NEDOSTA#I EKSPERTNIH SISTEMA

Ekspertni sistemi osiguravaju univerzalnu i stalnu raspolo(ivost" drugim re!ima

ekspert je uvek na raspolaganju. Prisutna je i nepristrasnost" jer jednom organizovan ekspertni

sistem je prakti!no dosledan. Ekspertni sistem ima savrenu memoriju i uzima sve relevantne

aktore u o'zir. 6valitetno vreme stru!njaka je oslo'o+eno rutinski& poslova" jer ekspertni

sistem o'avlja postavljene zadatke i time do'iva ekonomsko opravdanje.3

Ekspertni sistem sadr(i !injeni,e koje stru!njak uzima u o'zir i prakti!na pravila koja

stru!njak primjenjuje prilikom reavanja pro'lema. >edna od veliki& koristi ekspertni&

sistema je kra#e vreme odlu!ivanja" rutinske odluke koje odnose dosta vremena"lagano

donose ekspertni sistemi i ljudi stru!nja,i #e imati vie vremena na raspolaganje za kreativniji

rad.

ES imaju ograni!enja u nekoliko podru!ja pro'lema. Prvo" za donoenje odluka u

jednoj dinami!noj sredini sa mnotvom nestukturirani& pro'lema nije dovoljno samo

iskustvo" dakle empirijski pristup. S&odno tome me&anizam zaklju!ivanja #e verovatno 'iti

nedovoljan. ES je ograni!en na vrlo usko podru!je jer je izgradnja i odr(avanje velike 'aze

znanja veoma teka. Sistem ne daje kvalitetan odgovor ako pro'lem nije u potpunosti

ograni!en na spe,ii!no podru!je. Tada se javlja pro'lem sa odlukama vezanim za iroko

interdis,iplinarno znanje.

Prilikom prikupljanja i organizovanja 'aze znanja" odre+ene vrste zanja se ne mogu

lako prevesti u pravilo ;6/$/%-;. Tako+e" postoji teko#a oko spe,iika,ije &euristi!kog

znanja rukovodio,a" koje je va(no za pravilno odlu!ivanje.

6orisni!ki interejs sa sistemom tre'a 'iti ostvaren preko prirodnog dijaloga.

:e+utim" dijalog nije realno prirodan jezik. 6orisni,i moraju opisivati pro'leme u

deinisanom ormalnom jeziku !ije rije!i i nji&ova kom'ina,ija imaju veoma spe,ii!no

zna!enje.

3Catinovi#" ." Ekspertni sistemi" Panevropski univerzitet ;peiron" anja Cuka" KLL" str. 13K.

28

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

30/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

/grani!eni 'roj stru!njaka za ekspertne sisteme i in(injera za 'aze znanja"

predstavljaju konstantu opasnost da poslovne aplika,ije mogu lako pasti na poslednje mjesto

u razvoju ustupaju#i mjesto drugim do'ro inansiranim podru!ijima. Tako+e" vreme odziva

komer,ijalno dostupni& ekspertni& sistema relativno je sporo na ve!ini personalni& ra!unara.

OVEK EKSPERT EKSPERTNI SISTEM

:o(e oti#i Permanentno znanje

Teko prenosi svoje znanje =nanje se lako prenosi

Teko dokumentuje znanje =nanje se lako dokumentuje

%epredvidiv 6onzistentan

Skup Podnoljiva ,ena

Tabela . )rednosi ekspertnih sistema

OVEK EKSPERT EKSPERTNI SISTEM

6reativan %ema kreativnosti

Prilagodljiv %ije prilagodljiv

Aulni senzori Sim'oli kao ulaz

Nirina sagledavanja *sko sagledavanje

=drav razum Te&ni!ko znanje

Tabela +. 0edostaci ekspertnih sistema

Evidentan skok ulaganja u istra(ivanje ekspertni& sistema" prisustvo proizvoda na tr(itu i

pru(ena mogu#nost primjene u preduze#ima navodi na konstata,iju konkretne koristi od

strane ekspertni& sistema.

Prije svega ekspertni sistemi osiguravaju univerzalnu i stalnu raspolo(ivost. -rugim rije!ima"

ekspert je uvijek na raspolaganju. Prisutna je nepristrasnost" jer jednom organizovan ekspertni

sistem je prakti!no dosljedan.Ekspertni sistem ima savrenu memoriju i uzima sve relevantne

29

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

31/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

aktore u o'zir. 6valitetno vrijeme stru!njaka je oslo'o+eno rutinski& poslova" jer ekspertni

sistem o'avlja postavljene zadatke i time do'ija ekonomsko opravdanje.

Ekspertni sistemi mogu 'iti i u edukativnoj pozi,iji" jer stru!nost sintetiu u jasno deinisana

pravila.Ekspertni sistem sadr(i !injeni,e koje stru!njak uzima u o'zir i prakti!na pravila koja

stru!njak primjenjuje prilikom rjeavanja pro'lema.Simula,ijom situa,ija iz realnog (vota"

neiskusan radnik se mo(e podu!iti tome koje su inorma,ije 'itne i koji je misaoni

me&anizam upotrije'ljen.

* daljem kontekstu pozitivni& oso'ina" odnosno koristi od ekspertni& sistema" izdvaja se

zajedni!ko kori#enje znanja. =nanje vr&unski& stru!njaka u preduze#u mo(e postati

pristupa!no mnogim radni,ima.%a ovaj na!in se pove#avaju stru!ne o,jene. Ekspertni sistemi

#e 'iti na raspolaganju za iznoenje sekundarni& miljenja na podru!ju" kao i za izradu Bta

akoB analiza u kojima se tra(e rezultati u zavisnosti od razli!iti& promjena. Sljede#a korist u

primjeni ekspertni& sistema je kra#e vrijeme odlu!ivanja.%aime" rutinske odluke" koje odnose

dosta vremena" lagano donose ekspertni sistemi. Cjudi stru!nja,i #e zato imati vie vremena

na raspolaganju za kreativniji rad.

Ekspertni sistemi su najeikasniji u kom'inovanim pro'lemima" gdje direktne metode

na'rajanja vode do sve ve#eg 'roja mogu#nosti" pa je potre'na intui,ija" logika i razum za

pronala(enje naj'olje mogu#e odluke. Ekspertni sistemi su isto tako korisni kod pro'lema u

kojima se odluke zasnivaju na analizi i interpreta,iji ogromne koli!ine nekvantitativni&

podataka. %a'rajanje koristi ekspertni& sistema zavri#emo sa o!uvanjem i prenosom

stru!nosti na po!etnike i nasljednike u preduze#u.

/snovni nedosta,i i od'ram'eni stavovi" vezani za sadanje stanje te&nologije ekspertni&sistema" zasnivaju se na de&umanisti!kim konota,ijama koje prate ove programe vjeta!ke

inteligen,ije. /vo se ogleda u potiskivanju" odnosno ograni!avanju u!e#a rukovodni&

kadrova u pro,esima u organiza,iji.ez o'zira koliko 'ili pristali,e ekspertni& sistema" ne

mo(emo negirati zna!aj intui,ije i neormalizma u rjeavanju pro'lema i inova,ijama.

Ekspertni sistemi imaju ograni!enja u nekoliko podru!ja pro'lema. Prvo" za donoenje odluka

u jednoj dinami!noj sredini sa mnotvom nestrukturirani& pro'lema nije dovoljno samoiskustvo" dakle empirijski pristup. S&odno tome me&anizam zaklju!ivanja #e vjerovatno 'iti

30

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

32/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

nedovoljan. Ekspertni sistem je ograni!en na vrlo usko podru!je domen2" jer je izgradnja i

odr(avanje velike 'aze znanja teka. Sistem ne daje kvalitetan odgovor ako pro'lem nije u

potpunosti ograni!en na spe,ii!no podru!je. ) tada se javlja pro'lem sa odlukama vezanim za

iroko interdis,iplinarno znanje.

Prilikom prikupljanja i organizovanja 'aze znanja" odre+ene vrste znanja se ne mogu lako

prevesti u pravilo akoOonda.Tako+e" postoji teko#a oko spe,iika,ije &euristi!kog znanja

rukovodio,a" koje je va(no za pravilno odlu!ivanje.

6orisni!ki interejs sa sistemom tre'a 'iti ostvaren preko BprirodnogB dijaloga. :e+utim"

dijalog nije realno prirodni jezik.6orisni,i moraju opisivati pro'leme u deinisanom

ormalnom jeziku !ije rije!i i nji&ova kom'ina,ija imaju veoma spe,ii!no zna!enje.

/grani!eni 'roj stru!njaka za ekspertne sisteme i in(enjera za 'aze znanja" predstavljaju

konstantnu opasnost da poslovne aplika,ije mogu lako pasti na posljednje mjesto u razvoju

ustupaju#i mjesto drugim do'ro inansiranim podru!jima. Tako+e" vrijeme odziva

komer,ijalno dostupni& ekspertni& sistema relativno je sporo na ve#ini personalni& ra!unara.

;li to je vjerovatno prolazni pro'lem s o'zirom na dinamiku razvoja mikrokompjuterske

te&nologije. =a kraj na'rajanja nedostataka ekspertni& sistema nave#emo da je indikativno

relativno veliko ulaganje u instala,ije i odr(avanje ekspertni& sistema kao i mogu#nost da

konkuren,ija kroz razvoj ili kupovinu sli!nog sistema mo(e ugroziti odre+ene poslovne

pozi,ije.

31

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

33/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

%. A&ATI ZA IZRADU EKSPERTNIH SISTEMA

* osnovi se razlikuju tri kategorije alata za izgradnju ekspertni& sistemaUL ;lati koji se koriste na personalnim kompjuterima" i koji slu(e za izradu ekspertni&

sistema do 4LL pravila.

U1 Spe,ijalizovani alati za izradu kompleksni& ekspertni& sistema" koji su ograni!eni na

rjeavanje pro'lema spe,ijalizovanog tipa i koji sadr(e vie &iljada pravila. /vi alati

za&tjevaju ve#e kompjutere kao npr. Cisp :a,&ine.

UK ;lati za izradu kompleksni& ekspertni& sistema" koji rjeavaju pro'leme razli!iti&

tipova i koji sadr(e vie &iljada pravila. Tako+e" za&tjevaju ve#e kompjutere kao npr.

Cisp :a,&ine.

%ajpoznatiji komer,ijalni alati za izradu ekspertni& sistema su

U3 ART ;utomated

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

34/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

'. IZRADNJA EKSPERTNIH SISTEMA

6od ekspertni& sistema znanje je odvojeno od algoritama koji ga koriste. aza znanja

je zavisna od pro'lemskog domena dok su me&anizam zaklju!ivanja i interrejs nezavisni.

:e+utim ta dva nezavisna modula zajedno se nazivaju ;)a e)0er*-6 +*ema. Samim

dodavanjem nove 'aze do'ivamo ekspretni sistem. Cjuske spadaju u do'rodole alate za

izradu ekspretni& sistema. 4

8.1. &JUSKE EKSPERTNIH SISTEMA

=a kvalitetan razvoj ljuske tre'a

)za'rati ormalizam u kojem #e 'iti predstavljeno znanje

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

35/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

6valitativni model opisuju sistem na jednostavan sim'oli!ki na!in. :e+utim kod ovi&

modela promenjive su vezane rela,ijama koje mogu imati o'lik jedna!ina" nejedna!ina ili

logi!ki& izjava. 6valitativni modeli su 'azirani na skupu rela,ija me+u elementima sistema.

Sistem se mo(e opisati i sa apstraktnim pojmovima. S o'zirom na to razlikuju se

6omponentno orijentisan pristup gdje se ponaanje sistema izvodi iz ponaanja

njegovi& komponenti i Pro,esno orijentisan pristup koji opisuje pro,ese kao izvor svi& promjena u sistemu.

8.4. A&ATI ZA IZRADNJU EKSPERTNIH SISTEMA

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

36/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

podataka znanja znanje i metodi korisni!kogznanja su

izmeani

model reavanja pro'lema se pojavljuje

kao'aza znanja" a njom upravlja odvojenidio Ome&anizam zaklju!ivanjainterpreterpravila2

znanje je organizovano u dvanivoa Opoda,i i program

znanje je organizovano u 'ar tri nivoa $poda,i" 'aza znanja ime&anizamzaklju!ivanja

u slu!aju novog znanjapotre'no je

reprogramiranje

novo znanje se dodaje 'ez

reprogramiranja"proirivanjem 'azeznanja

Tabela . 3azlika izme*u kon&encionalnog programa i ekspertnog sistema

/sim toga" konven,ionalni programi su projektovani da svaki put daju konkretne

rezultate. Ekspertni sistemi su projektovani da" uglavnom" daju korektne odgovore" a imaju imogu#nost da u!e na grekama. * konven,ionalnim programima su implementirani potpuno

deinisani algoritam i jasan na!in nala(enja reenja" !ak i kad se koristi kompleksno grananje"

rekurzivne petlje i dr.

*glavnom su poslovi koje o'avljaju stru!nja,i takvi da i&" !esto" nije mogu#e opisati u

algoritamskoj ormi. Stru!nja,i ne rade po !vrstom planu" ve# iskustvom i rasu+ivanjem

odlu!uju kako #e se dalje reavati pro'lem" ne vide kompletan postupak reavanja odma&.

Ekspertni sistemi su zasnovani na stru!noj vjetini akumuliranoj u 'azi znanja" tako da

su u stanju da ponude inteligentan savet i na za&tjev mogu o'jasniti svoju liniju rasu+ivanja.5

* konven,ionalnim programima" moduli potprogrami2 se me+uso'no pozivaju po

iksnom" unapred deinisanom postupku. * ekspertnim sistemima moduli se ne pozivaju

izme+u se'e direktno. :oduli komuni,iraju sa okru(enjem podataka. Struktura dozvoljava

simultano izvrenje nekoliko modula oni& koje aktivira trenutno stanje 'aze podataka2.

5Ieljovi#" ;." :enad(ment inorma,ioni sistemi" Te&ni!ki akultet u Aa!ku" Aa!ak" KLL8" str. 84

35

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

37/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

1(. PERSPEKTIVA EKSPERTNIH SISTEMA

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

38/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

Irlo je zna!ajno prisustvo aplika,ija u domenu posu+ivanja i ulaganja inansijski& sredstava

preduze#a. Postoja#e interne veze izme+u ekspertni& sistema i postoje#e E/P$a. Ekspertni

sistemi #e redovno dopunjavati tradi,ionalne metode kolovanja u o'razovnim programima.

Pored toga" ovi sistemi #e 'iti na raspolaganju za operativno planiranje i kontrolu odnosno

tamo gdje je analiza rizika dio odlu!ivanja.

;ko pogledamo jo dalje u 'udu#nost" perspektiva ekspertni& sistema je me+uso'na

povezanost analogna dananjoj ve#tradi,ionalnoj povezanosti mikrokompjutera uz pomo#

lokalni& mre(a. Povezanost nekoliko ekspertni& sistema u jedan sistem" koji je relevantan za

niz srodni& podru!ja odlu!ivanja" eksponen,ijalno #e pove#ati vrijednost ekspertni& sistema.

/gromni poma,i o!ekuju se u razvoju &ardvera i sotvera za mnoga podru!ja stru!nosti.

37

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

39/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

ZAK&JUAK

Ekspertni sistemi osiguravaju univerzalnu i stalnu raspolo(ivost odnosno ekspert je

uvek dostupan. Ekspertni sistem tre'a da o'avlja postavljene zadatke da 'i ekonomski 'io

opravdan. udu#nost ekspertni& sistema je zagarantovana" pogotovo u podru!ju

ra!unovostva.

Sadr(i !injeni,e koje stru!njak uzima u o'zir i prakti!na pravila koja stru!njak

primenjuje prilikom reavanja pro'lema. >edna od veliki& koristi ekspertni& sistema je kra#e

vreme odlu!ivanja" rutinske odluke koje odnose dosta vremena" lagano donose ekspertni

sistemi i ljudi stru!nja,i #e imati vie vremena na raspolaganje za kreativniji rad.

Ekspertni sistemi #e tako+e o'avljati mnoge upravlja!ke unk,ije. Ielika prednost

ekspertni& sistema je kra#e vreme odlu!ivanja" i oni su korisni kod pro'lema kod koji se

odluke zasnivaju na analizi i interpreta,iji ogromne koli!ine nekvantativni& podataka.

38

7/24/2019 Ekspertski Sistemi Web

40/40

Seminarski rad Ekspertski sistemi

&ITERATURA

1. Catinovi#" ." Ekspertni sistemi" Panevropski univerzitet ;peiron" anja Cuka" KLL.

K. Catinovi#" ." )norma,ioni sistemi" Panevropski univerzitet ;peiron" anja Cuka"

KLL.

3. Poli!uk" >. E." Ekspertni sistemi" ET?" Podgori,a"

&ttpHH.et.a,.meHmaterijalH11JL37141LES.pd2

4.