Što su stručni sustavi utemeljeni na pravilima?

Stručni sustavi temeljeni na pravilima rješavaju probleme primjenom skupa programiranih pravila na dostupne informacije. One općenito imaju oblik uvjetnih rečenica koje računalo može koristiti za logičku provjeru podataka kako bi se došlo do zaključka. Programiranje takvih sustava zahtijeva visoku razinu vještine i ugradnju velike baze znanja. Zaključci do kojih dolazi sustav nisu uvijek točni, iako može pružiti informacije o njihovoj statističkoj vjerojatnosti za referencu tehničara i operatera.

U računalstvu, ekspertni sustavi su dizajnirani da rade kao ljudski stručnjaci da primjenjuju logiku na probleme. Umjesto da slijede kruta pravila programiranja, oni su fleksibilnije prirode i mogu oponašati neke putove ljudske spoznaje. Sustav se može koristiti za aktivnosti poput pregledavanja medicinskih slikovnih studija, analize grešaka u računalnoj mreži ili identifikacije mikroorganizama. Da bi funkcionirao točno, potrebna mu je logička potpora, a pravila su uobičajen izbor.

Programer koristi bazu znanja za stvaranje skupa pravila u obliku if-then naredbi. Kako se ekspertni sustavi temeljeni na pravilima susreću s problemima, oni mogu primijeniti ta pravila kako bi suzili uzroke i razvili rješenja. Na primjer, sustav bi mogao nadzirati električnu mrežu, u kojem slučaju bi imao niz pravila za utvrđivanje uzroka kvara, tako da može preporučiti radnju. Ovi ekspertni sustavi temeljeni na pravilima koriste logiku koja može biti poznata ljudskim stručnjacima koji koriste slično donošenje odluka u obliku stabla u procjeni problema.

Međutim, ovaj oblik umjetne inteligencije nije savršen. Stručni sustavi temeljeni na pravilima ne znaju kako se nositi sa situacijama koje su izvan njihove baze znanja i iskustva. Oni mogu akumulirati informacije tijekom vremena, ali prvi slučaj abnormalnog događaja može zbuniti sustav. Mogao bi vratiti lažni zaključak, koji zahtijeva od operatera da pruži upute kako ne bi ponovio istu pogrešku. Ponekad bi čovjek mogao izbjeći istu pogrešku, ilustrirajući nedostatke u umjetnoj spoznaji.

Logička sučelja u stručnim sustavima temeljenim na pravilima pomažu im doći do odgovora, ali im je također potrebna komunikacijska metoda. Podaci se moraju unijeti u sustav radi analize i mora imati način za interakciju s operaterima kako bi pružio odgovor. To može zahtijevati dodatno programiranje kako bi se sustavu pomoglo predstaviti informacije na jednostavnom, razumljivom jeziku. Ako vraća besmislice ili nejasne podatke, to nije od pomoći operateru; neki kapaciteti za obradu jezika i umjetni govor tada mogu biti potrebni u programiranju i razvoju ekspertnih sustava temeljenih na pravilima.