నిపుణుల వ్యవస్థ సాంకేతిక ప్రపంచం మరియు అన్ని మంచి కారణాల కోసం రౌండ్లు చేస్తున్న పదం. ఈ వ్యాసంలో మేము ఈ అంశాన్ని వివరంగా అన్వేషిస్తాము.
రిఫరెన్స్ జావా ద్వారా విలువ ద్వారా పాస్
ఈ వ్యాసంలో క్రింది గమనికలు కవర్ చేయబడతాయి,
- ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అంటే ఏమిటి?
- ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో నిపుణుల వ్యవస్థ
- నిపుణుల వ్యవస్థలు ఉపయోగించే డొమైన్‌లు
- అప్లికేషన్ యొక్క ప్రధాన ప్రాంతాలు
- ES రూపకల్పన యొక్క మూడు దశలు
- ప్రోస్ కాన్స్ అండ్ లిమిటేషన్స్
కాబట్టి ఈ వ్యాసంతో ప్రారంభిద్దాం,
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అంటే ఏమిటి?
బాగా, సాధారణంగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనే పేరు కృత్రిమమైన యంత్రం యొక్క ఇంటెలిజెన్స్‌ను సూచిస్తుంది. మానవుడు కలిగి ఉన్న తెలివితేటలను మానవ మేధస్సు అని పిలుస్తారు, అదే విధంగా ఒక యంత్రం ప్రదర్శించిన మేధస్సును ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అంటారు. కంప్యూటర్ సైన్స్ లో. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI), కొన్నిసార్లు మెషిన్ ఇంటెలిజెన్స్ అని పిలుస్తారు. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క పరిశోధనా రంగం 1956 లో డార్ట్మౌత్ కళాశాలలో ఒక వర్క్‌షాప్‌లో జన్మించింది.
వాస్తవ ప్రపంచంలో కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అనువర్తనాలు:
సిరి, కోర్టానా వంటి చాట్‌బాట్‌లు ఈ రోజుల్లో చాలా ప్రజాదరణ పొందాయి. హెచ్‌డిఎఫ్‌సి బ్యాంకుల AI పరిశోధనా విభాగం అభివృద్ధి చేసిన AI- ఆధారిత చాట్‌బాట్ అయిన EVA (ఎలక్ట్రానిక్ వర్చువల్ అసిస్టెంట్) వంటి ఇతర ఉదాహరణలు వేలాది వనరుల నుండి జ్ఞానాన్ని సేకరించి 0.4 సెకన్లలోపు సాధారణ సమాధానాలను అందించగలవు. మా సమాజంలోని వివిధ రంగాలలో మీరు కనుగొనే AI అనువర్తనాలకు చాలా ఉదాహరణలు ఉన్నాయి.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో ఈ నిపుణుల వ్యవస్థతో ముందుకు సాగడం,
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో నిపుణుల వ్యవస్థ
నిపుణుల వ్యవస్థ అంటే ఏమిటి?
స్టాండ్‌ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయం, కంప్యూటర్ సైన్స్ విభాగం పరిశోధకులు AI యొక్క ఈ డొమైన్‌ను ప్రవేశపెట్టారు మరియు ఇది AI యొక్క ప్రముఖ పరిశోధనా డొమైన్. ఇది ఏదైనా నిర్దిష్ట డొమైన్ యొక్క చాలా క్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించగల కంప్యూటర్ అప్లికేషన్. ఇది నిపుణుడి నుండి పొందిన జ్ఞానం మీద ఆధారపడి ఉన్నందున ఇది మానవ మేధస్సు మరియు నైపుణ్యం యొక్క అత్యున్నత స్థాయిలో పరిగణించబడుతుంది. నిపుణుల వ్యవస్థను కంప్యూటర్ ఆధారిత నిర్ణయాత్మక వ్యవస్థగా కూడా నిర్వచించవచ్చు, ఇది వాస్తవాలు మరియు హ్యూరిస్టిక్స్ రెండింటినీ ఉపయోగించి సంక్లిష్టమైన నిర్ణయాత్మక సమస్యలను పరిష్కరించగలదు.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో ఈ నిపుణుల వ్యవస్థతో ముందుకు సాగడం,
నిపుణుల వ్యవస్థలు ఉపయోగించే డొమైన్‌లు
నేడు నిపుణుల వ్యవస్థలు
అమెరికన్ మెడికల్ అసోసియేషన్ పాత్ఫైండర్ వ్యవస్థ అయిన మొదటి నిపుణుల వ్యవస్థను ఆమోదించింది. హెమటోపాథాలజీ నిర్ధారణ కొరకు దీనిని 1980 లో స్టాండ్‌ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయం నిర్మించారు. సంక్షిప్త పాత్ఫైండర్లో ఈ నిర్ణయం-సిద్ధాంత నిపుణుల వ్యవస్థ, శోషరస-నోడ్ వ్యాధులను నిర్ధారిస్తుంది. చివరికి ఇది 60 కి పైగా వ్యాధులతో వ్యవహరిస్తుంది మరియు 100 కి పైగా లక్షణాలను గుర్తించగలదు.
వ్యాపారంలో నిపుణుల వ్యవస్థ
ఇటీవలే అభివృద్ధి చేసిన నిపుణుల వ్యవస్థ ROSS, AI న్యాయవాది, ROSS అనేది స్వీయ-అభ్యాస వ్యవస్థ, ఇది డేటా మైనింగ్, నమూనా గుర్తింపు, లోతైన అభ్యాసం మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌ను మానవ మెదడు పనిచేసే విధానాన్ని అనుకరిస్తుంది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో ఈ నిపుణుల వ్యవస్థతో ముందుకు సాగడం,
అప్లికేషన్ యొక్క ప్రధాన ప్రాంతాలు
- వ్యాఖ్యానం - డేటా ఆధారంగా ఉన్నత స్థాయి తీర్మానాలను గీయడం.
- ప్రిడిక్షన్ - సంభావ్య ఫలితాలను అంచనా వేయడం.
- రోగ నిర్ధారణ - పనిచేయకపోవడం, వ్యాధి మొదలైన వాటికి కారణాన్ని నిర్ణయించడం.
- రూపకల్పన -ఉండండిప్రమాణాల ఆధారంగా ఉత్తమ కాన్ఫిగరేషన్.
- ప్రణాళిక - లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి వరుస చర్యలను ప్రతిపాదించడం.
- పర్యవేక్షణ - గమనించిన ప్రవర్తనను behavior హించిన ప్రవర్తనతో పోల్చడం.
- డీబగ్గింగ్ మరియు మరమ్మత్తు - నివారణలను సూచించడం మరియు అమలు చేయడం.
- బోధన - విద్యార్థులకు నేర్చుకోవడంలో సహాయపడుతుంది.
- నియంత్రణ - వ్యవస్థ యొక్క ప్రవర్తనను నియంత్రిస్తుంది.
నిపుణుల వ్యవస్థ యొక్క ఉద్దేశ్యం
నిపుణుల వ్యవస్థ యొక్క ముఖ్య ఉద్దేశ్యం మానవ నిపుణుల జ్ఞానాన్ని పొందడం మరియు ఒక నిర్దిష్ట ప్రాంతంలో మానవ నిపుణుల జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాలను ప్రతిబింబించడం. మానవ నిపుణుల భాగస్వామ్యం లేకుండా నిర్దిష్ట ప్రాంతం యొక్క సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వ్యవస్థ ఆ జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాలను ఉపయోగిస్తుంది.
నిపుణుల వ్యవస్థల లక్షణాలు
- అధిక పనితీరు
- అర్థమయ్యేది
- నమ్మదగినది
- అత్యంత ప్రతిస్పందిస్తుంది
నియమం-ఆధారిత లేదా నిపుణుల వ్యవస్థ యొక్క ప్రధాన భాగాలు
ప్రధాన భాగాలు:
- నాలెడ్జ్ బేస్
- వర్కింగ్ మెమరీ
- అనుమితి ఇంజిన్
- వివరణ వ్యవస్థ
- వినియోగ మార్గము
- నాలెడ్జ్ బేస్ ఎడిటర్
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో ఈ నిపుణుల వ్యవస్థతో ముందుకు సాగడం,
ES రూపకల్పన యొక్క మూడు దశలు
జ్ఞాన సముపార్జన:
మానవ నిపుణులను ఇంటర్వ్యూ చేయడం ద్వారా లేదా పరిశీలించడం ద్వారా, నిర్దిష్ట పుస్తకాలను చదవడం ద్వారా నిపుణుల నుండి జ్ఞానం పొందే ప్రక్రియ.
నాలెడ్జ్ బేస్:
నాలెడ్జ్ బేస్ అధిక నాణ్యత గల జ్ఞానం యొక్క కంటైనర్. అభ్యాసం ద్వారా నైపుణ్యాలు అభివృద్ధి చెందుతాయి మరియు జ్ఞానం లేకుండా జ్ఞానం నుండి ఒకరు రుజువు చేయలేరు లేదా ఒకరు అతని లేదా ఆమె తెలివితేటలను చూపించలేరు, కాబట్టి నైపుణ్యాన్ని పెంపొందించడానికి మరియు తెలివితేటలను ప్రదర్శించడానికి జ్ఞానం చాలా ముఖ్యం. అదే విధంగా, దాని తెలివితేటలను ప్రదర్శించడానికి యంత్రానికి కూడా జ్ఞానం అవసరం. అంచనా యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు వ్యవస్థ యొక్క పనితీరు పరిపూర్ణమైన, ఖచ్చితమైన మరియు ఖచ్చితమైన జ్ఞానం యొక్క సేకరణపై ఎక్కువగా మరియు ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది.
ఇప్పుడు జ్ఞానం అంటే ఏమిటి?
జ్ఞానం డేటా లేదా సమాచారం. వ్యాసాలు చదవడం ద్వారా లేదా పుస్తకాలను చదవడం ద్వారా లేదా వివిధ వనరుల నుండి మనం మానవుని జ్ఞానాన్ని సేకరించి, జ్ఞానాన్ని సంపాదించుకునే ప్రక్రియను కనిష్టంగా చూడగలిగితే, పుస్తకాలు చదవడం ద్వారా లేదా వ్యాసాలు చదవడం ద్వారా లేదా ఏదైనా వనరుల నుండి మనం కనుగొంటాము. మేము మన మెదడులో నిల్వ చేయడానికి ఉపయోగించే వివిధ వనరుల నుండి డేటా మరియు సమాచారాన్ని పొందడం మరియు సేకరించడం. కాబట్టి జ్ఞానం డేటా, జ్ఞానం సమాచారం. జ్ఞానం కూడా వాస్తవాల సేకరణ.
డేటా, సమాచారం మరియు గత అనుభవాన్ని కలిపి జ్ఞానం అని పిలుస్తారు.
జ్ఞాన ప్రాతినిధ్యం:
జ్ఞాన ప్రాతినిధ్యం అనేది జ్ఞానాన్ని సూచించడానికి చాలా సరిఅయిన నిర్మాణాలను ఎన్నుకునే పద్ధతి. జ్ఞాన స్థావరంలో జ్ఞానాన్ని నిర్వహించడం మరియు లాంఛనప్రాయంగా చేసే పద్ధతి ఇది. ఇది IF-THEN-ELSE నియమాల రూపంలో జరుగుతుంది.
జ్ఞాన ధ్రువీకరణ:
ES యొక్క జ్ఞానాన్ని పరీక్షించడం సరైనది మరియు పూర్తి.ఈ మొత్తం ప్రక్రియను నాలెడ్జ్ ఇంజనీరింగ్ అంటారు.
అనుమితి ఇంజిన్:
జ్ఞాన-ఆధారిత ES విషయంలో, అనుమితి ఇంజిన్ ఒక నిర్దిష్ట పరిష్కారం వద్దకు వచ్చే జ్ఞాన స్థావరం నుండి జ్ఞానాన్ని పొందుతుంది మరియు తారుమారు చేస్తుంది.
నియమం ఆధారిత ES విషయంలో,
- ఇది మునుపటి నియమ నిబంధన నుండి పొందిన వాస్తవాలకు పదేపదే నియమాలను వర్తింపజేస్తుంది.
- అవసరమైతే అది కొత్త జ్ఞానాన్ని జ్ఞాన స్థావరంలో చేర్చుతుంది.
- ఒక నిర్దిష్ట కేసుకు బహుళ నియమాలు వర్తించేటప్పుడు ఇది నియమాల సంఘర్షణను పరిష్కరిస్తుంది.
అనుమితి ఇంజిన్ ఈ క్రింది వ్యూహాలను & మైనస్‌ను ఉపయోగిస్తుంది
- ఫార్వర్డ్ చైనింగ్
- వెనుకబడిన గొలుసు
ఫార్వర్డ్ చైనింగ్
ఫార్వర్డ్ చైనింగ్‌లో, షరతులు మరియు ఉత్పన్నాల గొలుసును అనుసరించడం ద్వారా అనుమితి ఇంజిన్ ఫలితాన్ని ఇస్తుంది. వ్యవస్థలో జ్ఞానం ఏమైనా పోషించబడితే అది ఆ అన్ని జ్ఞానాలు మరియు వాస్తవాల గుండా వెళుతుంది మరియు పరిష్కారాన్ని ముగించే ముందు వాటిని క్రమబద్ధీకరిస్తుంది. ఫార్వార్డ్ చైనింగ్ పద్ధతి ద్వారా, నిపుణుల వ్యవస్థ “తరువాత ఏమి జరుగుతుంది?” అని సమాధానం ఇవ్వడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
ఫార్వర్డ్ చైనింగ్ యొక్క అప్లికేషన్: ఇంటి ధర అంచనా, స్టాక్ అంచనా, వాటా మార్కెట్ అంచనా మొదలైనవి.
వెనుకబడిన గొలుసు
ఒక నిర్దిష్ట డొమైన్‌లో ఏదో జరిగినప్పుడు, ఈ ఫలితం కోసం గతంలో ఏ పరిస్థితి జరిగిందో తెలుసుకోవడానికి అనుమితి ఇంజిన్ ప్రయత్నిస్తుంది. వెనుకబడిన గొలుసు పద్ధతి ద్వారా, నిపుణుల వ్యవస్థ “ఇది ఎందుకు జరిగింది?” అని సమాధానం ఇవ్వడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. వెనుకబడిన గొలుసు పద్ధతి ద్వారా అనుమితి ఇంజిన్ కారణం లేదా కారణాన్ని తెలుసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
ఉదాహరణకు: మానవులలో రక్త క్యాన్సర్ నిర్ధారణ.
ప్రోస్ కాన్స్ అండ్ లిమిటేషన్స్
నిపుణుల వ్యవస్థ యొక్క ప్రయోజనాలు
- భారీ మొత్తంలో సమాచారాన్ని కలిగి ఉండండి
- ఉద్యోగుల శిక్షణ ఖర్చులను తగ్గించండి
- నిర్ణయం తీసుకునే విధానాన్ని కేంద్రీకరించండి
- సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అవసరమైన సమయాన్ని తగ్గించడం ద్వారా విషయాలను మరింత సమర్థవంతంగా చేయండి
- వివిధ మానవ నిపుణుల మేధస్సులను కలపండి
- మానవ లోపాల సంఖ్యను తగ్గించండి
- పోటీదారులకు సమస్యలను సృష్టించే వ్యూహాత్మక మరియు తులనాత్మక ప్రయోజనాలను అందించండి
- మానవ నిపుణులు ఆలోచించని లావాదేవీలను చూడండి
- పునరావృతమయ్యే నిర్ణయాలు, ప్రక్రియలు మరియు పనులకు సమాధానాలు ఇవ్వండి
నిపుణుల వ్యవస్థ యొక్క ప్రతికూలతలు:
- మానవ నిపుణులు సామర్థ్యం ఉన్న సృజనాత్మక ప్రతిస్పందనలు లేకపోవడం
- ఒక నిర్ణయం వెనుక ఉన్న తర్కం మరియు తార్కికతను వివరించే సామర్థ్యం లేదు
- సంక్లిష్ట ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడం అంత సులభం కాదు
- మారుతున్న వాతావరణాలకు అనుగుణంగా వశ్యత మరియు సామర్థ్యం లేదు
- సమాధానం లేనప్పుడు గుర్తించలేకపోతున్నారు
- నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో ఇంగితజ్ఞానం లేదు
పరిమితులు:
- ఇది ఒక యంత్రం కాబట్టి సృజనాత్మక ప్రతిస్పందనలను ఇవ్వడంలో విఫలమవుతుంది.
- నాలెడ్జ్ బేస్ లో ఫీడ్ చేసిన డేటా ఖచ్చితమైనది లేదా సరైనది కాకపోతే అది తప్పు అంచనాలు మరియు తప్పు ఫలితాలను ఇస్తుంది.
- నిపుణుల వ్యవస్థ నిర్వహణ వ్యయం ఎక్కువ.
- వేర్వేరు సమస్యలు వచ్చినప్పుడు మానవ నిపుణుడు భిన్నమైన పరిష్కారాలను మరియు సృజనాత్మక ప్రతిస్పందనలను ఇవ్వగలడు కాని నిపుణుల వ్యవస్థ సృజనాత్మక ప్రతిస్పందనలను ఇవ్వడంలో విఫలమవుతుంది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో నిపుణుల వ్యవస్థలపై ఈ వ్యాసం చివరకి ఇది మనలను తీసుకువస్తుంది.
మీరు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌పై పూర్తి కోర్సు కోసం నమోదు చేయాలనుకుంటే, ఎడురేకాకు ప్రత్యేకంగా క్యూరేటెడ్ ఉంది పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వంటి సాంకేతికతలలో ఇది మిమ్మల్ని నైపుణ్యం చేస్తుంది. డీప్ లెర్నింగ్, గ్రాఫికల్ మోడల్స్ మరియు రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ వంటి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో తాజా పురోగతులు మరియు సాంకేతిక విధానాలపై శిక్షణ ఇందులో ఉంది.