Экспертные системы (ЭС) являются одним из подходов в области искусственного интеллекта (ИИ). Они разработаны для моделирования и решения задач, требующих экспертных знаний и опыта.
Основная задача экспертных систем заключается в том, чтобы эмулировать способность эксперта-человека по принятию решений в определенной области. Для этого ЭС используют базу знаний, в которой хранится информация, полученная от эксперта или из других источников.
Процесс работы экспертной системы включает в себя следующие шаги:
Захват знаний: эксперт предоставляет информацию о проблематике и ответах на вопросы в определенной области.
Закодирование знаний: полученная информация переносится в структурированное представление, с использованием языка программирования ЭС.
Инференция: система использует правила логики для решения проблемы или отвечает на вопросы пользователей, используя базу знаний и выводя новую информацию на основе имеющихся данных.
Обратный вывод: система спрашивает пользователя дополнительные вопросы, чтобы уточнить информацию и принять наиболее точное решение.
Предоставление решения или вывода: система дает пользователю решение или выводит необходимую информацию.
Примеры применения экспертных систем включают медицинскую диагностику, финансовый анализ, прогнозирование погоды, управление производственными процессами и многое другое. Экспертные системы предоставляют возможность использования экспертных знаний и опыта без наличия эксперта на месте, что делает их эффективными инструментами в различных областях.