Ekspert sistemləri

Ekspert sistemlərində bu iki əsas prinsip bir-biri ilə əlaqəli olan iki ayrıca komponent kimi gerçəkləşdirilir: biliklər bazası və məntiqi nəticəçıxarma mexanizmi. Biliklər bazası (knowledge base) verilmiş mövzuya aid xüsusi fakt və qaydaları təqdim edir. Başqa sözlə, biliklər bazası müəyyən sahədə insanların (mütəxəssislərin) topladığı biliklərdən ibarətdir. Məntiqi nəticəçıxarma mexanizmi (inference engine) isə ekspert sisteminə nəticə çıxarmağa imkan verən mühakiməyürütmə qabiliyyətini gerçəkləşdirir. Məntiqi nəticəçıxarma mexanizmi ekspertiza sahəsindəki məlum faktları və qaydaları özündə saxlayır; sonradan ekspert sisteminin əsaslandığı nəticələri almaq üçün daxil edilən informasiya onun (məntiqi nəticəçıxarma mexanizminin) köməyi ilə bu faktlar və qaydalarla tutuşdurulur.
Ekspert sistemləri istifadəçi interfeysi və həllin (qərarın) əsaslandırılması kimi əlavə vasitələri də özündə birləşdirir. Başqa tətbiqi proqramlarda olduğu kimi, istifadəçi interfeysi sorğuları formalaşdırmağa, informasiyanı təqdim etməyə və sistemlə rahat yollarla qarşılıqlı əlaqədə olmağa imkan verir. Ekspert sistemlərinin ən maraqlı komponentlərindən biri olan açıqlama modulunun (explanation module) köməyi ilə sistem çıxardığı nəticələri izah edir; bu modul sistemi hazırlayanlara onun işini yoxlamaq imkanı verir.
Bu maraqlıdır
IBM şirkətində hazırlanmış IBM Watson superkompüteri (IBM şirkətinin ilk prezidenti olmuş Tomas Uotsonun şərəfmə adlandırılmışdır) süni intellektin sual-cavab sistemi ilə təchiz edilmişdir. Onun başlıca təyinatı təbii dildə ifadə olunmuş sualları anlamaq və verilənlər bazasında onlara cavablar tapmaq olmuşdur.
2011-ci ilin fevralında Watson superkompüteri «Jeopardy!» televiziya verilişində (Azərbaycanda «AzTV» telekanalında yayımlanan «61!», Rusiyanın «NTV» kanalında yayımlanan «Своя игра» oyunlarının analoqu) yarışmışdır.
Ekspert sistemlərinin, eləcə də başqa intellektual sistemlərin həll etdiyi məsələlərdə bəzən dəqiq olmayan bilik və faktlardan istifadə olunur. Belə bilik və faktların tam doğru və ya tam yalan (1 və ya 0) olduğunu demək mümkün deyil; məsələn, elə bilik var ki, onun doğruluq dərəcəsinin 0.7 olduğunu söyləmək olar. Bu problemin həlli üçün ekspert sistemlərində və süni intellektin başqa proqram sistemlərində bulanıq məntiqdən (fuzzy logic) istifadə olunur. Bu məntiqdə dəyişənlər 0 (yalan) və 1 (doğru) aralığındakı istənilən qiymət ala bilər. Bulanıq məntiqdə əməliyyatın nəticəsi müəyyənlik termini ilə deyil, ehtimal terminləri ilə ifadə olunur; məsələn, nəticə “doğru” və “yalan” qiymətləri ilə yanaşı, “yəqin, doğru”, “ola bilsin, doğru”, “yəqin, yalan”, “ola bilsin, yalan” kimi qiymətlər də ala bilər.
Süni intellekt məsələlərinin həlli, eləcə də ekspert sistemlərinin yaradılmasında istifadə məqsədilə bir neçə xüsusi proqramlaşdırma dili işlənib-hazırlanmışdır. Bu dillərdən Prolog və LISP daha geniş istifadə olunur.
located_in(türkan, abşeron).
located_in(X, azərbaycan) located_in(X, abşeron).
Sual (məntiqi proqramlaşdırmada: sorğu)
?- located_in(türkan, azərbaycan).
Prolog dilinin ən vacib özəlliklərindən biri də onun geridönmələrlə izləmə (backtracking), başqa sözlə, geri qayıdaraq alternativ həlli tapmağa cəhd etmək imkanına malik olmasıdır. Həllin axtarışını düzgün olmayan (yəni ona aparıb çıxarmayan) yolla apardıqda geridönmələrə zərurət yaranır.