asiantuntijajärjestelmät

Asiantuntijajärjestelmät ovat tekoälyjärjestelmiä, jotka on suunniteltu jäljittelemään ihmisen asiantuntijan päätöksentekoa tietyllä alalla. Niiden tarkoitus on tarjota perusteltuja suosituksia, luokituksia tai vianmäärityksiä käyttäjän antaman tiedon perusteella.

Järjestelmä koostuu tyypillisesti tietopankista (tiedon sääntöjä ja malleja) sekä päättelymoottorista, joka soveltaa sääntöjä ongelmaan joko etenevästi (forward chaining) tai taaksepäin (backward chaining). Käyttöliittymä kerää kysymyksiä ja tarjoaa vastauksia; monissa järjestelmissä on myös mekanismi tiedon päivittämiseksi asiantuntijainvoimin.

Historiallisesti tunnetuimpia esimerkkejä ovat MYCIN lääketieteessä ja DENDRAL kemian tutkimuksessa 1970–1980-luvuilla. Ne osoittivat, että sääntöihin perustuva päättely voi tuottaa hyödyllisiä ja selittäviä ratkaisuja. Rajoitteina olivat kuitenkin tiedon hankkimisen ja ylläpidon kustannukset sekä järjestelmien haavoittuvuus tilanteisiin, joihin niissä ei ollut valmiita sääntöjä.

Sovellusalueet ovat lääketiede, tekninen vianmääritys, suunnittelu, talous ja asiakaspalvelu. Hyötyjä ovat nopea päätöksenteko, läpinäkyvyys ja mahdollisuus varmistaa päätösten jäljitettävyys. Haasteita ovat alueellinen ja toimialakohtainen sovellettavuus sekä vaikeudet epävarmuuden, oppimisen ja tiedon päivitettävyyden kanssa.

Nykyisin asiantuntijajärjestelmät ovat yleisemmin osa suurempia, hybridejä järjestelmiä, joissa sääntöihin perustuvat päätökset yhdistetään koneoppimisen havaintoihin. Koneoppiminen on vähentänyt tarvetta yksittäisille järjestelmille, mutta läpinäkyvyyden ja sääteiden vaatimuksissa asiantuntijajärjestelmien tavoite säilyy tietyillä aloilla.