בתחום הבינה המלאכותית (AI) ומערכות חכמות, מערכות מומחים הופיעו כטכנולוגיה פורצת דרך, המסוגלת לדמות את תהליכי
קבלת ההחלטות של מומחים אנושיים בתחומים ספציפיים.
למערכות אלו יש פוטנציאל לחולל מהפכה בתעשיות שונות על ידי מתן תובנות מדוייקות, שיפור היעילות והפחתת טעויות אנוש.
בפוסט זה, נחקור את הרעיון של מערכות מומחים, היישומים, היתרונות והאתגרים הפוטנציאליים שלהן.
הצטרפו אלינו כשאנו מתעמקים בעולם המרתק של מערכות מומחים ומשחררים את כוחן הטרנספורמטיבי.
מהי מערכת מומחה?
מערכת מומחה (Expert system), הידועה גם כמערכות מבוססות ידע, היא ענף של בינה מלאכותית (AI) שמטרתה לשכפל את יכולות קבלת ההחלטות
של מומחים אנושיים בתחומים ספציפיים.
מערכות אלו מנצלות ידע, כללים ומנגנוני חשיבה כדי לספק המלצות חכמות או לקבל החלטות.
בליבה של מערכת מומחים נמצא בסיס הידע שלה, המכיל מידע ספציפי לתחום שנאסף ממומחים אנושיים או ממקורות ידע קיימים.
בסיס הידע מאורגן בדרך כלל בצורה מובנית, המייצג עובדות, כללים ויחסים הרלוונטיים לתחום הספציפי.
כדי לעבד את הידע הזה וליצור תגובות חכמות, מערכות מומחים משתמשות במנוע הסקות.
מנוע ההסקה מיישם כללים ואלגוריתמים לוגיים כדי לנמק באמצעות המידע הזמין, להסיק מסקנות ולספק המלצות או פתרונות.
מערכות מומחים מסתמכות על מגוון טכניקות חשיבה, כולל חשיבה דדוקטיבית, חשיבה אינדוקטיבית, לוגיקה מעורפלת
ואלגוריתמים של למידת מכונה.
טכניקות אלו מאפשרות למערכת לנתח נתונים מורכבים, לטפל באי ודאות ולקבל החלטות מושכלות על סמך הידע הזמין.
הפיתוח של מערכת מומחים כרוך ברכישת ידע, כאשר מומחים בתחום משתפים פעולה עם אנשי מקצוע בתחום הבינה המלאכותית
כדי לחלץ ולמצות את המומחיות שלהם לתוך בסיס הידע.
תהליך זה דורש ללכוד הן ידע מפורש (עובדות, כללים, נוסחאות) והן ידע סמוי (אינטואיציה, היוריסטיות) מהמומחים האנושיים.
מערכות מומחים יושמו בהצלחה בתחומים שונים, כולל בריאות, פיננסים, ייצור והנדסה. הם שימשו למשימות כמו אבחון רפואי,
תכנון טיפול, הערכת סיכונים, גילוי הונאה ואופטימיזציה של תהליכים.
על ידי מינוף המומחיות של מומחים אנושיים, מערכות מומחים יכולות לספק המלצות מדויקות, לשפר את קבלת ההחלטות
ולשפר את היעילות התפעולית הכוללת.
חשוב לציין שמערכות מומחים אינן נועדו להחליף מומחים אנושיים אלא להשלים ולסייע להם.
מערכות אלו משמשות ככלים יקרי ערך המאפשרים לארגונים למנף את המומחיות של מיטב העוסקים במקצועם,
לקדם שיתוף ידע ולשפר תהליכי קבלת החלטות.
איך פועלת מערכת מומחה?
מערכת מומחה (Expert system) פועלת על ידי שימוש בשילוב של ייצוג ידע, מנגנוני מסקנות ואלגוריתמי חשיבה כדי לדמות
את תהליכי קבלת ההחלטות של מומחים אנושיים.
בסיס ידע
בליבה של מערכת מומחים נמצא בסיס הידע שלה, שנבנה על ידי לכידה וארגון ידע ספציפי לתחום ממומחים אנושיים
או מקורות ידע קיימים.
בסיס הידע כולל עובדות, כללים, היוריסטיות, נוסחאות ויחסים הרלוונטיים לתחום הספציפי.
הידע מיוצג באופן מובנה, המאפשר למערכת לאחזר ולתפעל את המידע לפי הצורך.
מנוע היקש
מנוע ההסקה אחראי על עיבוד הידע המאוחסן במאגר הידע.
הוא מיישם כללים לוגיים, אלגוריתמים ומנגנוני חשיבה כדי להסיק מסקנות, להסיק מסקנות וליצור תגובות אינטליגנטיות.
מנוע ההסקות משתמש בטכניקות שונות כמו חשיבה דדוקטיבית, חשיבה אינדוקטיבית, לוגיקה מעורפלת ואלגוריתמים
של למידת מכונה כדי לנתח את המידע הזמין.
אינטראקציה עם המשתמש
מערכות מומחים בדרך כלל מקיימות אינטראקציה עם משתמשים באמצעות ממשק משתמש.
משתמשים מזינים שאילתות ספציפיות או מספקים נתונים רלוונטיים לבעיה שעל הפרק.
המומחים מעבדת את הקלט ומיישמת את מנגנוני הידע וההסקות שלה כדי לספק המלצות, פתרונות או הסברים רלוונטיים למשתמשים.
המערכת עשויה גם לבקש הבהרה או קלט נוסף במידת הצורך.
רכישת ידע
פיתוח מערכת מומחים כרוך ברכישת ידע ממומחים אנושיים.
תהליך רכישת ידע זה יכול להתבצע באמצעות ראיונות, סקירת תיעוד, תצפית או אמצעים אחרים למיצוי מומחיות.
לאחר מכן, הידע הנרכש עובר רשמי ומיוצג בבסיס הידע.
למידה ועדכון מתמשכים
מערכות מומחים דורשות למידה ועדכון מתמשכים כדי להישאר רלוונטיים ויעילים.
בסיס הידע צריך להתעדכן באופן שוטף כדי לשלב ידע חדש, שיטות עבודה מומלצות ושינויים בתחום.
זה כרוך בשיתוף פעולה בין מומחים אנושיים ואנשי מקצוע בינה מלאכותית כדי להבטיח את הדיוק והעדכנות של המידע.
הסבר ושקיפות
אחד ההיבטים החשובים של מערכות מומחים הוא היכולת להסביר את ההגיון ואת תהליך קבלת ההחלטות שלהן.
טכניקות Explainable AI (בינה מלאכותית ניתנת להסבר – XAI) משמשות כדי לספק שקיפות והצדקות להמלצות
או להחלטות שהתקבלו על ידי המערכת.
זה עוזר למשתמשים להבין את הרציונל מאחורי התפוקות של המערכת ולבנות אמון ביכולות שלה.
ניתן לעצב מערכות מומחה כיישומים עצמאיים או לשלב במערכות גדולות יותר או מערכות תומכות החלטות.
האפקטיביות שלהם מסתמכת על האיכות והדיוק של בסיס הידע, התחכום של מנוע ההסקה, ולמידה ועדכון
מתמשכים של המערכת כדי לעמוד בקצב של תחומים מתפתחים.
בסך הכל, מערכות מומחים משמשות ככלים יקרי ערך המאפשרים לארגונים למנף ידע מומחה, לשפר את
קבלת ההחלטות ולשפר את היעילות התפעולית בתחומים שונים.
סוגי מערכות מומחה
ישנם מספר סוגים של מערכות מומחה, שכל אחת מהן מיועדת לתת מענה לתחומים ספציפיים ולדרישות לפתרון בעיות.
מערכות מומחה מבוססות כללים
מערכות מומחים מבוססות כללים הן הסוג הנפוץ ביותר, המסתמכות על קבוצה של כללים מוגדרים במפורש כדי להנחות
את תהליכי החשיבה וקבלת ההחלטות שלהם.
כללים אלה נגזרים מהידע והמומחיות של מומחים אנושיים ומיוצגים במאגר הידע. מנוע ההסקות מיישם את הכללים
הללו על נתוני הקלט ומסיק מסקנות או מייצר המלצות על סמך כללי ההתאמה.
מערכות נימוק מבוססות מקרה (Case-based reasoning)
מערכות נימוק מבוססת מקרה (CBR) פועלות על ידי אחסון ושליפה של מקרים או חוויות מהעבר הרלוונטיות
לבעיה שעל הפרק.
המערכת משווה את הבעיה הנוכחית למקרים המאוחסנים, מזהה מקרים דומים ומתאימה את הפתרונות או ההמלצות
מאותם מקרי עבר למצב הנוכחי.
מערכות CBR שימושיות במיוחד בתחומים שבהם התנסויות קודמות ממלאות תפקיד מכריע, כגון אבחון רפואי
או נימוקים משפטיים.
מערכות מומחה מבוססת לוגיקה עמומה
מערכות מומחים המבוססות על לוגיקה עמומה או לוגיגה מעורפלת מטפלות באי ודאות ובנתונים לא מדויקים
על ידי שימוש בהיגיון מעורפל.
לוגיקה מטושטשת מאפשרת ייצוג ומניפולציה של מושגים ומשתנים מעורפלים או לא ודאיים, ומאפשרת
קבלת החלטות גמישה וניואנסית יותר.
מערכות אלו מתאימות לתחומים בהם קשה להגדיר סף מספרי מדויק או בהם רווחים שיקול דעת אנושי ומונחים לשוניים.
מערכות מומחה מבוססות רשתות עצביות
מערכות מומחים מבוססות רשתות עצביות משתמשות ברשתות עצביות מלאכותיות כדי לחקות את תפקוד המוח האנושי.
מערכות אלו לומדות מדוגמאות ונתוני אימון לזהות דפוסים, לסווג תשומות ולבצע תחזיות או החלטות.
רשתות עצביות יעילות במיוחד כאשר מתמודדים עם קשרים מורכבים ולא ליניאריים וכמויות גדולות של נתונים.
הם משמשים לעתים קרובות בתחומים כמו זיהוי תמונה, עיבוד שפה טבעית וניתוח חיזוי.
מערכות מבוססות אלגוריתמים גנטיים
מערכות מומחים מבוססות אלגוריתמים גנטי משתמשות באלגוריתמים אבולוציוניים כדי לפתור בעיות אופטימיזציה מורכבות.
מערכות אלו מדמות את תהליך הברירה הטבעית, תוך יצירה והערכה איטרטיבית של פתרונות.
הפתרונות בעלי הביצועים הטובים ביותר נבחרים, משולבים ועוברים מוטציה כדי לייצר אוכלוסייה חדשה של פתרונות פוטנציאליים.
מערכות מבוססות אלגוריתמים גנטיות משמשות בדרך כלל בבעיות הנדסה, תזמון והקצאת משאבים.
מערכות מומחה היברידיות
מערכות מומחים היברידיות משלבות טכניקות או גישות מרובות כדי למנף את החוזקות שלהן ולהתגבר על המגבלות.
לדוגמה, מערכת היברידית עשויה לשלב חשיבה מבוססת כללים עם רשתות עצביות או לוגיקה מעורפלת כדי ליהנות
מהיתרונות המתאימים של כל גישה.
מערכות היברידיות מציעות גמישות וחוסן גבוהים יותר, ומאפשרות קבלת החלטות מדויקות ומתוחכמות יותר בתחומים מורכבים.
הבחירה בסוג מערכת מומחה תלויה בדרישות הספציפיות של התחום, באופי הבעיה ובידע והנתונים הזמינים.
לכל סוג יש את החוזקות והמגבלות שלו, ולבחירת הסוג המתאים יש חשיבות מכרעת על מנת להבטיח את
יעילות המערכת וביצועיה בתחום היעד.
מה ניתן לעשות באמצעות מערכת מומחה?
מערכות מומחים מציעות מגוון רחב של יישומים מעשיים בתעשיות ובתחומים שונים.
הנה כמה מהדברים העיקריים שתוכל לעשות עם מערכת מומחה:
תמיכה בהחלטות
מערכות מומחים יכולות לספק תמיכה חשובה בהחלטות על ידי ניתוח נתונים מורכבים, התחשבות בחוקים
ובאילוצים ויצירת המלצות חכמות.
המלצות אלו מסייעות למקבלי החלטות בקבלת בחירות מושכלות, אופטימיזציה של תהליכים והשגת
תוצאות טובות יותר.
ניתן להשתמש במערכות מומחים בתחומים כמו בריאות, פיננסים, לוגיסטיקה וניהול סיכונים.
אבחון בעיות
מערכות מומחים מצטיינות באבחון בעיות על ידי ניתוח סימפטומים, נתונים היסטוריים ודפוסים ידועים כדי לזהות את שורש הבעיה.
בתחומים כמו רפואה, מערכות מומחים יכולות לסייע לאנשי מקצוע בתחום הבריאות באבחון מחלות, להציע בדיקות
או טיפולים מתאימות ולהפחית טעויות אבחון.
באופן דומה, בפתרון בעיות טכניות, מערכות מומחים יכולות להדריך את המשתמשים בתהליך שלב אחר שלב לזיהוי ופתרון בעיות.
ניהול ידע
מערכות מומחים הן כלים חשובים ללכידה, ארגון ושימור ידע בתוך ארגונים.
הם מספקות אמצעי לאחסן ולאחזר ידע מומחים, ומבטיחים המשכיות גם כאשר מומחים פורשים או ממשיכים הלאה.
מערכות מומחים מקדמות שיתוף ידע, מאפשרות הכשרה של עובדים חדשים ומאפשרות העברת ידע יעילה בין צוותים ומחלקות.
הכשרה וחינוך
מערכות מומחים יכולות לשמש ככלים חינוכיים אינטראקטיביים להכשרת אנשים בתחומים או תחומים ספציפיים.
הן יכולות לדמות תרחישים מהעולם האמיתי, להציג מקרי מקרים ולספק הדרכה המבוססת על ידע מומחה.
מערכות מומחים בחינוך עוזרות לתלמידים ללמוד ולתרגל מיומנויות פתרון בעיות, להשיג ידע בתחום ולקבל
משוב והמלצות מותאמים אישית.
בקרת איכות ואופטימיזציה של תהליכים
מערכות מומחים ממלאות תפקיד מכריע בבקרת איכות ואופטימיזציה של תהליכים.
הן יכולות לנטר ולנתח נתונים בזמן אמת מתהליכי ייצור, לזהות חריגות או סטיות ולספק המלצות לפעולות מתקנות.
על ידי ניטור ואופטימיזציה מתמדת של תהליכים, מערכות מומחים עוזרות לשפר את היעילות, להפחית את הפסולת
ולשפר את איכות המוצר.
תמיכת לקוחות ושירות עצמי
ניתן להשתמש במערכות מומחים ביישומי תמיכת לקוחות, הן עבור לקוחות חיצוניים והן עבור צוות פנימי.
הן יכולות לספק אפשרויות שירות עצמי, להדריך לקוחות בשלבי פתרון בעיות, לענות על שאלות נפוצות או
להמליץ על מוצרים או שירותים מתאימים.
זה עוזר להפחית את עומס העבודה על צוותי תמיכה ולשפר את שביעות רצון הלקוחות.
מחקר ופיתוח
מערכות מומחים תורמות למאמצי המחקר והפיתוח על ידי מתן ניתוח חכם, פרשנות נתונים ויצירת השערות.
בתחומים מדעיים, הם יכולים לסייע לחוקרים בניתוח מערכי נתונים מורכבים, זיהוי מגמות או דפוסים ויצירת
השערות לחקירה נוספת.
מערכות מומחים תומכות בחוקרים על ידי הגדלת היכולות שלהם והאצת תהליך הגילוי.
אלו הן רק כמה דוגמאות למה שניתן להשיג עם מערכות מומחים.
הרבגוניות וההתאמה של מערכות מומחים הופכות אותן לכלים יקרי ערך לפתרון בעיות, קבלת החלטות, ניהול ידע ושיפור
היעילות התפעולית הכוללת במגוון רחב של תעשיות ותחומים.
יישומים של מערכות מומחים
מערכות מומחה משנים תעשיות ומשפרים תהליכי קבלת החלטות.
להלן כמה יישומים נפוצים של מערכות מומחים:
מערכת מומחה אבחון רפואי: ניתן להשתמש במערכות מומחה כדי לסייע לרופאים באבחון מחלות או מצבים על סמך תסמיני המטופל,
היסטוריה רפואית ותוצאות בדיקות.
המערכת יכולה לעזור לזהות סיבות אפשריות, להציע בדיקות מתאימות ולהמליץ על אפשרויות טיפול.
מערכת מומחה תכנון פיננסי: מערכות מומחה יכולות לספק ייעוץ פיננסי מותאם אישית המבוסס על יעדים פיננסיים, הכנסות,
הוצאות ומידת הסיכון.
המערכת יכולה לעזור בהחלטות השקעה, תכנון פרישה, ייעול מס וניהול תיקים.
מערכת מומחה הנדסה וייצור: מערכות מומחה יכולות לסייע בתכנון, ניתוח ואופטימיזציה של מערכות ותהליכים הנדסיים מורכבים.
המערכת יכולה לספק המלצות לעיצוב מוצר, לפתור בעיות ולייעל את תהליכי הייצור.
מערכת מומחה שירות לקוחות: ניתן להשתמש במערכות מומחה ביישומי תמיכת לקוחות כדי לספק סיוע אוטומטי ופתרון בעיות
עבור שאילתות ובעיות נפוצות של לקוחות.
המערכת יכולה לעזור לענות על שאלות נפוצות, להדריך משתמשים בשלבי פתרון בעיות ולהסלים בעיות מורכבות לגורמים אנושיים בעת הצורך.
מערכת מומחה בקרת איכות: מערכות מומחה יכולות לנטר ולנתח נתונים מתהליכי ייצור כדי לזהות בעיות איכות, לזהות סיבות אפשריות
ולהמליץ על פעולות מתקנות.
המערכת יכולה לעזור לשפר את איכות המוצר, לצמצם פגמים ולייעל את יעילות הייצור.
מערכת מומחה עיבוד שפה טבעית: ניתן להשתמש במערכות מומחה ביישומי עיבוד שפה טבעית, כגון צ’אטבוטים ועוזרים וירטואליים.
המערכת יכולה להבין שאילתות משתמשים, לספק מידע רלוונטי ולהציע המלצות או פתרונות.
מערכת מומחה הערכת סיכונים: מערכות מומחה יכולות להעריך סיכונים ולספק אסטרטגיות לניהול סיכונים בתחומים שונים,
כגון ביטוח, פיננסים ואבטחת סייבר.
המערכת יכולה לנתח נתונים, לזהות סיכונים פוטנציאליים ולהמליץ על צעדי הפחתה.
מערכת מומחה ניטור סביבתי: מערכות מומחה יכולות לנתח נתונים סביבתיים כדי לנטר את רמות הזיהום, לחזות השפעות סביבתיות
ולהמליץ על אסטרטגיות לניהול ושימור הסביבה.
אלו הן רק כמה דוגמאות כיצד ניתן ליישם מערכות מומחה.
הרבגוניות שלהם מאפשרת לנצל אותם בתעשיות ובתחומים שונים שבהם נדרשים קבלת החלטות מורכבות ופתרון בעיות.
טכנולוגיות מערכת מומחה
CaDet
CaDet קיצור של “זיהוי בעזרת מחשב”. זה מתייחס לטכנולוגיה המשמשת בהדמיה רפואית, במיוחד ברדיולוגיה,
כדי לסייע לרדיולוגים בזיהוי וזיהוי של חריגות או מחלות אפשריות.
מערכות CaDet משתמשות באלגוריתמים ממוחשבים ובטכניקות עיבוד תמונה לניתוח אוטומטי של תמונות רפואיות,
כגון צילומי רנטגן, ממוגרפיה, סריקות CT או סריקות MRI.
המטרה היא לסמן אזורים או דפוסים חשודים שעלולים להצביע על נוכחות של חריגות, כגון גידולים, נגעים או חריגות אחרות.
R1/XCON
R1 (הידועה גם בשם XCON) היא מערכת מומחים מבוססת כללים שפותחה על ידי Digital Equipment Corporation (DEC) בשנות ה-80.
R1/XCON מייצג “Rule One eXpert CONfigurer” ונועד להגדיר ולהתאים אישית מערכות מחשב מורכבות.
R1/XCON שימש בעיקר בתהליך הייצור ב-DEC כדי להגדיר מערכות מחשב VAX.
היא אפשרה לנציגי מכירות שאינם מומחים ליצור אינטראקציה עם לקוחות ולייצר תצורות מערכת אופטימליות על בסיס הדרישות והאילוצים של הלקוח.
המערכת הסתמכה על גישה מבוססת כללים, שבה בסיס ידע הכיל קבוצה של כללים והיוריסטיקות שייצגו את המומחיות של מומחי התצורה של DEC.
כללים אלה פירטו את היחסים בין רכיבים שונים של המערכת ועזרו לקבוע את התאימות וההיתכנות של תצורות שונות.
MYCIN
MYCIN היא מערכת מומחה מוקדמת ורב השפעה שפותחה בשנות ה-70.
היא נועד לסייע לרופאים באבחון והמלצה על טיפולים למחלות זיהומיות, במיוחד זיהומים חיידקיים.
MYCIN היתה אחד היישומים הראשונים של מערכות מומחה בתחום הרפואה.
DENDRAL
DENDRAL היא תוכנת מחשב ומערכת מומחה מוקדמת שפותחה בשנות ה-60 וה-70 באוניברסיטת סטנפורד.
היא התמקדה בתחום הכימיה האורגנית ומטרתו לסייע לכימאים בקביעת המבנה של תרכובות אורגניות
לא ידועות בהתבסס על נתוני ספקטרומטריית המסה שלהם.
DXplain
DXplain היא מערכת מומחה מבוססת מחשב המעניקה סיוע לרופאים בתהליך אבחון מקרים רפואיים מורכבים.
הוא פותח על ידי חוקרים מבית החולים הכללי של מסצ’וסטס והמעבדה למדעי המחשב במכון הטכנולוגי של מסצ’וסטס (MIT).
שאלות ותשובות בנושא מערכת מומחה
ש: האם מערכות מומחים יכולות ללמוד ולהסתגל?
ת: כן, מערכות מומחים יכולות ללמוד ולהסתגל.
ניתן לעדכן אותם בידע ובנתונים חדשים כדי לשפר את הביצועים והרלוונטיות שלהם לאורך זמן.
מנגנוני למידה והתאמה מתמשכים מיושמים כדי להבטיח שמערכת המומחים תישאר יעילה בתחומים מתפתחים.
ש: מהם האתגרים בשימוש במערכות מומחים?
ת: אתגרים של שימוש במערכות מומחים כוללים רכישת ידע מדויק ממומחים אנושיים, הבטחת השקיפות וההסבר של המערכת,
התייחסות לשיקולים אתיים, טיפול באי ודאות ונתונים לא מדויקים, ושמירה על עדכניות המערכת עם התחומים המתפתחים ודרישות המשתמש.
ש: כיצד מערכות מומחים מועילות לתהליכי קבלת החלטות?
ת: מערכות מומחים משפרות את קבלת ההחלטות על ידי מינוף הידע והמומחיות של מומחים אנושיים, ניתוח נתונים מורכבים
ומתן המלצות מדויקות ועקביות.
הן מסייעות למקבלי החלטות בקבלת בחירות מושכלות, אופטימיזציה של תהליכים, הפחתת שגיאות והשגת תוצאות טובות יותר.
ש: האם מערכות מומחים מיועדות להחליף מומחים אנושיים?
ת: לא, מערכות מומחים אינן מיועדות להחליף מומחים אנושיים אלא להשלים ולסייע להם. הם משמשים ככלים יקרי ערך
המגבירים את המומחיות האנושית, מקדמים שיתוף ידע ומשפרים תהליכי קבלת החלטות בתחומים שונים.
ש: כיצד מערכות מומחים מתמודדות עם אי ודאות ומידע לא שלם?
ת: מערכות מומחים משתמשות בטכניקות שונות כדי להתמודד עם אי ודאות ומידע חלקי.
מערכות המבוססות על לוגיקה מטושטשת משתמשות בקבוצות מטושטשות ובפונקציות חברות כדי לייצג
ולהנמק עם נתונים לא מדויקים או לא ודאיים.
רשתות בייסיאניות יכולות לדגמן ולעדכן הסתברויות על סמך ראיות זמינות. בנוסף, מערכות מומחים עשויות להשתמש בטכניקות
כגון חשיבה הסתברותית, גורמי ודאות או הנמקת ברירת מחדל כדי להתמודד עם אי ודאות ולקבל החלטות מושכלות גם כאשר המידע אינו שלם.
ש: מהן כמה דוגמאות להטמעות מוצלחות של מערכות מומחים?
ת: מערכות מומחים יושמו בהצלחה בתחומים רבים.
דוגמה אחת היא ווטסון של יבמ, המשתמשת בעיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה כדי לספק ידע והמלצות מומחים בתחומים
כמו בריאות ופיננסים.
דוגמה נוספת היא Dendral, מערכת מומחה שפותחה בשנות ה-60 לניתוח כימי. זה הוכיח את היכולת לזהות תרכובות אורגניות
על סמך נתוני ספקטרומטריית מסה, וסייע לכימאים במחקר שלהם.
ש: האם מערכות מומחים מאומצות באופן נרחב בתעשייה?
ת: כן, מערכות מומחים אומצו בתעשיות שונות, אם כי שיעור האימוץ שלהן עשוי להשתנות.
תעשיות כמו בריאות, פיננסים, ייצור ותמיכת לקוחות אימצו מערכות מומחים כדי לשפר את קבלת ההחלטות, לייעל תהליכים,
לשפר את שירות הלקוחות ולקדם ניהול ידע.
הזמינות הגוברת של טכנולוגיות בינה מלאכותית וההתקדמות בלמידת מכונה האיצו עוד יותר את האימוץ של מערכות מומחים.
ש: האם ניתן לשלב מערכות מומחים עם טכנולוגיות AI אחרות?
ת: כן, ניתן לשלב מערכות מומחים עם טכנולוגיות AI אחרות כדי לשפר את היכולות שלהן.
למשל, שילוב של מערכות מומחים עם אלגוריתמים של למידת מכונה מאפשר למערכת ללמוד מנתונים ולשפר
את הביצועים שלה לאורך זמן.
עיבוד שפה טבעית יכול לאפשר למערכת להבין ולעבד נתונים לא מובנים, ולשפר את יכולות רכישת הידע שלה.
אינטגרציה עם רובוטיקה ואוטומציה יכולה להרחיב את ההשפעה של מערכות מומחים בסביבות פיזיות.
