Els sistemes experts són constituïts per programes que modelitzen l’experiència d’un expert, com es ara l’experiència acumulada necessària per a la diagnosi mèdica. Les àrees d’aplicació dels sistemes experts són la interpretació de dades (químiques, geològiques, etc), la predicció, la diagnosi (avaries, malalties, etc), el disseny, la planificació, la gestió, etc. Un sistema expert es caracteritza pel fet d’ésser flexible, en el sentit que pot ésser canviat i ampliat fàcilment, i pel fet d’ésser entenedor, en el sentit que pot explicar el contingut de la seva base de coneixements i les seves línies de raonament. Habitualment els passos que se segueixen per a la construcció de sistemes experts són la selecció del problema (plantejat en termes de dificultat, importància, magnitud, risc, etc), la selecció d’una representació i una estructura de control (o bé un únic sistema, “frame”, que les supleixi totes dues), la fixació del vocabulari i la conceptualització del problema; aleshores hom transfereix els coneixements d’un expert al programa i refina la base de coneixements a través de la realimentació dels casos estudiats i en fa una compactació en forma acceptable als usuaris, els quals interaccionen amb el sistema a través d’un diàleg de consulta. Al principi, els sistemes experts utilitzaven criteris d’interpretació de dades per contrast (heurístics) que variaven a mesura que, per progressius assaigs, s’acumulava en la base de coneixements un conjunt d’elements que matisaven els ja existents. A partir d’aquí han sorgit sistemes capaços de realitzar i explicar diagnosis sobre malalties infeccioses i proposar-ne el tractament. Bàsicament consisteixen a formular la base de coneixements en forma de xarxa inferencial entre proposicions en un context que incorpora conceptes o paràmetres als quals s’assignen una sèrie de valors possibles. Així, hom ha creat un sistema, “Prospector”, l’objectiu del qual és construir una base de coneixements sobre geologia que permet de raonar sobre les possibilitats d’existència de jaciments minerals a partir de la informació descriptiva de la zona. Les bases tècniques dels sistemes experts estan encaminades a resoldre, d’una banda, la representació del coneixement i de l’altra, la utilització del coneixement per a la resolució dels problemes objecte del sistema. La representació es pot fer amb sistemes basats en unes regles que expressen una relació lògica (de proposicions) entre unes hipòtesis i unes conclusions o bé amb sistemes basats en xarxes semàntiques i quadres del tipus de grafs conceptuals, de “frames”, els nusos dels quals són objectes o noms de relació o propietat i els arcs dels quals són relacions entre objectes o conceptes. El sistema d’adquisició del coneixement consisteix en la introducció de nous arcs pel motor inferencial. Els sistemes experts són, en general, de tipus deductiu, és a dir, llurs regles tenen com a conseqüent una única acció, i la inclusió de nous fets en la memòria de treball es pot fer mitjançant inferència estrictament lògica; per tant, el motor d’inferència és un demostrador automàtic. En aquest tipus de problemes resulta idònia la formulació en llenguatge PROLOG. Altres llenguatges utilitzats en sistemes experts són els propis de la intel·ligència artificial, com ara el LISP. Quan el coneixement no pot ésser formulat amb la rotunditat de les implicacions lògiques, cal raonar sobre conjectures i establir una mesura del grau d’implicació entre les afirmacions d’una regla i una mesura del grau de certesa de les afirmacions en la memòria de treball. Segons el tipus de mesura hom parla de sistemes probabilístics o de sistemes en lògica difusa (possibilístics). L’estratègia de control d’inferència pot ésser plantejada a partir de la descripció dels fets establerts o de les dades, o bé a partir dels objectius, per exemple per a verificar que els resultats conjecturats es dedueixen correctament de les dades inicials.
m
Electrònica i informàtica