KAVS

1. KAVS Jozef Kuba Typová kategorizácia, mýty a reality v rámci ES Zdroje: EliasM.Awad: Buildingknowledgeautomation expert systems, Universityof Virginia,2003, www.exsys.com

2. Expertné systémy –kedy ich použiť ?/briefintroduction/ Knowledge-basedexpert systems are programs that capture knowledge and allow its dissemination toothers. A knowledge-based expert system is a program that emulates the interaction a user might havewith a human expert or specialist to solve a problem. The rules used in a knowledge-based expertsystem contain some of the knowledge of a human specialist(s) in a particular field. Theinference engine makes use of these rules to solve the problem. The goal of knowledge automation expert system is to deliver answer and knowledge, not merely to provide information for a person to think about. Expert systems are ideal to: • Disseminate problem-solving knowledge, not just facts, with minimal training of and users, • Standardize the conclusion for a given set of data, • Free a human expert from repetitive jobs and interruptions in order to activities an expert systems cannot do • Codify a problem-solving technique for future users • Allow the problem-solving skills of several people combined Summing-up: Building ES frees expert /users/ from the routine questions, allowing them to cocetrate on the problems that can not be handled by ES, and enables less skiled staff to quiclywor at higher level

3. Expertné systémy /vyjadrenia z literatúry/ Informácie, s ktorými musí ľudský mozog spracovať v procese rozhodovania nie sú vždy presné, úplné a porovnateľné medzi sebou. Napriek tomu, že tieto informácie nemajú absolútnu kvalitu, je tažko ich vylúčiť vzhľadom k ich značnej reprezentácii poznatkov. ES systémy majú za cieľ zhromaždiť množstvo poznatkov v špecializovanej oblasti, vzhľadom k tomu musia brať do úvahy údaje, resp. dedukčné metódy , ktoré sú neisté alebo ťažko presne definovateľné. Dosť dlho predstavovala teória pravdepodobnosti jediný matematický nástroj spracovania neurčitej informácie. Iný prístup predstavujú expertné systémy, samozrejme je potrebné eliminovať viac-menej si odporujúce pravidlá. Účinnosť expertných systémov je podmienená doplňovaním a modifikáciouv nich zahrnutých poznatkov, to znamená zabezpečiť ich aktuálnosť . Zdroj: Jiří Bohm /hutný projekt Praha/: Expertní systémy, Strojírenská výroba, březen 1988

4. Typová kategorizácia ES/Example of expert systems activities by category/ Regulácia, riadenie... Ladenie, odstraňovanie chýb... Projektovanie, navrhovanie... Stanovenie nálezu, diagnostika... Výučba, školenie... Vyhodnocovanie... Dohľad... Plánovanie... Prognóza, predikcia... Oprava, renovácia...

5. Základná štruktúra ES/Base structure of expert systems /

6. Hierarchia spracovania dát/Data handling hiearchy/ Zdroj: Infoware 6-7/2011 „Selský rozum nelze promítnout do ES“ – Wikipedia /Czech/ !?

7. Aký informačný systém je vhodný pre túto imaginárnu spoločnosť ?!

8. 1.Expertné systémy sa môžu učiť zo skúseností/Knowledge automation expert systems learn from experience/ NIE /false/ • schopnosť učiť sa zo skúseností je jedinečná pre ľudí

9. 2.Expertné systémy nahradia ľudí/Knowledge automation expert systems replace people/ ÁNO-NIE /true-false/ • závisí od oblasti riešeného problému • závisí od rozsahu riešeného problému

10. 3.Expertné systémy zastávajú funkciu lepšie ako ľudia/Knowledgeautomation expert systemsperformbetterthanpeople/ ÁNO-NIE /true-false/ • závisí od riešeného problému/oblasti/ • môžu byť rýchlejšie • nedosahujú kreativitu ľudí

11. 4.Expertné systémy nemôžu robiť chyby/Knowledgeautomation expert systemscannotmakemistakes/ ÁNO-NIE /true-false/ • sú závislé na báze údajov, báze vedomostí a inferenčnom mechanizme

12. 5.Expertné systémy môžu tvoriť len profesionálny developeri/Knowledgeautomation expert systemscanbuildonlyprofessionaldevelopers/ ÁNO-NIE /true-false/ • určitá miera znalostí princípov vývoja informačných systémov je nutná /deklarácia parametrov (premenných, konštánt), cyklov .../

13. 6.Expertné systémy sú prevádzkované na špeciálnych typoch počítačov/Knowledgeautomation expert systemsneedspecial type ofcomputers/ NIE /false/ • obmedzenia spočívajú len v rýchlosti spracovania dát a ich objeme

14. 7.Experti nie sú ochotní spolupracovať pri vývoji ES/Experts are notcooperative/ ÁNO-NIE /true-false/ • je to záležitosť motivácie a intelektuálnych dispozíci

15. 8.Expertné systémy sú drahé/Knowledgeautomation expert systems are expensive/ ÁNO-NIE /true-false/ • je to závislé na pridanej hodnote nasadenia

16. 9.Expertné systémy sú logicky uvažujúce sytémy/Knowledgeautomation expert systems are deep-reasoningsystems/ NIE /true/ • sú závislé na báze údajov, báze vedomostí a inferenčnom mechanizme

17. 10.Expertné systémy sú využiteľne pre všetky typy problémov/Knowledgeautomation expert systemsreplacepeople/ ÁNO-NIE /true-false/ • je to závislé na pridanej hodnote výsledku

18. Expertné systémy –doplnkové informácie/expert systems –additioninformation/ • je to naozaj také pohodové ?!? ÁNO-NIE /true-false/

19. Expertné systémy –doplnkové informácie/expert systems –additioninformation/ • je to naozaj • také pohodové ?!? ÁNO-NIE /true-false/

20. Expertné systémy –doplnkové informácie/expert systems –additioninformation/ ES sú vhodné pre dobré zdokumentované, plne expertom porozumené problémy a logicky popísateľné procesy Problems that require intuition, emotional decisions, random factors or other steps that cannot be described precisely are not a good choice for knowledge automation systems. !?!

21. Expertné systémy – doplnkové informácie/expert systems –additioninformation/ !?! hodnota experta = expert – neexpert ... má expertní znalosti, heuristika ->znalost vycucaná z prstu, Rulesofthumbbased on yearsofexperience Zdroj: Vysokoškolská učebnica, Česká univerzita „Najdôležitejšou časťou vzdelania každého človeka je tá, ktorú si dal sám“ EdwardGibbon /britský historik, 18.st./ „Vzdelanie múdremu ukazuje, ako málo vie a hlúpemu dáva ilúziu, že vie veľa“ JulianTuwim/poľský spisovateľ a filozof, 20 st./