در هوش مصنوعی و علوم کامپیوتری، سیستم خبره یک سیستم رایانه ای است که توانایی تصمیم گیری یک متخصص انسانی را تقلید می کند. سیستم های خبره برای حل مشکلات پیچیده با استدلال از طریق دانش ، که به طور عمده به عنوان قوانین و نه از طریق آیین دادرسی مرسوم نشان داده می شود ، طراحی شده اند. اولین سیستم هایی که خبره نامیده شدند در دهه 1970 ایجاد و سپس در دهه 1980 گسترش یافت. سیستم های خبره از اولین اشکال واقعاً موفق نرم افزار هوش ماشینی(AI) بودند. یک سیستم خبره به دو زیر سیستم تقسیم می شود: موتور استنتاج و دانش بنیان. پایگاه دانش بیانگر حقایق و قوانین است. موتور استنتاج برای استنتاج حقایق جدید قوانین را در مورد حقایق شناخته شده اعمال می کند. موتورهای استنتاجی همچنین می توانند شامل توانایی توضیح و اشکال زدایی نیز باشند.
در مدت کمی پس از طلوع رایانه های مدرن در اواخر دهه 1940 – اوایل دهه 1950 ، محققان شروع به درک پتانسیل عظیم این ماشین ها برای جامعه مدرن کردند. یکی از اولین چالش ها این بود که چنین ماشینی توانایی “فکر کردن” مانند انسان را داشته باشد. به طور خاص ، ساختن ماشین آلاتی که قادر به تصمیم گیری در موردموارد مهم به روشی است که بشر می گیرد. حوزه پزشکی / بهداشت و درمان چالش جالب توجهی را
بنابراین ، در اواخر دهه 1950 ، درست پس از کامل شدن عصر اطلاعات ، محققان آزمایشاتی را در مورد احتمال استفاده از فناوری رایانه برای تقلید از تصمیم گیری انسان آغاز کردند. به عنوان مثال ، محققان زیست پزشکی شروع به ایجاد سیستم هایی با کمک رایانه برای کاربردهای تشخیصی در پزشکی و زیست شناسی کردند. این سیستم های تشخیص زودهنگام از علائم و نتایج آزمون آزمایشگاهی بیماران به عنوان ورودی برای ایجاد نتیجه تشخیصی استفاده می کردند. این سیستم ها اغلب به عنوان اشکال اولیه سیستم های خبره توصیف می شدند. با این حال ، محققان دریافته بودند که هنگام استفاده از روش های سنتی مانند نمودارهای جریان مطابقت الگوی آماری ، یا نظریه احتمالات محدودیت های قابل توجهی وجود دارد. تا این ماشین ها را قادر به تصمیم گیری های تشخیصی پزشکی کند.
سیستم های خبره به طور رسمی در حدود سال 1965 توسط پروژه برنامه نویسی استنفورد به رهبری ادوارد فیگنبام ، که گاهی اوقات “پدر سیستم های خبره” نامیده می شود ، معرفی شد. دیگر همکاران اصلی اولیه ، بروس بوکانان و راندال دیویس بودند. محققان استنفورد سعی کردند دامنه هایی را که دارای تخصص بسیار ارزشمند و پیچیده هستند ، مانند تشخیص بیماری های عفونی و شناسایی مولکول های آلی ناشناخته (دندرال) را شناسایی کنند. این ایده که “سیستم های هوشمند بیش از آنکه از فرمالیسم های خاص و طرح های استنباطی استفاده کنند از دانش خود برخوردار می شوند همانطور که فیگنباوم گفت ، در آن زمان یک گام مهم به جلو بود ، زیرا تحقیقات گذشته بر روی روشهای محاسباتی ابتکاری ، و اوج آن در تلاش برای توسعه راه حلهای مسئله ای کاملاً عمومی (بیشتر کار مشترک الن نیول و هربرت سایمون) است متمرکز بود. سیستم های خبره به اولین اشکال واقعی موفق هوش مصنوعی (AI) تبدیل شدند.
محدودیت های نوع قبلی سیستم های خبره ، محققان را ترغیب به توسعه انواع جدیدی از رویکردها کرده است. آنها به منظور شبیه سازی روند تصمیم گیری انسان ، رویکردهای کارآمد تر ، انعطاف پذیر و قدرتمند تری را ایجاد کرده اند. برخی از رویکردهای محققان مبتنی بر روشهای جدید هوش مصنوعی (AI) و به ویژه در رویکردهای یادگیری ماشین و داده کاوی با مکانیزم بازخورد است. سیستم های مدرن می توانند دانش جدید را با سهولت بیشتری در خود جای دهند و بنابراین خود را به راحتی به روز می کنند. چنین سیستم هایی می توانند از دانش موجود بهتر تعمیم یافته و با مقادیر زیادی از داده های پیچیده سروکار داشته باشند.
سیستم خبره نمونه ای از یک سیستم دانش بنیان است. سیستم های خبره اولین سیستم های تجاری بودند که از معماری دانش بنیان استفاده کردند. یک سیستم دانش بنیان اساساً از دو زیر سیستم تشکیل شده است: دانش بنیان و موتور استنتاج. پایگاه دانش بیانگر حقایقی در مورد جهان است. در سیستم های خبره اولیه مانند Mycin و Dendral ، این حقایق عمدتاً به عنوان ادعاهای مسطح درباره متغیرها نشان داده می شدند. در سیستم های خبره بعدی که با پوسته های تجاری توسعه یافتند ، دانش بنیان ساختار بیشتری به خود گرفت و از مفاهیم برنامه نویسی شی گرا استفاده کرد. جهان به عنوان کلاس ها ، زیر کلاس ها و نمونه ها نمایش داده شد و ادعاها با مقادیر نمونه های شی object جایگزین شدند. این قوانین با پرس و جو و ادعای ارزش اشیا کار می کنند. موتور استنتاج یک سیستم استدلال خودکار است که وضعیت فعلی دانش بنیان را ارزیابی می کند ، قوانین مربوطه را اعمال می کند و دانش جدید را در دانش بنیان قرار می دهد. موتور استنتاج همچنین ممکن است دارای توانایی توضیح باشد ، به طوری که می تواند زنجیره استدلال مورد استفاده را برای رسیدن به یک نتیجه خاص با ردیابی مجدد قوانینی که منجر به ادعا شده است ، برای کاربر توضیح دهد.
