modelimi në biznes internacional - kolegji globus · 2014-03-23 · njerëzorë. meqë ato kanë...
Post on 01-Jan-2020
4 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Modelimi në Biznes Internacional
Pedagogu: Dr. Safet Gerxhaliu
Prishtinë,
Viti akademik 2013/2014
Sistemet e Specializuara të Informacionit në Organizata:
Inteligjenca Artificiale dhe Sistemet Expert
• Termi “Inteligjencë Artificiale” (artificial intelligence - AI) u përdor në
vitin 1956 për të treguar kompjuterat që kishin aftësinë të imitonin ose
të përsërisnin funksionet e trurit njerëzor. Një pjesë e njerëzve
predikuan që kompjuterat do të ishin po aq “të zgjuar” sa edhe njerëzit.
Ky predikim nuk është ende realizuar, por përfitimet nga inteligjenca
artificiale në biznes dhe në kërkime shkencore janë të dukshme sot. AI
të avancuara kanë çuar në shumë aplikime praktike që kanë aftësi të
marrin vendime komplekse.
2
NJË VËSHTRIM MBI INTELIGJENCËN
ARTIFICIALE
• Disa filma dhe dokumentar shkencorë janë realizuar mbi bazën e
skenarëve që kanë të bëjnë me sistemet e kompjuterave dhe makinat
inteligjente duke “intriguar” gjithë botën. Kompjuterat, siç është Hal
në filmin klasik “2001: A space Odyssey”, janë një shikim futuristik se
si duhet të jenë ato në të ardhmen. Edhe pse ato janë treguar për të
krijuar efekte në film, ne shohim një sërë aplikimesh reale të shumë
sistemeve të kompjuterave që përdorin konceptin e AI. Këto sisteme
ndihmojnë në përcaktimin e diagnozave mjeksore, në zbulimin e
burimeve natyrore, përcaktojnë se cilat pajisje mekanike nuk punojnë
apo projektojnë dhe zhvillojnë sisteme të tjera kompjuterash.
3
Inteligjenca Artificiale në përspesktivë
• Sistemet e Inteligjencës Artificiale përfshijnë njerëzit, proçedurat,
harduerët, softuerët, të dhënat dhe njohuritë që nevojiten për të krijuar
sisteme kompjuterash dhe makineri që demonstrojnë karakteristikat e
inteligjencës. Këtu përfshihen kërkuesit, shkenctarët dhe ekspertët në
lidhje me atë se si mendojnë njerëzit. Objektivi i sistemeve AI
bashkëkohore nuk është të zëvendësojë krejtësisht marrjen e
vendimeve njerëzore, por të replikojë për disa probleme të mirë-
përcaktuara. Ashtu si dhe sistemet e tjera të informacionit, qëllimi
kryesor i aplikimeve të inteligjencës artificiale në biznes është të
ndihmojë organizatën të përmbushë qëllimet e saja.
4
Natyra e inteligjencës
• Duke filluar nga hapat e para të AI, kërkimet në këtë fushë u fokusuan
në zgvillimin e makinave me sjellje inteligjente. Disa nga
karaktersitikat e sjelljes inteligjente përfshijnë aftësinë për të vepruar si
më poshtë:
• Mëso nga eksperienca dhe apliko njohuritë e marra nga eksperienca.
Të jesh në gjendje të mësosh nga situatat dhe ngjarjet e kaluara është
një komponente e rëndësishme e sjelljes në mënyrë inteligjente dhe
është një aftësi e qënieve njerëzore, të cilët mësojnë nga testimet dhe
gabimet. Por të mësosh nga eksperienca nuk është natyrale për
kompjuterat.
5
• Të dish të sillesh në një situatë komplekse. Njerëzit përfshihen në
situata komplekse. Kështu, liderat botëror ndeshen me vendime të
vështira politike që kanë të bëjnë me konfliktet, kushtet e ekonomive
globale, urinë dhe varfërinë. Në biznes, ekzekutivët dhe menaxherët e
niveli të lartë ndeshen me tregje komplekse, me konkurentë të vështirë
dhe sfidues, më rregulla qeveritare të komplikuara dhe me kërkesën
për forca pune.
• Të zgjidhësh problemin edhe në mungesë të një informacioni të
rëndësishëm. Vendim-marrja ndeshet shpesh me paqartësira të
ndryshme. Jo rrallë, vendimet mund të merren edhe kur kemi një
informacion të panevojshëm ose jo të saktë, sepse të mbledhësh të
gjithë informacionin është shumë e kushtueshme dhe e pamundur. Ju
mund të keni parë filma ku kompjuterat ju përgjigjen komandave
njerëzore me fjali si “Does not compute” (nuk e kryen një llogaritje)
ose “Insufficient information” (informacion i pamjaftueshëm).
6
• Të përcaktosh se çfarë është e rëndëshime. Të njohësh se çfarë është
vërtet e rëndësishme ndikon direkt në një vendim-marrje të mirë. Çdo
ditë “bombardohemi” me fakte dhe duhet të përpunojmë një “mal” me
të dhëna. Përcaktimi se cilët elementë janë të rëndësishëm bën dallimin
midis vendimeve të mira dhe atyre që janë të destinuara të dështojnë.
• Te reagosh me shpejtësi dhe korrekt në një situatë të re. Njerëzit
veprojnë shpejt dhe me korrektësi në situata të reja, ndërsa kompjuterat
nuk e kanë këtë aftësi pa u pajisur me programe komplekse.
• Të kuptosh imazhet vizuale. Të interpretosh imazhet vizuale është
jashtëzakonisht e vështirë, madje dhe për kompjuterat e sofistikuar.
Njerëzit dhe kafshët i vështrojnë objektet duke ndërvepruar në
ambjentin tonë si dhe duke kuptuar se çfarë ndodh në të. Të qënurit i
aftë për të kuptuar dhe interpretuar korrekt imazhet vizuale është një
proçes kompleks për sitemet e kompjuterave.
7
• Të përpunosh dhe manipulosh simbolet. Njerëzit shohin, manipulpjnë
dhe përpunojnë simbole çdo ditë. Imazhet vizuale i ofrojnë një tufë
informacionesh trurit tonë. Në të kundërt, kompjuterat e kanë të
vështirë të trajtojnë përpunimin dhe arsyetimin e simboleve. Edhe pse
kompjuterat janë të shkëlqyer në llogaritjet numerike, ata nuk janë aq
të mirë në përpunimin e simboleve dhe objekteve tre-dimensionale.
Megjithatë, kompjuterat e sotëm përpunojnë dhe manipulojnë simbole
deri në një farë baze (të kufizuar).
• Të jesh intuitiv dhe të kesh imagjinatë. Sipas historisë, disa njerëz i
kanë kthyer sistuatat e vështira në avantazhe, duke qënë krijues dhe me
imagjinatë. Ndërtimi i produkteve dhe shërbimeve të reja duke u nisur
nga një situatë egzistues (shpesh herë negative) është një karakteristikë
njerëzore.
• Të përdorësh “heuristics”. Në disa vendime, njerëzit përdorin
heuristics (rregulli i gishtit që vjen nga eksperienca) ose të marrurit
me mënd të gjërave. Në këto tipe vendimesh, përdoret rregulli i gishtit,
pa parë të gjitha alternativat dhe mundësitë. Sot, disa kompjutera e
kanë këtë aftësi. 8
Dallimi midis inteligjencës natyrale
dhe asaj artificiale
9
Degët kryesore të Inteligjencës Artificiale
10
Sistemet Eksperte
• Një sistem ekspert konsiston në harduerë dhe softuerë që ruajnë
njohuritë dhe konludojnë në mënyrë të ngjashme me ekspertët
njerëzorë. Meqë ato kanë shumë aplikime në biznes, ne do t’i shohim
më tej në mënyrë më të detajuar.
• Robotika përfshin ndërtimin e pajisjeve kompjuterike ose mekanike që lyejnë
makinat, bëjnë çpime me preçizion, si dhe kryejnë detyra të tjera që kërkojnë
një shkallë të lartë preçizioni ose të dëmshme për njerëzit. Robotët e sotëm
kombinojnë makinat më preçizion të lartë me sofuerë kontrolli të sofistikuar.
Softueri i kontrollit është më i rëndësishmi në terma të AI. Truri i robotëve të
sotëm industrial përpunojnë rreth 10 milion instruksione për sekondë (MIPS).
Që t’i afrohet një truri njerëzor, truri i një roboti duhet të kryejë 100 trilion
operacione për sekondë.
11
• Sistemet vizuale
• Një tjetër fushë e AI përfshin sistemet vizualë. Sistemet vizualë
përfshijnë harduerët dhe softuerët që i lejojnë kompjuterat të mbledhin,
ruajnë dhe manipulpjnë figura dhe imazhe vizualë. Për shembull, ato
mund të përdoren për të dalluar gjurmët e gishtave (zyrat e
krimininalistikës), pothuajse me të njëjtën saktësi si dhe njerëzit.
Shpejtësia me të cilën sistemi mund të kërkojë në bazat e të dhënave
tepër të mëdhaja të gjurmëve të gishtave ka çuar në rezultate tepër të
shpejta. Gjithashtu, sistemet vizuale janë shumë efektivë në
identifikimin e njerëzve bazuar në karakteristikat e fytyrës.
12
• Përpunimi i gjuhëve natyrale
• Siç kemi thënë më parë, përpunimi i gjuhëve natyrale i lejon
kompjuterat të kuptojnë dhe të veprojnë sipas instruksioneve dhe
komandave të dhëna në një gjuhë “natyrale” si për shembull
Anglishtja. Ka tre nivele të dallimit të zërit: komandë (dallon dhjetra
deri disa qindra fjalë), diskrete (dallon të folurën e diktuar nëpërmjet
pauzave midis fjalëve) dhe të vazhdueshme (dallon të folurën
natyrale).
13
• Sistemet e të mësuarit
• Një pjesë tjetër e AI ka të bëjë me sistemet e të mësuarit, një
kombinim softuerësh dhe harduerësh që i lejon kompjuterat të
ndryshojnë në vartësi të asaj se si funksionojnë dhe reagojnë ata në
situata që bazohen në feedback. Për shembull, disa lojra të
kompjuterizuara i kanë të mësuara aftësitë. Nëse një kompjuter nuk
fiton një lojë të veçantë, ai konsideron që nuk duhet të kryejë të njëtën
lëvizje në të njëjtin kondicion. Softuerët e sistemeve të të mësuarit
kërkojnë feedback-un në lidhje me rezultatin e veprimit apo të marrjes
së vendimit të tij. Minimalisht, feedback-u nevojitet të tregojë kur
rezultatet kanë të dëshërueshme (fitorja e lojës) apo të padëshërueshme
(humbja e lojës). Feedback-u, atëhere, përdoret për të alternuar atë se
çfarë sistemi duhet të bëjë në të ardhmen.
14
• Rrjetat neurale
• Një nga aspektet më të rëndësishme e AI përfshin rrjetat neurale. Një
rrjetë nurale është një sistem kompjuter që kanë simuluar funksionimin
e trurit njerëzor. Sistemi përdor proçesorë paralelë masivë në një
arkitekturë që është bazuar një strukturë rrjete gati si të një truri
njerëzor.
15
Disa nga karakteristikat kryesore të rrjetave
neurale janë:
• Aftësia për të marrë informacion edhe nëse ndonjë nga nyjet neurale
nuk funksionon
• Modifikim i shpejtë i të dhënave të ruajtura si rezultat i një
informacioni të ri
• Aftësia për të zbuluar relacionet dhe tendencat në bazat e të dhënave të
mëdha
• Aftësia për të zgjidhur probleme komleks, për të cilat mungon një
pjesë e informacionit.
16
NJË VËSHTRIM MBI SISTEMET
EKSPERT
• Siç e kemi thënë, një sistem ekspert (expert system - ES) sillet në
mënyrë të ngjashme me një ekspert human në një fushë të veçantë.
Sistemet ekspert të kompjuterizuar janë zhvilluar për të diagnostikuar
problemet, për të predikuar ngjarjet në të ardhmen dhe për të zgjidhur
problemet. Gjithashtu, ato janë përdorur për të projektuar produkte dhe
sisteme të rinj, për të rritur cilësinë e mjekësisë, etj. Ashtu si ekspertët
humanë, sistemet ekspert të kompjuterizuar përdorin metoda
“heuristic”-e ose rregullin e gishtit , për të arritur konkluzione ose për
të bërë sugjerime. Gjithashtu, sistemet ekspert janë përdorur për të
përcaktuar limitet e kreditit për kartat e kreditit. Kërkimet e bëra në AI
gjatë dy dekadave të fundit kanë çuar në sisteme ekspert që
eksplorojnë mundësi të reja për biznes, që rritin fitimin e tërë
organizatës, zvogëlojnë kostot dhe ofrojnë shërbime më të mira për
klientët.
17
Karakteristikat e nje Sistemi Ekspert
• Mund të shpjegojë mënyrën e tyre të të arsyetuarit apo të sugjestionojë
vendime. Një karakteristikë e vlefshme e nje sistemi ekspert është
aftësia për të shpjeguar si dhe pse është arritur një vëndim apo një
situatë.
• Tregon sjellje “inteligjente”. Duke marrë në konsideratë një bashkësi
të dhënash, një sistem ekspert mund të propozojë ide apo metoda të
reja për zgjidhjen e problemeve.
• Projekton konkluzione nga relacione komplekse. ES mund të
vlerësojnë relacione komplekse për të arritur konkluzione dhe për të
zgjidhur probleme. Për shembull, një sistem ekspert i propozuar do të
punojë me një sistem prodhimi fleksibël për të përcaktuar përdorimin
më të mirë të mjeteve.
18
• Ofron njohuri të transportueshme. Një nga aftësitë e ES është që ato
mund të përdoren për të mbledhur dhe ruajtur ekspertizat njerëzore, të
cilat edhe mund të humbasin.
• Punon edhe në kushtet e paqartësisë. Një nga karakteristikat më të
rëndësishme të sistemeve ekspert është aftësia për të punuar në kushtet
kur njohuritë janë jo të plota ose nuk janë plotësisht të sakta. Këto
sisteme punojnë nëpërmjet përdorimit të probabilitetit, statistikave dhe
heuristic-ave.
19
Edhe pse këto karakteristika të sistemeve ekspert janë “impresionuese”,
disa karakteristika të tjera kufizojnë përdorimin me suskses të tyre.
Shumica e këtyre karakteristikave janë të lidhura me problemet e
kostos, kontrollit dhe kompleksitetit.
Disa prej këtyre karakteristikave janë:
• Nuk përdoren gjërësisht ose nuk janë të testuara. Edhe pse sistemet
ekspert po bëhen të sukseshme, ato nuk janë të përdorshme në një
numër organizatash. Me fjalë të tjera, ato nuk janë ende të testura në
kushtet e korporatave.
• Të vështira për t’u përdorur. Disa nga sistemet ekspert janë të vështira
për t’u përdorur dhe kontrolluar. Në shumë raste, kërkohet asistenca e
personelit dhe e personave që punojnë me kompjutera e të trajnuar në
përdorimin e sistemve ekspert, për të ndihmuar përdoruesit që të
përfitojnë sa më shumë nga këto sisteme.
20
• Të kufizuar kryesisht në probleme përshkues. Ndërsa disa sisteme
ekspert mund të kryejnë analiza të dhënash komplekse, të tjera sisteme
kufizohen në probleme të thjeshta. Për më tepër, shumë probleme të
zgjidhshëm nga sistemet ekspert nuk janë ato që sjellin më shumë
përfitime për bizneset.
• Nuk janë “të gatshëm” të punonjë me njohuri “të përziera”. Sistemet
ekspert nuk mund të punojnë lehtësisht me njohuri bazë që kanë një
paraqitje mikse. Njohuritë duhet të paraqiten nëpërmjet rregullash të
përcaktuara, nëpërmjet karahasimit me raste të ngjashme apo dhe në
mënyra të tjera të ndryshme.
• Mundësi për gabime. Edhe pse disa sisteme ekspert kanë aftësi të
kufizuara për të mësuar nga eksperienca, burimi kryesor i njohurive
është një ekspert human. Nëse këto njohuri janë jo të sakta apo jo të
plota, ato do të ndikojnë negativisht në sistem. Gabime të tjera
përfshijnë programimin.
21
• Nuk mund të lëvrojnë njohuritë e veta bazë. Sistemet ekspert nuk janë
në gjendje të përfitojnë njohuritë në mënyrë direkte. Një programues
duhet t’i ofrojë sistemit instruksionet që i përcaktojnë atij se si të
mësojë nga eksperienca
• Të vështirë për t’u mirëmbajtur. Përsa u tha dhe më sipër, sistemet
ekspert janë të vështirë për t’u përditësuar. Disa prej tyre nuk janë
adaptivë apo që t’u përgjigjen ndryshimeve të situatave. Shtimi i
njohurive të reja apo ndryshimi i relacioneve komplekse mund të
kërkojë aftësi programimi të sofistikuar.
• Kanë kosto të larta ndërtimi. Sistemet ekspert kanë kosto të larta për
t’u ndërtuar kur përdorin gjuhë programimi tradicionale. Kostot e
ndërtimit mund të zvogëlohen së tepërmi nëse përdoren softuerët për
ndërtimin e sitemeve ekspert.
• Ndeshen me probleme legale dhe etike. Njerëzit të cilët marrin
vendime dhe veprime janë në mënyrë legale dhe etike përgjegjës për
sjelljen e tyre. Për shembull, një njeri mund të meret në gjyq dhe të
dënohet për një krim. Por, kush është në mënyrë legale dhe etike
përgjegjës kur një sistem ekspert përdoret për të marrë vendime ose
ndihmon në proçesin e marrjes së vendimeve? 22
Aftësitë e sistemeve ekspert
• Sistemet ekspert mund të përdoren në shumë fusha dhe disiplina dhe
mun të asistojnë në të gjitha etapat eproçesit të zgjidhjes së problemit.
Sukseset në të kaluarën kanë treguar që sistemet ekspert ndihmojnë në
përcaktimin e qëllimeve strategjike, planifikimin, projektimin, marrjen
e vendimeve, kontrollin dhe monitorimin e cilësisë si dhe në
diagnostikim (figura 11.2).
23
Qëllimi strategjik
• Për një organizatë, qëllimi strategjik është një nga funksionet mët të
rëndësishme për marrësit e vendimeve të nivelit më të lartë. Qëllimet
strategjike përbëjnë kornizën e të gjitha aktiviteteve të tjera në të tërë
organizatën. Sistemet Ekspert, mund të nxisin qëllimet strategjike dhe
të eksplorojnë impaktin e adaptimit të tyre. Këto qëllime mund të
përfshijnë identifikimin e oportuniteteve të tregjeve, analizën e
kufizimeve të një organizate egzistuese, përcaktimin e fuqisë dhe të
pozicionit të konkurentëve si dhe të forcave të punës.
24
25
Kur përdoren Sistemet Ekspert
• Sisteme ekspert të sofistikuar janë të vështirë, të shtrenjtë dhe kërkojnë
kohë për t’u ndërtuar. Kjo është e vërtetë sidomos për sistemet ekspert
të implementuar në mainframet. Kështu, është e rëndësishme të
sigurohemi që përfitimet potenciale janë më të vlefshshme sesa
përpjekjet; shumë karakteristika të sistemeve ekspert balancohen në
terma kostoje, kontrolli dhe kompleksiteti.
26
Më poshtë jepet një listë me disa nga faktorët që
normalisht i bëjnë sistemet ekspert më të vlefshme sesa
shpenzimet në para dhe në kohë:
• Ofron një potencial të lartë shlyerjes së shpenzime si dhe zvogëlon
efektin negativ të riskut
• Mbledh dhe ruan ekspertizën e pazëvensësueshme njerëzore
• Ndërton një sistem më të qëndrueshëm se ekspertiza njerëzore
• Ofron ekspertizë në vend-ndodhje të ndryshme në të njëjtën kohë dhe
në ambjente të rrezikshme për shëndetin e njerëzve
• Ofron ekspertizë që është e shtrenjtë ose e rrallë
• Jep zgjidhje më shpejtë se sa ekspertët njerëzorë
• Ofron ekspertiza që nevojiten për trajnime dhe që nevojiten për të
ndarë arsyetime dhe eksperiencën e ekspertëve njerëzore me një numër
të madh njerëzish.
27
Komponentët e Sistemeve Ekspert
• Një sistem ekspert përbëhet nga një bashkësi kompnentësh
të integruar dhe të lidhur me njëri-tjetrin, duke përfshirë
njohuritë bazë, një motor deduksioni, një shpjegues, një
përfitues i njohurive bazë dhe një ndërfaqës përdoruesi.
Një diagramë tipike e një sistemi ekspert tregohet në
figurën 11.3.
28
29
Baza e njohurive
• Baza e njohurive ruan të gjitha informacionet, të dhënat, rregullat,
rastet dhe relacionet që përdoren nga sistemi ekspert. Një njohuri bazë
mund të krijohet për çdo aplikim të veçantë. Për shembull, një sistem
ekspert mjeksor do të përmbajë faktet në lidhje me simptomat dhe
sëmundjet. Njohuria bazë përfshin njohuri të përgjithshme nga teoritë
e përgjithshme që janë pranuar në kohë si dhe njohuritë specifike që
vijnë nga eksperienca të mëparshme dhe “rregulli i gishtit”. Edhe pse
njohuritë bazë mbledhin fakte të thjeshtë, ato ruajnë edhe relacionet,
rregullat dhe rastet. Për shembull, disa probleme rrjetash të
telekomunikimit mund të lidhen me njeri tjetrin; njëri problem
shkakton tjetrin
30
• Qëllimi i bazës së njohurive. Qëllimi i përgjithshëm i bazës së
njohurive është të ruajë faktet dhe informacionet për një sistem ekspert
specifik. Një bazë njohurish është “baraz me shumën” e të gjitha
njohurive dhe eksperiencave të fituara nga njerëzit në disa vite pune në
një fushë apo disiplinë të caktuar. Qëllimi i sistemit është mbledhë sa
më shumë eksperiencë dhe njohuri që të jetë e mundur.
• Bashkimi i ekspertëve njerëzorë. Një nga sfidat në ndërtimin e bazës
së njohurive është të mbledhë njohuritë nga shumë ekspertë njerëzor.
Objektivi është të integrohen njohuritë e individëve me ekspertizë të
njëjtë (psh., shumë mjekë mund të kontribuojnë në njohuritë bazë të
një diagnostikimi mjekësor). Një bazë njohurish që përfshin
informacione nga disa ekspertë mund të jetë shumë më e fuqishme dhe
më e saktë në terma parashikimi dhe sugjestionimi.
31
• Përdorimi i “fuzzy logic”. Një tjetër sfidë për projektuesit dhe
ndërtuesit e sistemeve ekspertë është mbledhja e njohurive dhe
relacioneve që nuk janë preçize ose egzakte. Një nga drejtimet e
kërkimeve shkencore në informatikë është e ashtuquajtura “fuzzy
logic” (llogjika e paqartësive), e cila në vend që të përdori bardhë/e zi,
po/jo, e vërtet/e gënjeshtërt, pranon hijet e grisë.
• Përdorimi i rregullave. Një rregull është një instruksion i kushtëzuar
që lidh disa situata të dhëna për të vepruar apo për të marrë rezultate.
Siç e thamë më sipër, një rregull përdor instruksion të tipit if-then (nqs-
ah). Nëse egzistojnë disa kushte, atëherë do të merren disa aksione
specifike apo do të arrihen disa konluzione.
• Përdorimi i rasteve. Siç e thamë më sipër, një sistem ekspert mund të
përdori rastet në ndërtimin e një zgjidhje për një situatë apo për një
problem korent.
32
• Motori i deduksionit
• Qëllimi i përgjithshëm i motorit të deduksionit është të kërkojë
informacione dhe relacione nga njohuritë bazë dhe të ofrojë përgjigje,
predikime dhe sugjestionime ashtu siç do ta bënin dhe njerëzit. Me
fjalë të tjera, motori i deduksionit është komponentja që shpërndan
rekomandimet e ekspertëve.
• Backward chaining është proçesi që fillon nga konluzionet dhe punon
duke u kthyer mbrapsht tek faktet që i mbështesin ato. Nëse faktet nuk
e mbështesin një konluzion, atëhere zgjidhet dhe testohet një
konkluzion tjetër. Ky proçes vazhdon deri sa të identifikohet
konluzioni korrekt. Forward chaining niset nga faktet dhe ecën
përpara drejt konluzioneve. Në shumë raste kemi një kombinim të
këtyre dy proçeseve.
33
• Shpjeguesi
• Një pjesë e rëndësishme e një sistemi ekspert është shpjeguesi, i cili
bën që një përdorues apo marrës vendimesh të kuptojë se si një sistem
ekspert arrin në një konkluzion apo rezultat të caktuar. Një sistem
ekspert mjekësor, për shembull, arrin në konluzionin se pacienti ka një
valvë të zemrës me difekte, duke u nisur nga disa simptoma dhe
rezultate testesh të bëra prej tij.
• Përfituesi i njohurive
• Një detyrë e vështirë në ndërtimin e sistemeve ekspert është proçesi i
krijimit dhe përditësimit të njohurisë bazë. Në të kaluarën, kur
përdoreshin gjuhët tradicionale të programimit, ndërtimi i njohurisë
bazë ishtë një punë e mërzitshme dhe që hante shumë kohë. Çdo fakt,
relacion dhe rregull duhej të programohej në njohurinë bazë. Në
shumicën e rasteve, i kërkohëj një programuesi me eksperiencë të
krijonte dhe të përditësonte njohurinë bazë.
34
35
Ndërtimi i sistemeve ekspert
• Ashtu si sistemet e tjerë të kompjuterave, sistemet ekspertë kërkojnë
një metodë zhvillimi sistematik në mënyrë që të arrijë rezultatet më të
mira (figura 11.5). Kjo metodë përfshin përcaktimin e kërkesave për
sistemet ekspert, identifikimin e një ose më shumë ekspertëve në
fushën apo disiplinën që është nën investigim, ndërtimin e
komponentëve të sitemit ekspert, implementimin e rezultateteve, si dhe
mirëmbajtjen dhe rishikimin e tërë sistemit.
36
37
Pjesëmarrësit në ndërtimin dhe
përdorimin e Sistemit Ekspert
38
39
top related