Expertensystem

Expertensysteme bestehen aus

• Eine Reihe von Fakten, Regeln und Prinzipien
• Ein Datensatz, der mit seinem Fachwissen gelöst wird
• Eine Benutzerschnittstelle

Wenn ihnen eine Frage gestellt wird, filtern sie die Daten mit den ihnen vorliegenden Regeln. Sie können ein Ergebnis zurückgeben oder eine zusätzliche Frage stellen.

• Fallbasierte Expertensysteme haben eine Reihe von Fällen; jeder Fall beschreibt das Problem im Kontext und die Lösung des Problems im konkreten Fall. Das aktuelle Problem wird so genau wie möglich einem Fall zugeordnet. Die Lösung des gefundenen Falles wird dann auf das aktuelle Problem angewandt. Das Hauptproblem solcher Systeme besteht darin, zu definieren, wie sich die Fälle zueinander verhalten oder ähnlich sind. Ein Beispiel dafür, wo ein solches System verwendet werden kann, ist das eines Patienten: Dieser Patient weist eine bestimmte Anzahl von Symptomen auf, und das Expertensystem könnte den Patienten diagnostizieren.
• Regelbasierte Systeme beruhen nicht auf Fällen; stattdessen gibt es eine Reihe von Regeln. Diese werden in der Form WENN A DANN B ausgedrückt. In den meisten Systemen müssen menschliche Experten die Regeln schreiben.
• Ein dritter Ansatz besteht darin, Systeme zu konstruieren, die auf Entscheidungsbäumen basieren. Solche Systeme sind in der Lage, mit Hilfe des induktiven Schlussfolgerns zu lernen oder ihre Wissensbasis zu erweitern. Wenn die Klassifizierung abgeschlossen ist, verwendet das System einen Pfad durch den Baum. Am Ende gelangt es zu einem Blatt, das die Klasse der Lösung des Problems anzeigt. Jede Bifurkation im Baum basiert auf einem Attribut, das überprüft wird. Der Wert des Attributs bestimmt, wie der Pfad fortgesetzt werden soll. Idealerweise werden mit kleinen Bäumen gute Ergebnisse erzielt. Das Problem besteht darin, gute Attribute zu finden, auf denen die Entscheidungen basieren.