expert system

sistema esperto

Il termine sistema esperto identifica programmi in grado di porre in atto procedure di inferenza adeguate alla risoluzione di problemi particolarmente complessi, a cui potrebbe, se posto in una dimensione umana, porre rimedio solo un esperto del settore disciplinare in cui rientra la questione da risolvere. Ciò implica che tale sistema possa avvalersi in modo risoluto e autorevole delle istanze inferienziali che soggiacciono al corretto funzionamento del programma, cosicché sia capace di superare le incertezze e le difficoltà su cui volge la propria attività.
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Programma interattivo euristico, progettato mediante tecniche e metodologie di ingegneria della conoscenza, capace di risolvere problemi complessi in un dominio del sapere. Il sistema esperto e' in grado di simulare il comportamento di un esperto umano (medico, ingegnere, architetto...); e' quindi capace di dare suggerimenti e di prendere decisioni, seguendo le regole dell'inferenza (algoritmo implementante la metodologia di soluzione dei problemi), sulla base di informazioni contenute in una base di conoscenza come se il computer fosse in grado di "ragionare" e di "riflettere" autonomamente. I sistemi esperti si realizzano con linguaggi specifici come il Prolog o il Lisp utilizzando tecniche dell'intelligenza artificiale

sistema esperto
Prodotto software, progettato con tecnologie e metologie dell'ingegneria della conoscenza, in grado di simulare le capacità deduttive di un esperto umano in domini della conoscenza non facilmente esprimibili mediante relazione matematiche, logiche o di altro tipo. Le deduzioni avvengono utilizzando un insieme di principi euristici o un modello strutturale, causale e/o funzionale della realtà. L'architettura di un expert system è costituita da una base dati di conoscenza, contenente informazioni sul dominio specifico, e da un programma o motore d'inferenza in grado di operare il riconoscimento di schemi, forme e situazioni. La strategia di soluzione di un problema, presente nel motore d'inferenza, è generalmente del tipo a regole di produzzione, pur essendo stati proposti altri approcci. I sistemi basati su regole possono operare secondo uno dei due schemi guidato dai dati o guidato dai obiettivi. I principali campi in cui si registrano applicazioni di esempio sono: configurazione automatica di hardware di computer; diagnosi di malattie e identificazione di infezzioni batteriche; individuazione di guasti in sistemi artificiali complessi; analisi strutturale ed esplorazione petrolifera.