Concepte Fundamentale In Teoria Sistemelor Expert

INTRODUCERE

Prin această lucrare se dorește prezentarea unor concepte legate de sistemele informatice și sistemele expert .Lucrarea este structurata pe doua capitole mai multe subcapitole și paragrafe :

CAPITOLUL I : cuprinde sisteme informatice in general

C APITOLUL II: cuprinde Sisteme Expert și un mic studiu ,,comparativ,, între sistemele expert și sistemele expert utilizate în domeniul medical.

Sistemele sunt produse ale inteligenței artificiale, ramură a științei calculatoarelor ce urmărește dezvoltarea de programe inteligente. Ceea ce este remarcabil pentru sistemele expert, este aria de aplicabilitate ce a cuprins multe domenii de activitate de la arhitectură, arheologie, bănci, comerț, educație, până la ingineria sistemelor și medicină.

   Un sistem expert  este o aplicație complexă,un program software, care explorează o multitudine de cunoștiințe date pentru a obține concluzii noi despre activități dificil de examinat, folosind metode asemănătoare cu experții umani. Un sistem expert poate avea succes la problemele fără soluție algoritmică deterministică. Principalele caracteristici ale sistemelor expert sunt:

bază de date (bază de cunoștințe), împreună cu

un algoritm de deducere specific metodei de raționare.

Sistemele expert constituie un domeniu al inteligenței artificiale, ramura informaticii ce are drept scop dezvoltarea de programe și aplicații „inteligente”. Ceea ce este remarcabil pentru sistemele expert este aria largă de aplicabilitate, ce a cuprins deja numeroase domenii de activitate.

În ultimii ani , Internetul a evoluat într-o unealtă formidabilă având un impact major în toate aspectele vieții. La fiecare jumătate de an apar schimbări in tehnologia informatica așa de importante încât este imposibil de prevăzut unde se va ajunge în următorii 10 ani.

Internet-ul și Web-ul ca și alte multe tehnologii, se prezintă cu un set nou de oportunități și avantaje, îndreptându-se încetul cu încetul spre domenii care, nu cu mult timp în urmă erau irealizabile,unul dintre acestea fiind și comerțul electronic.

Începutul noului mileniu, este dominat de revoluția tehnico-informatică, de noua eră a Internet-ului și de noile posibilități de comunicație, în care informația circulă cu viteze amețitoare, provocând din ce în ce mai mult, atât dezvoltatorii cât și întreprinzătorii și forțându-i să schimbe radical modul în care gândesc, concep și privesc afacerile.

Viteza cu care evoluează tehnologia Internet-ului este impresionantă. Dacă acum se apreciază că există câteva milioane de oameni care folosesc serviciile Internet în fiecare moment, numărul lor va crește exponențial în anii următori.

Vrând, nevrând Internet-ul ne schimbă modul în care vom realiza afacerile în viitorii ani.

Lucrarea de față descrie un Sistem Expert, arhitectura acestuia, modul în care acesta face deducții și alte probleme aferente modului de concepere, realizare a unui astfel de sistem.

Ca suport al problemelor teoretice care vor fi prezentate în această lucrare, se va putea găsi și descrierea unei aplicații practice de Sistem Expert de diagnoză și tratament numită MED-EXPERT.

Sistemul este capabil să ajute un personal medical la diagnosticarea disfuncționalităților : Ulcer Duodenal, Gastrită Acută, Litiază Biliară. Odată ajunsă la o anumită concluzie, pacientul suferă de o anumită afecțiune, aplicația, este capabilă să sugereze și un tratament ținând cont de starea pacientului interogat.

Utilizatorii pot fi atât doctori cât și pacienți. Un utilizator doctor are posibilitatea modificării, ștergerii, adăugării unor cunoștințe în baza de date pe care sitemul o posedă.

Un pacient care rulează aplicația o poate folosi doar pentru a-și verifica starea de sănătate din punct de vedere al disfuncționalităților mai sus menționate.

Ținând cont de capacitățile pe care MED-EXPERT le are, el poate fi considerat un partener de încredere atunci când este nevoie de o « mână de ajutor » în materie de diagnostic și tratament.

Capitolul I.

SISTEM INFORMAȚIONALE DE MANAGEMENT

Sistemul informațional: definiție, funcții, structură

Sistemul informațional este un ansamblu organizat de resurse materiale, personal, date, mijloace și proceduri de culegere, memorare și comunicare a informațiilor sub diferite forme (date, sunete, texte, imagini), precum și circuitele informațiilor utilizate. În continuare vor fi prezentate structura și funcțiile sistemului informațional.

Structura si funcțiile sistemului informațional

1.1.1.Structura sistemului informațional

Datele

Datele sunt simboluri care caracterizează starea unui fenomen sau proces la un moment dat sau poate defini un obiect al lumii reale. Ele sunt generate de către sistemul operațional sau în cadrul sistemului operațional și sunt percepute fie de om, fie de un echipament de culegere și înregistrare a acestora.

Datele au o valoare relativă pentru receptor. În măsura în care aceste date nu este obligatoriu să fie utilizate de către cei care observă lumea reală în mod direct, cores-pondența dintre lumea reală și simbolurile deținute, devine esențială. Există un risc ca simbolurile obținute să nu reflecte toată lumea reală, acest lucru putând avea consecințe grave în interpretarea lor. Pentru un anumit receptor, data culeasă și înregistrată are o relevanță ce este în funcție de nivelul de autoritate al receptorului. În cadrul unei entități, pentru un alt receptor de pe alt nivel ierarhic aceiași dată este nerelevantă sau nepertinentă. Exemplu : cantitatea de material consumată într-o anumită secție are o anumită relevanță pentru maistrul din secția respectivă care poate avea o imagine asupra consumului din materialul respectiv, dacă acesta se încadrează în normele stabilite, dacă are calitatea corespunzătoare și el poate decide dacă mai trebuie să scoată de la magazie o anumită cantitate, să returneze la magazie o anumită cantitate sau să folosească înlocuitori pentru materialul respectiv.

Aceeași dată pentru un manager sau o altă persoană din apropierea acestuia, poate să nu aibă nici o valoare relevantă. Pentru acesta toate datele privind consumul de materiale din întreprindere trebuie centralizate pe locuri de costuri, pe purtători de costuri astfel încât acesta să poată decide asupra întregului consum de materiale.

Deci datele pentru a deveni relevante trebuie să intre într-un proces de prelucrare, analiză și interpretare în vederea transformării lor în informații.

Informațiile

Informația reprezintă semnificația pe care omul o acordă datelor. Informația se obține prin prelucrarea datelor și are sens doar într-un anumit context. Informația este o resursă de bază pentru orice afacere, o resursă pe care indivizii și organizațiile trebuie să o aibă pentru a supraviețui și reuși în societatea de azi. Acesta este motivul pentru care sistemele informaționale sunt atât de importante.

Informația reprezintă datele transformate sub formă semnificativă pentru receptor cu o valoare reală pentru decizia și acțiunea acestora.

Când este aplicată unui scop util, informația devine cunoștință; datorită acestui aspect unii autori consideră informația o cunoștință stocată.

Caracteristicile specifice ale informației :

– informația este umană, ea nu există decât prin intermediul observațiilor oamenilor ;

– informația are o valoare relativă : pentru o anumită persoană are o valoare deosebită, iar pentru alta este nesemnificativă;

– informația este stocată într-un purtător tehnic de informație, reprezentând o resursă reutilizabilă;

– o informație odată utilizată nu-și pierde valoarea, de multe ori dobândește o valoare mai mare (valoare adăugată), dat fiind faptul că cu cât este mai utilizată devine mai credibilă

– informația este difuză, adică are tendința de răspândire; multiplicarea informației nu diminuează însă valoarea acesteia

– informația are valoare volatilă în sensul că întrebuințarea ei este strict legată de timp. Informația este din ce în ce mai importantă pentru performanțele economice ale întreprinderii din următoarele considerente :

1. informația este un factor de producție, ea fiind importantă pentru activitatea de concepere și lansare pe piață a produselor finite cu valoare adăugată forte. Pentru explicarea acestei caracteristici se poate utiliza conceptul de densitate a unui produs, potrivit căruia cu cât un produs are o valoare adăugată mai bună, cu atât el are nevoie de mai multe informații

2. poate fi privită ca factor determinant al comportamentului indivizilor. Informațiile din mediul social au ca rațiune de existență influențarea comportamentului indivizilor sau grupurilor atât în întreprindere cât și în afara acesteia. În cadrul întreprinderii informația are ca obiectiv influențarea comportamentului membrilor întreprinderii pentru ca aceștia să se conformeze obiectivelor desemnate. În exteriorul întreprinderii, informația are ca obiectiv influențarea în sens favorabil a comportamentului partenerilor (furnizori, clienți, instituții publice).

3. informația este o sursă de decizie; ea are valoare dacă : contribuie la reducerea incertitudinii privind viitorul; permite efectuarea unor calcule de probabilități; este susceptibilă de a influența efectiv deciziile adoptate; contribuie sensibil la modificarea consecințelor unor decizii.

1.1.2. Funcțiile unui sistem informațional

Înregistrare

În cadrul acestei funcții, datele generate în cadrul sistemului operațional sunt recepționate și înregistrate pe un purtător tehnic. Recepționarea poate fi făcută de factorul 14 uman, dar și de echipamente speciale. În viitor, utilizarea acestor echipamente devine foarte importantă deoarece ele contribuie la creșterea vitezei de înregistrare și la creșterea corectitudinii înregistrării.

În cadrul echipamentelor speciale pot fi folosite diferite contoare, debitmetre, cititoare magnetice și scanere.

Stocare

Se asigură memorarea datelor pe purtători de mare capacitate, actualizarea permanentă a acestor date, gestionarea lor în cadrul bazelor de date și asigurarea accesului tuturor utilizatorilor la ele. Existența unor purtători tehnici de foarte mare capacitate permite entităților să-și creeze baze de date complete, care să le asigure o prelucrare integrată a acestora.

Prelucrare

Realizarea operațiunilor aritmetice și logice asupra datelor în vederea transformării lor în informații necesare sistemului decizional formează funcția de prelucrare.

Comunicarea

Este funcțiunea în cadrul căreia se realizează transmiterea între diverși utilizatori situați în locuri geografice diferite atât a datelor cât și a informațiilor. Realizările deosebite din domeniul comunicațiilor au făcut posibil ca această funcțiune să permită o prelucrare în timp real a datelor din diferite zone geografice ( prin cablul rețelelor sau prin satelit). Transmiterea prin cablurile rețelelor cuprind preocupări privind securitatea datelor.

1.2. Sistemul informatic

Sistemul informatic este un subsistem al sistemului informațional care folosește tehnica de calcul pentru prelucrarea, stocarea și transmiterea informației.

Într-un sistem informatic pot intra : calculatoare, sisteme de transmisie a datelor, alte componente hardware, softwer-ul, datele prelucrate, personalul ce exploatează tehnica de calcul , teoriile ce stau la baza algoritmilor de prelucrare, etc. Se poate spune , că sistemul informatic este inclus în sistemul informational, acesta din urma fiind o componentă esențială a unui organism, economic,social,cultural,etc. Sistemele informatice acoperă cele mai diverse domenii.

În funcție de specializare, avem :

– sisteme specializate, adică sunt proiectate pentru a rezolva un anume tip de problemă dintr-un anume domeniu;

– sisteme de uz general, cu ajutorul cărora se poate rezolva o gamă largă de probleme din mai multe domenii ;

– sisteme locale, programele necesare prelucrărilor de date și datele se află pe un singur sistem de calcul ;

– sisteme pe rețea, sistemul funcționează într-o rețea de calculatoare, caz în care, datele și programele pot fi distribuite mai multor stații de lucru ce fac parte din acea rețea.

În ultimul timp se merge tot mai mult pe varianta sistemelor de lucru în rețea, avantajele fiind evidente : transfer de date între stații foarte rapid, costuri minime, etc.

După domeniul în care funcționează, sistemele pot fi clasificate după cum urmează:

– de baze de date, specializate în gestiunea unor cantități mari de date ;

– pentru prelucrări stiințifice, specializate pe anumite domenii stiințifice;

– pentru conducerea proceselor tehnologice, pentru conducerea unor mașini, scule, unelte computerizate:

1.3. Abordarea sistemică

Sistemele informatice joacă un rol esențial în crearea de firme competitive, pentru administrarea afacerilor la nivel global și furnizarea de produse și servicii utile clienților. Globalizarea afacerilor, apariția economiei digitale și extinderea internetului și a altor rețele de comunicații globale au remodelat rolul sistemelor informatice în afaceri și management. Internetul asigură infrastructura informatică necesară pentru noi modele de afaceri, noi procese de derulare a afacerilor și noi modalități de diseminare a cunoștințelor. În viața noastră de zi cu zi, calculatoarele sunt ceva obișnuit, ba chiar indinspensabil în unele cazuri. Se poate spune, pe drept cuvânt că trăim într-o societate informatizată .

În zilele noastre, întâlnim calculatoare peste tot, de la bacanul din colț, care-și ține evidențele sale cu ajutorul unui PC și până la ghiseul la care plătim telefonul. Peste tot sunt calculatoare, legate eventual între ele și formând astfel rețele de calculatoare. Toate acestea se datorează faptului că ne dăm seama din ce in ce mai mult ca PC-ul ne usurează munca. Dar trebuie subliniat faptul că un calculator este de fapt o “mașinărie” care prelucrează o serie de informații pe care i le dăm. Informația, este elementul esențial din acest întreg lant. De fapt, în practică întâlnim, printre altele, două concepte legate de acesta și anume: sistemul informațional și sistemul informatic.

Sistemul informațional este ansamblul de elemente implicate în procesul de colectare, transmisie și prelucrare de informații.

Rolul sistemului informațional este de a transmite informația între diferite departamente . De exemplu, în cadrul unei unități economice, rolul sistemului informațional este de a asigura persoanele din conducere cu informații necesare pentru luarea diferitelor decizii economice sau de altă natură.

În cadrul sistemului informațional, majoritatea activităților se pot desfășura cu ajutorul tehnicii de calcul. Se pot prelucra datele primare și apoi, rezultatul poate fi transferat mai departe, către alt compartiment spre prelucrare.Transferul se poate face și el pe cale electronică, prin intermediul unei rețele de calculatoare sau cu jutorul modemului.

În trecut, sistemul informațional era perceput începând cu procedeul administrativ al întreprinderii, iar informatica se limita la automatizarea acestor proceduri. Activitatea de proiectare a unor aplicații era în mod necesar deductibilă și analitică. Utilitatea informației era percepută în funcție de volumul de date și de numărul de aplicații implementate și exploatate pe loturi. În majoritate, aplicațiile informatice vizau gestiunea materialelor, a mijloacelor fixe, calculul și evidența salariilor, obținerea, livrarea și încasarea produselor finite

Funcționarea acestor servicii se realiza în mod exclusiv și în timp diferit. Exploatarea integrată era foarte timidă, tehnica servea ca pretext pentru limitele de deschidere a sistemelor. În prezent cererile utilizatorilor se diversifică, schimbul de informații cu mediul sunt mai puțin previzibile, iar tehnica evoluează în mod excepțional.

Teoria sistemelor este utilă pentru a stabili modul de funcționare a entității și pentru a înțelege ce reprezintă pentru organizație tratarea informațiilor. Această teorie se aplică atât sistemelor naturale (biologice), cât și celor artificiale. Orice sistem este legat de mediul înconjurător într-o anumită structură, funcție de anumite reguli și urmărind un anumit scop. Legăturile sistemului cu mediul ambiant sunt de intrare și ieșire.

Legăturile între elementele componente condiționează întregul sistem care mai este condiționat și de mediu.

Schematic, Ernest prezintă un sistem astfel:

1.2. Legăturile sistemului cu mediul

Un sistem complex este format din subsisteme, acestea la rândul lor având caracteristicile unui sistem. O organizație poate fi privită din punct de vedere sistemic. După natura lor, legăturile pot fi materiale sau informaționale. Nici un sistem nu se poate găsi izolat, el funcționând întotdeauna într-un anumit mediu. Descompunerea unui sistem în subsisteme se poate realiza la diferite grade de detaliere. Deci, în particular, putem considera orice firmă (întreprindere, unitate economică, agent economic) drept un sistem ce are ca intrări materiile prime necesare procesului, ca ieșiri produsele finite, iar funcționarea va fi definită de regulile și legile proceselor tehnologice și ale conducerii firmei.

1.3. Organizația privită din punct de vedere sistemic

În cazul oricărui sistem avem intrări și ieșiri. Intrările, în sistemul informațional sunt formate din date interne și externe. Ieșirile sunt formate din date asemănătoare cu cele externe, ele fiind formate din rapoarte și fișiere necesare conducerii. La acestea se mai adaugă o serie de alte date și informații legate de:

– reputația organizației

– cunoștințe de reclamă

– cunoștințe de marketing

– renumele firmei

Este bine cunoscut din literatură faptul că în multe organizații există un adevărat război între manageri și oficiile de calcul sau departamentele de prelucrare a datelor. Motivele acestui război sunt multiple, principalul fiind însă faptul că oficiile de calcul nu acceptă să-și piardă în general pozițiile și monopolul asupra informației.

Managerii, în urma extinderii PC-urilor, au impresia că-și pot rezolva singuri problemele de prelucrare a datelor. Acest lucru a determinat mulți manageri, mai ales cei de nivel mediu, să-și construiască mici baze de date legate de activitatea lor, baze care sunt de obicei paralele bazelor de date generale ale întreprinderilor, ceea ce nu este întotdeauna indicat, deoarece reapar problemele din cazul fișierelor clasice cum ar fi: securitatea, validarea datelor, coerența, redundanța, blocaj de date etc., aspecte binecunoscute în teoria bazelor de date. Înaintea unei astfel de decizii, este foarte important să se studieze și să se ia în considerare sistemul de gestiune a datelor deja existent în societate, pentru a nu perturba acticitatea societății.

Pentru a prezenta în mod simplificat un sistem economic ne folosim de o convenție de prezentare care permite descompunerea acestuia în trei subsisteme :

– sistemul operațional (SO)

– sistemul decizional (SD)

– sistemul informațional (SI)

Sistemul operațional (condus) este cel în care se desfășoară fenomene și procese, cu rolul de a transforma niște elemente, reprezentate de intrările în sistem, în produse sau alte rezultate reprezentate de ieșirile din sistem.

Sistemul decizional (de conducere) are funcția de coordonare a ansamblului de activități în funcție de obiectivul general și/sau obiectivele derivate.

Sistemul informațional are rolul de a evidenția fenomenele și procesele atât în cadrul sistemului condus (operațional), cât și în cel de conducere (decizional).

Abordarea sistemică permite înțelegerea evoluției unităților economice, a căror complexitate este în continuă creștere, ea reprezentând totodată o soluție limitată în ce privește economia sistemului informațional. La început necesitatea automatizării prelucrării datelor a apărut în sisteme simple și repetitive în care creșterea volumului de informații avea ca și consecință creșterea numărului de personal. Datorită acestui fapt costul informaticii corespundea unei investiții ce era finanțată de economia de personal. Trebuie avut în vedere că astăzi bugetele informatice sunt supuse acelorași reguli de investiții.

Pe de altă parte tendința unor conducători de a automatiza totul i-a determinat pe unii să automatizeze anumite servicii într-un moment nepotrivit. Astfel apare necesitatea punerii în practică a unor tehnici de analiza valorii care să permită o mai bună selecție, asigurând optimizarea resurselor utilizate pentru obținerea acestora. Această abordare pătrunde în domeniul terțial și se referă și la informatică. Analiza sistemică combinată cu analiza valorii pune la dispoziție un mod de gândire adaptat sistemelor evolutive și furnizează o serie de reflecții cum ar fi :

– considerarea unui obiectiv de studiu ca sistem, privilegind scopul acestuia

– relevarea relațiilor între tot și compartimentele sale, ceea ce este preferabil pentru realizările dinamice ale lumii informaționale

– favorizarea informațiilor care permit dezvoltarea sistemului – așteptarea ca logicile să fie complementare impun găsirea unui mod de atingere a obiectivelor generale și particulare.

Concluzii privind abordarea sistemică :

– orice sistem este un subsistem al unui sistem mai cuprinzător

– un sistem nu se poate găsi izolat; el funcționează într-un mediu predispus să integreze legătura cu sistemul respectiv și să reacționeze într-un mod previzibil

– descompunerea unui sistem pe subsisteme se face pe diferite grade de detaliere (după legăturile cele mai slabe), iar agregarea se face după gradul de interconectare a subsistemelor considerate; se poate vedea de aici că orice sistem poate fi separat în subsiste-mele sale componente (la rândul lor sisteme) sau poate fi sistematizat -împreună cu alte sisteme- în sisteme mai mari; singura condiție, fundamentală, este ca atât analiza cât și sinteza sistemelor să se facă respectând – pentru fiecare în parte – intrările, structura de transformare și ieșirile.

1.4. Sistemele informaționale, ajutor in management

În funcție de natura obiectivelor urmărite și de specificul organizațiilor care le folosesc, pot fi identificate diferite tipuri de sisteme informaționale: militare, meteorologice, științifice (baze de date documentare) și altele. Cele mai răspândite, și mai studiate în același timp, sunt totuși sistemele informaționale de management.

O definiție posibilă consideră sistemul informațional de management ca fiind o metodă organizată de asigurare cu informații interne și externe referitoare la operațiunile trecute, prezente și viitoare ale organizației pentru a sprijini luarea și aplicarea deciziilor. Evident, o astfel de metodă 35 organizată presupune proceduri, echipamente și oameni implicați în culegerea, transmiterea, prelucrarea și disponibilizarea informațiilor.

Sistemul informațional de management este o componentă a sistemului organizație, cu rol de legătură între sistemul decizional și cel operațional. La nivelul unei organizații orientate spre profit, sistemul informațional de management poate fi văzut ca un ansamblu de subsisteme intercorelate, delimitate după domeniile funcționale mai importante ale întreprinderii: sistemul informațional de marketing, sistemul informațional de producție, sistemul informațional financiar, sistemul informațional al resurselor umane, sistemul informațional executiv.

Aceste sisteme funcționale pot include, la rândul lor, mai multe subsisteme, specifice diferitelor activități realizate în respectivele domenii funcționale. Procesul de structurare poate merge și mai în profunzime, astfel că, de fapt, într-o organizație poate fi identificată o multitudine de sisteme informaționale de management aflate în relații de incluziune după un model piramidal. Întrucât în firmele moderne majoritatea sistemelor informaționale de management sunt computerizate sau sunt combinații ale unor elemente manuale și computerizate, în continuare ne vom referi la astfel de sisteme.

Structura sistemelor informaționale de management.

Indiferent de nivelul și complexitatea lor, sistemele informaționale de management au, cinci componente mai importante: intrările în sistem, prelucrările de date, stocările de date și de informații, ieșirile din sistem, controlul operațiunilor din sistem.

Intrările într-un sistem informațional de management pot include date referitoare la fenomene și procese, pe baza cărora sunt evaluate atât punctele forte cât și cele slabe ale organizației, oportunitățile și amenințările manifestate de factorii externi, precum și multe alte date și informații de care au nevoie managerii pentru fundamentarea și controlul deciziilor operaționale. Sursele de date și informațiile pentru intrarea în sistem sunt plasate atât în mediul intern al firmei cât și în cel extern, operațiunile de culegere fiind manuale sau automatizate.

Prelucrările datelor constau în ordonări, grupări, selectări, calcule algebrice, operațiuni logice și altele, în urma cărora datele sunt transformate în informații utile managerilor în procesul decizional. În sistemele informaționale computerizate există două modalități de prelucrare a datelor: batch (pe loturi) și on-line. Prelucrarea pe loturi presupune memorarea datelor pe benzi magnetice sau discuri și introducerea lor în grupuri mari spre prelucrare de către unitatea centrală a calculatorului. Prelucrarea on-line constă în introducerea datelor direct în memoria centrală a calculatorului, prin intermediul unor terminale, pentru prelucrare imediată. Prelucarea on-line este în general interactivă, aceasta însemnând că derularea operațiunilor se face pe baza unor indicații furnizate de operator printr-un dialog cu calculatorul.

Stocările de date și informații constau în înregistrarea acestora pe suporți adecvați (de hârtie, magnetici, optici etc) și păstrarea sub formă organizată de arhive sau baze de date computerizate.

Ieșirile informaționale oferite managerilor pot lua diverse forme. Cel mai adesea, astfel de ieșiri sunt prezentate sub forma unor rapoarte incluzând texte, tabele și grafice imprimate pe hârtie sau afișate pe ecranul monitoarelor video. În sistemele informatice evoluate, o categorie importantă de ieșiri o constituie răspunsurile la întrebările puse de manageri (eventual, formulate într-un limbaj cât mai apropiat de cel natural).

Controlul funcționării sistemului trebuie să asigure producerea și distribuirea unor informații utile, oportune, și veridice, la un cost care să facă sistemul eficient.

Tipuri de sisteme informaționale de management

În funcție de complexitatea și performanțele lor, sistemele informaționale de management bazate pe calculatoare pot fi de mai multe tipuri: sisteme de prelucrare a datelor, sisteme de informare a managerilor, sisteme suport pentru decizii, sisteme de birotică, sisteme expert.

Sistemele de prelucrare a datelor au fost primele sisteme informaționale computerizate din întreprinderi. Ele înregistrează date cu privire la operațiile de rutina, repetitive ale organizației și pregătesc documente (rapoarte) care descriu aceste operații în detaliu sau le agregă, le sintetizează. Exemple clasice de sisteme de prelucrare a datelor sunt aplicațiile informatice de evidență a personalului și calcul al retribuțiilor.

Prelucrarea datelor poate contribui la rezolvarea problemelor decizionale prin rapoartele standard pregătite, în care se regăsesc informații sintetice utile managerilor (de exemplu, cheltuielile cu retribuțiile pe subunități sau pe total organizație). În același timp, prin sistemele de prelucrare a datelor sunt întreținute baze de date actualizate care pot fi utilizate și de alte tipuri de sisteme informaționale.

Sistemele de informare a managerilor sau sisteme informaționale de management propriu-zise au constituit următoarea etapă în evoluția sistemelor informaționale organizaționale. Ele pregătesc informații cu privire la trecut, prezent și viitor și le oferă unor grupuri de manageri cu nevoi similare în organizație. Aceste informații – concretizate în rapoarte periodice, rapoarte speciale și rezultate ale unor simulări – sunt destinate identificării și rezolvării unor probleme decizionale.

Sistemele suport pentru decizii au apărut la începutul anilor '70, marcând un progres însemnat în evoluția sistemelor informaționale. Un sistem suport pentru decizii (SSD) este un sistem interactiv care sprijină un singur decident (individual sau colectiv) în soluționarea unei probleme semistructurate, oferind informații sau sugestii privind deciziile cerute de problema respectivă.

Sistemele expert sunt aplicații informatice destinate să simuleze raționamentul experților în domenii specifice de cunoaștere.

Un sistem expert include, de obicei, patru componente: o bază de cunoștințe în care au fost introduse reguli și fapte ce descriu domeniul de cunoaștere respectiv; un motor de inferență, care realizează raționamente pe baza regulilor și faptelor din baza de cunoștințe; o interfață utilizator, prin care utilizatorul introduce date și instrucțiuni, obținând soluții și explicații; un motor de dezvoltare, folosit de către conceptor pentru crearea sistemului. Regulile sunt enunțuri de tipul "dacă este îndeplinită condiția, atunci rezultă acțiunea". Pentru rezolvarea unei probleme este utilizat un ansamblu de reguli legate logic sub formă de rețea. Motorul de inferență, componenta cea mai importantă a sistemului, efectuează raționamente examinând regulile prin înlănțuire înainte sau înapoi. Sunt reținute numai regulile adevărate. Pe baza lor, motorul de inferență atribuie, în final, o anumită valoare variabilei scop. De cele mai multe ori, motorul de inferență poate obține informații necesare procesului de raționament din baze de date create și întreținute de alte tipuri de sisteme informatice. Sistemele expert permit managerilor să-și îmbunătățească procesele decizionale, oferindu-le mai multe alternative de acțiune și un înalt nivel logic de evaluare a acestor alternative.

Capitolul II.

CONCEPTE FUNDAMENTALE IN TEORIA SISTEMELOR EXPERT

2.1 Definiția Sistemelor Expert

Definițiile noțiunii de sistem expert sunt, în majoritatea lor, pragmatice, funcționale.Pentru sistemele expert se folosește deseori și denumirea de sisteme bazate pe cunoștințe. De exemplu, profesorii Robert J. Mockler și D.G. Dologite arată ca un sistem bazat pe cunoștințe este un sistem in stare să reproducă activități inteligente specifice experților umani.

Definiții ale sistemelor expert

Edward Feigenbaun Program inteligent pentru calculatorul electronic, care utilizează cunoașterea și proceduri de inferență pentru soluționarea problemelor, care sunt suficient de dificile pentru a necesita o expertiză umană semnificativă pentru soluționarea lor.

Louis E. Frenzel Sistemul expert este un program particular care încorporează o bază de cunoștințe și un motor de inferențe. Programul se comportă că un consilier inteligent într-un domeniu particular.

J. Giarratano și G. Riley (NASA) Un sistem expert este un sistem care emulează abilitatea de a lua decizii a expertului uman. Termenul «emulează» înseamnă că sistemul este menit să acționeze în toate privințele ca expertul uman. Emularea este ceva mai mult decât simularea, care cere doar să se acționeze prin imitarea condițiilor realizate. Sistemele expert acționează foarte bine în domenii bine delimitate.

H. Farreny Sistemele expert sunt programe dar pot fi tot atât de bine mașini cu software, destinate să înlocuiască sau să asiste specialistul în domeniile unde este recunoscută necesitatea expertizei umane.

Elaine Rich și Kevin Knight Sistemele expert sunt programe care soluționează probleme normal rezolvate de către experții umani. Pentru aceasta, solicită acces la o bază de cunoștințe, ele trebuie să ofere diferite medii de raționament și să-și justifice concluziile la care ajung.

P.V.Pigford și G. Baur Sistemul expert este un produs program care emulează comportamentul experților umani care rezolvă probleme din lumea reală asociate unui domeniu particular al cunoașterii.

Din aceste definiții rezultă următoarele idei succesive care conturează complet noțiunea de sistem expert:

– din punct de vedere conceptual, sistemele expert vizează reconstituirea raționamentului pe bază expertizei obținută de la experții umani;

– sistemele expert dispun de cunoștințe și de capacitatea de a desfășura activități intelectuale umane; – sistemele expert sunt organizate pentru achiziția și exploatarea cunoașterii dintr-un domeniu particular numit domeniul problemei;

– sistemele expert dispun de metode de invocare a cunoașterii si exprimarea expertizei, comportându-se ca un consultant competent;

– sistemele expert sunt capabile să memoreze cunoașterea, să stabilească legături între cunoștințe și să infereze concluzii, soluții, recomandări, sfaturi, respectiv cauzele unor fenomene și situații pe baza faptelor si prelucrării cunoașterii incerte.

Termenul de ,,sistem expert" se utilizează cu un înțeles identic termenul „sistem expert bazat pe cunoștințe" sau Knowledge-Based Expert Systems. Este preferat termenul de sistem expert din cauza pronunției mai ușoare

Elementul central al prelucrării inteligente îl constituie raționamentul capabil să imite raționamentul uman. Sistemele expert reproduc raționamentul uman asupra cunoștințelor puse la dispoziția lor într-o anumită manieră,eventual aceste cunoștințe si explicit liniile proprii de raționament.

2.1. Analogia dintre expertul uman și sistemul expert

2.1.1. Caracteristici ale Sistemului Expert

Primul care a pus in evidență caracteristicile sistemelor expert a fost D.A.Waterman care formulează următoarele patru caracteristici de bază:

Caracteristici ale sistemului expert

– performanță de expert

– nivel ridicat de calificare

EXPERTIZA – robustețe adecvată

SISTEME EXPERT

(Caracteristici) -reprezentarea simbolică

RAȚIONAMENT a cunoașterii

-reformularea cunoașterii

simbolice

– lucrează cu probleme dificile

PROFUNZIME – utilizează complexă și

mecanisme inferențiale pentru

prelucrarea ei

– examinează rationamentele

AUTOCUNOAȘTEREA – explică operațiile și acțiunile

– favorizează învățarea

Principala caracteristică a unui sistem expert este să dispună de expertiza, fapt care-i conferă abilitatea de a executa cel puțin la nivelul expertului uman o muncă bine determinata. Expertiza include nu numai capacitatea de a soluționa o problemă efectuarea acestui lucru într-un timp cât mai scurt posibil (mai mic decât ar face-o expertul uman). Expertiza înseamnă, totodată, că tezaurul de cunoștințe despre domeniul problemei pe care îl posedă sistemul expert trebuie să fie atotcuprinzător și profund. Cuprinderea cunoașterii se referă la competența care trebuie s-o posede în domenii cazul expertului în domeniu experiența trecută este probabil un factor major contribuie la creșterea competentei.

Din aceste motive unui sistem expert i se cere să fie sa fie robust, adică să nu aibă îndemânare numai într-o problemă anume, ci să folosească metode de rezolvare și cunoștințe generale pentru a infera după principii proprii atunci când i se oferă fapte, date și cunoștințe incomplete sau incerte. Gradul său de calificare trebuie să fie la nivel de expert. Profunzimea (adâncimea) sistemelor expert se referă la abilitatea de a extinde cunoașterea existentă pentru a infera noi cunoștințe.

Și în acest caz, experții, față de începătorii într-un domeniu, au o mare profunzime a cunoștințelor în domeniul în cauză situație în care experiența devine iarăși un factor major. Pentru a soluționa probleme reale, sistemul expert trebuie să dovedească această profunzime în soluționarea problemelor dificile, complexe.

Trebuie obligatoriu observat că, dacă un sistem expert manipulează simboluri sau structuri simbolice nu înseamnă că nu poate efectua și operațiile logico-matematice cunoscute din problemele algoritmice, dar asemenea operații se fac numai daca sunt necesare, ele nu constituie preocuparea de bază a sistemelor expert.

Autocunoașterea este prezentă numai când sistemul expert posedă metacunoaștere. Se știe deja că, multe sisteme expert sunt dotate cu capacitatea de a explica, Numai acestea pot explica utilizatorului cum? sau de ce? au ajuns în raționamentele lor la numite concluzii. Dar, abilitatea de a explica este numai o mică parte din ceea ce se numește autocunoaștere. Viitoarele sisteme expert vor avea capacitatea de a-și reformula strategiile inferențiale în vederea operării mai eficiente pentru derivarea de noi cunoștințe din experiență. Dezvoltarea acestei caracteristici în viitor vor permite sistemelor expert autoînvățarea și apropierea din ce în ce mai mult de experții umani. Explicația este deci un aspect important al autocunoașterii, dar nu si suficient.

Autocunoașterea prezintă importanță datorită faptului că utilizatorii capătă mai multă încredere, dar sistemul expert poate fi mai ușor depanat oferind astfel ușurința în prevederea efectului schimbărilor. 158 Caracteristicile sistemelor expert care contribuie la dezvoltarea sistemelor inteligente. Sunt: înalta performanță (competentă) în calitatea concluziilor; timp de răspuns adecvat; bună fiabilitate (să-și mențină funcționarea fără căderi); capacitatea de a explica raționamentele; flexibilitatea (mecanism eficient de adăugare, schimbare și eliminare a cunoștințelor). Se vede în aceste caracteristici o completare oportună față de opinia lui Waterman.

2.2 Concepte de baza ale Sistemelor Expert

Conceptele de bază ale uniu Sistem Expert sunt: expertiza și experții, transferul expertizei, regulile de inferență și capacitatea de a explica.

Expertiza este o cunoaștere intensivă, specifică domeniului problemei, achiziționată prin instruire, citire sau experiență îndelungată. Următoarele tipuri de cunoștere sunt exemple de ceea ce se include în expertiză:

Fapte despre domeniul problemei;

Teorii din domeniul problemei;

Reguli și proceduri privind domeniul problemei;

Reguli sau euristici despre ce trebuie făcut într-o situație problematică dată, pentru soluționarea problemei;

Startegii globale despre soluționarea tipurilor de probleme;

Metacunoaștere.

Toate aceste tipuri e cunoaștere permit experților să ia decizii mai rapide și mai bune decât neexperții în soluționarea problemelor complexe. Este nevoie de ani mulți de pregătire pentru a deveni expert.

Expertiza este de obicei asociată cu un înalt grad de inteligență și are asociată o mare cantitate de cunoștințe. Experții umani au o caracteristică suplimentară în sensul că invață din succesele și greșelile făcute în trecut, iar cunoașterea o pot memora, organiza și regăsi rapid. Ei pot apela structurile cunoașterii din experiența proprie.

Experții sunt dificil de definit, ei pot fi persoane cu mai multe nivele sau grade de expertiză. Întrebarea este căt de multă expertiză trebuie să posede o persoană calificată într-un domeniu înainte de a fii considerată un expert?

Expertiza umană incluide o gamă largă de activitați ale expertului cum ar fi:

Recunoașterea și formularea problemei;

Rezolvarea problemei cu exactitate și rapiditate;

Explicarea soluției;

Învățarea din experiență;

Restructurarea cunoașterii;

Fragmenatrea regulilor;

Toate acestea indică capacitatea experților de a transforma datele unei probleme arbitrare intr-o formă care conduce la o soluție rapidă. Aceasta este posibil datorită capacitații de învățare din experiență a unor lucruri noi, de fragmentare a regulilor cunoscute, de determinare a relevanței cunoașterii și a limitei acesteia in domeniu. Toate aceste activități trebuie desfașurate eficient (rapid și cu cost redus) și eficace (cu rezultate de calitate). Pentru a imita un expert uman este necesar să se construiască un sistem cu toate aceste caracteristici.

Există doua motive pentru care se decide construirea unui Sistem Expert : înlocuirea unui expert și asistarea unui expert în activitatea sa.

Principalele rațiuni pentru înlocuirea expertului uman sunt:

a face expertiza posibilă în orice moment

automatizarea unei sarcini rutine care necesită un expert

expertul este foarte scump

expertiza este cerută in medii de lucru periculoase pentru sănătatea omului

Asistarea experților umani de către programe specializate este tot mai des întâlnită in marile firme și nu numai. Principalele motive pentru care se dezvoltă Sistemele expert capabile să asiste experții în munca lor sunt:

ajută expertul în executarea sarcinilor de rutină în scopul îmbunătațirii productivității sale

ajută expertul în executarea sarcinilor dificile în scopul unui mai bun control al complexității

punerea la dispoziția expertului a informației dificil de procurat la momentul oportun

Transferul expertizei constituie de fapt obiectivul unui Sistem Expert. Transferul are loc de la expertul uman la calculator și de aici la utilizatorii experți sau nonexperți. Acest proces implica patru activitați:

achiziția cunoașterii de la experți sau/și din alte surse

reprezentarea cunoașterii în calculator

inferențierea pe baza cunoașterii stocate

transferul cunoașterii către utilizator

Inferențierea (procesul de inferențiere) o trasătură unică, dar majoră a Sistemului Expert, este abilitatea de a raționa. Pe baza expertizei memorate în baza de cunoștințe și a programului care poate avea acces la o bază de date sau la un fișier calculatorul este programat să facă inferențe. Inferențele sunt executate de către componenta numită motor de inferență care posedă proceduri și cunoaștere procedurală în legătură cu soluționarea problemei.

Regulile Majoritatea Sistemelor Expert în funcțiune sunt bazate pe reguli de forma IF..THEN::ELSE memorate în baza de cunoștințe. Mai recent reprezentarea prin cadre a devenit un complement al reprezentării prin reguli în anumite aplicații.

Capacitatea explicativă este o trăsătură majoră a Sistemelor Expert în legătură cu explicarea sfatului pe care-l dau sau a recomandărilor făcute pentru alternativele decizionale.

2.3 Structura unui Sistem Expert

Toate caraceristicile Sistemelor Expert determină o structură specifică a acestora, structură care poate fi grupată în jurul a trei module principale, module ce determină un sistem esential: Baza de cunoștințe, Mecanismul de inferențe și Baza de fapte.

Cu toate acestea, un Sistem Expert, este bazat pe două componente distincte complementare: noi tehnologii de programare ce permit utilizarea a foarte multe cunoștințe, precum și modul de inferență dintre acestea, și noi construcții și metodologii dezvoltate ce permit utilizarea efectivă a acestor tehnologii pentru probleme complexe. Combinarea cât mai eficientă a acestor componente, duc la realizarea unor Sisteme Expert de real succes.

Pentru realizarea unui sistem, este nevoie, de o strânsa cooperare între un specialist în domeniu, și un inginer de cunoștinte. Expertul trebuie să fie capabil să iși raporteze cunoștințele și să reușească să interpretze o anumită informație. Inginerul, este cel care transpune informația primită într-o formă de reprezentare specifică sistemelor informatizate ținând seama de cele trei module principale ale unui Sistem Expert.

În literatura de specialitate, aditional acestor trei componente specifice mai apar și altele noi, fără de care Sistemul Expert nu ar putea fi folosit : modul de achizitie al cunoștințelor, interfața utilizator și modul de explicații.

Baza de cunoștințe este reprezentată ca o structură de date ce conține ansamblul cunoștințelor specializate introduse de către expertul uman. Este o componentă cognitivă cunoașterea fiind memorată într-un spațiu special organizat, spațiu în care se descriu situații evidente, fapte reale sau ipotetice, precum și euristici. În cazul memorării cunoașterii sub formă de reguli de producție, baza de cunoștințe conține două componente: baza de fapte și baza de reguli, iar motorul de inferență se mai numește interpretor de reguli.

Mecanismul de inferență poate fi denumit și interpretor deoarece, el preia cunoștințele din baza de date și le utilizează pentru construirea unui raționament, pentru a forma inferențe și a trage concluzii.

Acesta urmărește o serie de obiective majore cum ar fi: alegerea startegiei de control în funcție de problema curentă, comutarea între acestea pentru a putea realiza o deducție executarea acțiunilor care sunt prevazute în planul de rezolvare.

Baza de fapte este reprezentată de o memorie auxiliară ce conține toate datele utilizatorului (fapte inițiale ce descriu enunțul problemei de rezolvat) și rezultatele intermediare produse în cursul procedurii de deducție.

Modul de achiziție al cunoștințelor preia cunoștințele specializate furnizate de expertul uman sau inginerul de cunoștințe ce nu este specifică reprezentării interne, și apoi verifică validitatea acestora în final generând o baza de cunoștințe coerentă.

Interfața utilizator est cea care asigură dialogul dintre utilizator și sistem, fără nici un ajutor din partea proiectantului de sistem sau a unui specialist în ingineria cunoașterii. Prin intermediul acesteia, se preiau parametrii problemei pe măsură ce componenta de control are nevoie de ei. Există Sisteme Expert care au o interfață foarte complexă, furnizând chiar și dicționare, fiind capabilă de analize lexicale și sintactice. Cu toate acestea ea trebuie sa fie simpla și calară pentru a fi posibilă utiltizarea facilă a ei.

Modul de explicații urmărește obținerea de explicații asupra desfășurării proceselor inferențiale făcute, a soluțiilor obținute în sesiunile de consulatre. Acesta poate oferii evidentieri în cazul lipsei unor cunoștințe sau a inconsistenței acestora, uneori fiind capabil de dezvăluirea cauzelor unor eșecuri.

Figura 2.1. Structura unui Sistem Expert

e) modulul de explicare furnizeazã explicații ale lanțului de raționamente și interacționeazã cu motorul de inferențã și interfața utilizator

f) modulul de învãțare, care permite îmbunãtãțirea performanțelor sistemului expert, prin deducerea de noi cunoștințe, din cele existente

2.4 Sisteme multi-expert

Sistemele multi-expert sunt o abordare mai recentă și mai promițătoare care tinde să depășească Sistemele Expert. Ele reprezintă programe folosite pentru rezolvarea unor probleme foarte complexe care includ opinii diferite legate de acceasi problemă, cunoștințe care au fost achiziționate prin diferite expertize.

Un Sistem Expert bazat pe un sistem multiplu are unele avantaje, cum ar fi:

1) posibilitatea de a împarții experiența, cunoștința si resursele;

2) o mai mare credibilitate ;

3) o raționare mai buna datorită observațiilor facute de alți agenți constituenți.

Există două scheme de dezvoltare a sistemelor multi-expert. Prima este cea în care sistemul este alcătuit din mai multe subsisteme (agenți ) care abordează diferite părți ale problemei. Problema care trebuie rezolvată la astfel de sisteme, o reprezintă coordonarea și cooperarea subsistemelor. A doua schemă este caracterizată de o singură bază de cunoștințe conținând informații de la mai multi experți .

Hanachi (1996) a propus o tehnică specifică de dezvolatre a Sistemelor Expert. Această tehnică presupune existența a două baze de date una activă și una deductivă care se comportă ca un sistem informațional cooperativ. Acest sistem, menține informații despre dezvolatrea proiectului si un set de reguli care coordonează și controlează diferite activitați.

Rezolvarea și încorporarea opiniilor conflictuale reprezintă o problemă majoră pentru reprezentarea cunoașterii. Lietal (1995) sugerează un raționament fuzzy care combină cunoștința experților și ține cont de independența acestora. Aceast mod de abordare a problemei « identifică » cazurile de intrare și găsește informația cea mai potrivită pentru a fi folosită intr-un caz individual.

Cercetătorii constată azi o evoluție către interacțiuni frecvente și complexe între cei mai diverși specialiști dintr-un domeniu restrâns, în scopul exercitării unei activități de nivel înalt.

2.4.1 Arhitectura Sistemului multi-expert

Arhitectura unui Sistem multi-expert are la bază arhitectura unui Sistem Expert, dar are în plus unele principii care trebuie respectate :

trebuie să conțină mai multe module de cunoaștere, identice celor din componența unui Sistem Expert

trebuie facută o separare între motoarele de inferență și modulele de cunoaștere

pe intervalul unei expertize modularitatea cunoașterii trebuie să rămână validă, adaugarea, modificare sau ștergerea unui modul de cunoaștere nu va trebui să afecteze direct alte module din sistem

sistemul trebuie să permită aflarea soluției la o anumită problemă dacă aceasta există

raționamentul folosit trebuie să fie semănător celui uman. Aceasta este și restricția principală pentru rezolvarea în sistem multiexpertiză a problemelor complexe. Rețeaua de module de cunoaștere este legată slab astfel că nici un modul nu poate avea o vedere generală și completă asupra rețelei pentru a servi ca supraveghetor.

2.4.2 Comunicarea intre modulele de cunoastere

În cadrul unui Sistem multi-expert există două tipuri de comunicații: între sistem și utilizator și între modulele de cunoaștere ale sistemului.

Primul tip de comunicare se face prin intermediu Interfeței utilizator, asemeni Sistemelor Expert clasice.

Cel de-al doilea tip de comunicare este ilustrat in figura de mai jos.

SISTEMUL MULTI-EXPERT

= modul de cunoaștere

= comunicație

Figura 2.2. sistemul multi-expert

Comunicarea care se realizează într-un Sistem multi-expert poate fi de mai multe tipuri:

– comunicarea prin partajarea informației

– comunicarea prin trimiterea de mesaje

– comunicarea prin cunoașterea declarativă

Comunicarea prin partajarea informației se caracterizează prin existența unei structuri de date partajată în care inițial se află datele problemei, care se modifică pe parcursul execuției programului, în final obținându-se rezultatul problemei. Acest mod ce comnunicare este cel mai des folosit, utilizându-se în comunicarea între module.

Comunicarea prin trimiterea de mesaje constă în schimbul unor mesaje între modulele de cunoaștere conform unui protocol dinainte stabilit. Mesajul are atașata marca emițătorului, mesajul propriu-zis, si receptorul sau receptorii căruia îi este adresat. Transmiterea mesajului se poate face direct, numai la unul sau la mai mulți receptori identificați anterior, sau prin difuziune ceea ce înseamnă că, mesajul este transmis tuturor modulelor în același timp.

Comunicarea prin cunoașterea declarativă se bazează pe faptul că, numele receptorilor și conținutul mesajelor reprezintă conținutul unui modul de cunoaștere particular numit modulul de cunoaștere declarativă (MCD).

Cunoașterea declarativă a acestui modul permite constiutuirea bazei de fapte inițiale pentru modulul de cunoaștere activat. După soluționarea problemei într-un modul informațiile comunicate de către MCD îi vor fi returnate cu eventualele modificări.

Avantajul paralelismului pe care acest mod de comunicare îl oferă, este umbrit de fapul că, modulul principal controlează rezoluția iar celelalte module de cunoaștere nu sunt total independente.

2.5 Criterii de evaluare a Sistemelor multi-expert

Principalele motive pentru care se aleg Sistemele multi-expert în aplicațiile mari și complexe sunt: rapiditatea, siguranța, calitatea soluției, eficacitatea, claritatea, costul și adecvarea la domeniu.

Rapiditatea este una dintre cele mai importante criterii de evaluarea a acestor sisteme, în special atunci când este implementat pe o arhitectură multiprocesor.

Siguranța pe care o oferă acest tip de sisteme, asigură continuitatea funcționarii acestuia chiar dacă un modul lipsește sau nu rezolvă corect o subproblemă, a generat un eșec. În acest fel este eliminată posibilitatea unui eșec total și este asigurată o buna fiabilitate.

Calitatea soluției este ridicată, deoarece cunoașterea este repartizată pe mai multe module, asfel încât soluția obținută este mai bună decât dacă aceasta ar fi inegrată intr-un singur modul.

Eficacitatea are în vedere timpii de rezoluție care în cazul partajării cunoașterii între mai mule module este mai mare.

Claritatea este dată tot de modularitate, sistemul este vizibil iar cantitatea de informații necesară unei decizii momentane se reduce.

Adecvarea la domeniul aplicativ al problemei este luat în considerare, deoarece experții acordă mai multă incredere în sisteme ce reflectă propria lor abstractizare și conceptualizare.

Costurile de concepere sunt mai reduse datorită modularității care oferă posibilitatea achiziției cunoașterii în paralel de la toți experții, precum și validarea globală a prototipului.

Generatoare de Sisteme Expert

După cum am văzut în capitolele anterioare, un Sistem Expert conține un motor de inferență, o bază de cunoștințe, o baza de fapte și o serie de alte componente auxiliare. Deci un Sistem Expert oricât de performant ar fi nu este numai un motor de inferență, ci necesită mai ales o mare acumulare de cunoștințe, care trebuie introduse în sistem. Acel program informatic, care nu are bază de cunoștințe dar care este capabil să o primească și să o exploateze este un generator de Sisteme Expert, sau altfel numit instrument de elaborare sau shell, adică este o “cochilie goală”, care trebuie umplută. Acest generator conține, pe lângă motorul de inferență, utilitare de elaborare și de exploatare indinspensabile.

Un generator de Sisteme Expert este un instrument care permite realizarea mai multor Sisteme Expert, dar fiecare dintre acestea este o entitate separată, adică sunt sisteme diferite care nu au nici o legătură între ele.

Majoritatea Sistemelor expert din prima generație au fost prevăzute cu un software pentru achiziția de cunoștințe, mai mult sau mai puțin complet. S-au comercializat deci sisteme care să înmagazineze cunoștințe.

Pentru crearea unui Sistem expert, cu ajutorul unui generator de sisteme expert, trebuie completată baza de cunoștințe a acestuia. În ea trebuie introduse fapte și reguli, acestea fiind unele dintre funcțiile principale ale editorului. Toate sistemele evoluate posedă un astfel de editor, care servește la achiziția cunoștințelor.

Alături de acest editor, există și alte utilitare, precum trasorul, motorul de elaborare, modul de învățare și eventual alte module specializate în explicații, comentarii și calcule. Acestea din urmă nu sunt prezente în toate sistemele expert.

Fiecare dintre aceste module trebuie să poată comunica cu utilizatorul, deci există interfețe care permit dialogul cu acestea. O arhitectură simplă a unui generator de sisteme expert este prezentată schematic în figura urmatoare:

Figura 2.3. generator de sisteme.

Este de remarcat faptul că fiecare modul poate fi dotat cu propria interfață de dialog cu observația că pentru sistemele industriale este neapărat nevoie de interfață de procedeu, pentru a achiziționa în mod automat datele care provin de la captatoare și automate. De exemplu, în domeniul gestiunii interfețele sunt destinate, de cele mai multe ori, extragerii datelor din bazele de date și să înscrie în ele noi informații.

Cel mai celebru dintre sistemele expert din generația veche este sistemul MYCIN. El a făcut să apară numeroase aplicații și a dat naștere motorului de elaborare EMZCIN. Acesta conține celebrul modul de achiziție a cunoștințelor, cunoscut sub numele de TEIRESIAS.

Tot în aceeași perioadă de dezvoltare, s-a născut sistemul CASNET, un alt sistem expert medical, destinat pentru stabilirea diagnosticului și a terapiei glaucomului. Sistemul CASNET a dat naștere sistemului EXPERT.

Un alt reprezentatnt de seamă din rândul sistemelor expert este sistemul PROSPECTOR. Acesta este destinat detectării zăcămintelor de minerale și a fost dezvoltat dând naștere unui sistem de elaborare numit KAS. Sistemul OPSS a provenit dintr-o familie de limbaje ale inteligenței artificiale, momentat fiind inclus în sistemul KNOWLEDGE CRAFT. Un sistem destinat analizei limbajului natural, care a adus multe idei noi care mai târziu au fost reluate este HEARSAZ-III.

2.7.   Sistemul informatic, instrument de creștere a eficienței

Creșterea eficienței firmelor a fost posibilă în special prin utilizarea la scară largă a sistemelor de calcul. Acestea, prin intermediul programelor software, au permis companiilor să-și structureze și să-și organizeze mai eficient activitățile.

În prezent, aproape toate activitățile, în special cele economice, se desfășoară cu ajutorul calculatorului. Fie că se referă la date care pot fi accesate în câteva secunde, fie că se fac calcule complexe, calculatorul a devenit o unealtă de mare preț în viața de zi cu zi a fiecăruia dintre noi.

Într-o organizație există trei categorii de activităti care produc informații necesare acesteia:activițătișe de intrare a datelor /informațiilor ,de procesare și de ieșire a rezultatelor.Informațiile produse sunt folosite pentru adoptarea deciziilor ,controlul operațiilor ,analiza problemelor și realizarea de produse sau servicii noi.

Scopul îndeplinit de sistemele de calcul s-a schimbat de la deceniu la deceniu, îmbogățindu-se. Dacă sistemele de calcul au servit inițial cercetătorilor pentru efectuarea mai rapidă a unor calcule anevoioase, treptat calculatoarele s-au transformat în dispozitive pentru gestionarea și administrarea bazelor de date. În final, scopul utilizării calculatorului, alături de cele menționate mai sus, este de a fi principalul mijloc de informare și comunicare.

Sistemele informaționale –în principal prin componentele lor informatice alături de ansamblul proceselor manageriale ce se desfășoară în cadrul organizației se află prin definiție ,la intersecția a numeroase domenii fundamentale,iar efectele acestei abordări sinergice nu pot fi decît constructive pe plan strategic ,financiar,administrativ sau tehnologic.

Cu alte cuvinte, a defini un sistem informatic al unui organism înseamnă a-i preciza în mod concret regulile, procedurile, mijloacele și metodele, cu precădere automate, utilizate în cadrul sistemului pentru a determina mărimile prestabilite și legile care operează cu aceste mărimi.

Sistemul informatic poate fi definit ca un ansamblu de componente ,care acționează în baza unor relații de cauzalitate ,în vederea culegerii și prelucrării datelor și informațiilor,necesare la nivel decizional și operațional.

Sistemul informatic este o componentă a sistemului informațional și anume acea parte a acestuia care preia și rezolvă sarcinile de culegere, prelucrare, transmitere și stocare cu ajutorul sistemelor de calcul.

Sistemul informațional face legătura între sistemul de conducere (management) și sistemul condus (Figura 2.8.):

Figura 2.4 Structura unui sistem informațional

În ceea ce privește raportul dintre sistemul informatic și sistemul informațional, se poate aprecia că sistemul informatic tinde spre a egala sfera de cuprindere a sistemului informațional, însă acest lucru nu va fi posibil din cauza limitelor sistemului informatic. Tot timpul în sfera sistemului informațional vor exista o serie de activități ce nu vor putea fi automatizate.

Pentru a-și îndeplini rolul în cadrul sistemului informațional, sistemul informatic cuprinde ansamblul tuturor resurselor, regulilor, procedurilor, mijloacelor, metodelor și tehnicilor (Figura 2.9), prin care se asigură prelucrarea automată a datelor:

Figura 2.5. Componentele sistemului informatic

Resurse sunt:

ansamblul de echipamente (hardware)

sistemul de programe (software), care cuprinde programele sistemului de operare și programele de aplicații

baza de date

ansamblul de personal și cadrul organizatoric

Prin metode se înțelege căile de determinare și punere în funcțiune, de perfecționare și optimizare a funcțiunilor organismului, pentru a atinge obiectivele predefinite.

Printre metodele utilizate se pot enumera: calculul probabilității, metode ale statisticii economice, analiza stocurilor, programarea liniară, programarea dinamică, metode de simulare, teoria grafurilor, teoria utilității, teoria deciziei, metode de previziune.

Prin reguli se exprimă modalitățile de aplicare la un organism a metodelor. Acestea sunt definite și formulate concis sub forma unor ansambluri de operații logice și/sau matematice.

Prin proceduri se înțelege totalitatea operațiunilor necesare pentru tratarea informațiilor și regulilor prin mijloacele sistemului.

Ca exemplu, se poate arăta metoda gestiunii stocurilor, în care se găsește regula de calcul a nivelului de stoc, pentru care se lansează o comandă și care utilizează procedurile de calcul.

Prin mijloacele unui sistem informatic se înțelege totalitatea uneltelor și instrumentelor manuale, automate, inclusiv software, utilizate pentru efectuarea de operațiuni asupra informației: captare, culegere, pregătire, control, introducere și extragere, transmitere, concentrare, stocare, transformare, prelucrare prin calcul aritmetic și logic, analiză și interpretare.

Mijloacele cuprind suporți, mașini și oameni:

Se consideră suport tot ceea ce are atașat informații și servește la transportarea și/sau stocarea ei în timp și spațiu. Se întâlnesc următoarele tipuri de suporți:

Materiale, sub formă de suporturi tehnice (magnetice sau optice) sau grafice (opace sau transparente);

Câmp electric, magnetic sau optic, transmis prin semnale și pachete;

Experiența umană, sub formă de date și informații acumulate de oameni în procesul muncii;

Prin mașini în cadrul unui sistem informatic se înțelege totalitatea echipamentelor și dispozitivelor utilizate pentru a efectua operațiunile de mai sus:

Sisteme de calcul, de diferite generații și configurații;

Echipamente de captare, culegere, pregătire, transmitere, stocare, redare, analiză și interpretare etc.

Oamenii în cadrul unui sistem informatic intervin sub formă de experiență umană la nivelul suporților, ca specialiști pentru elaborarea, utilizarea și exploatarea sistemului (administratori, analiști, programatori, ingineri de sistem, operatori) sau ca utilizatori ai sistemului în regim off-line sau on-line (cybernavigatori, analiști digitali, internauți, etc.)

Sistemul informatic se poate prezenta sub forma unei ”cutii negre” (Figura 2.10) bazată pe intrări, ieșiri, reguli, proceduri, mijloace și metode, așa cum este prezentat în figura următoare:

În afară de aceste componente (intrări, ieșiri și mecanismul cutiei negre) mai există altele două componente, adiționale: Feedback-ul (răspunsul) și Controlul

Figura 2.6. Mecanismul intern al sistemului informatic

Feedback-ul reprezintă datele care caracterizează performanțele sistemului. Această noțiune este tot mai des utilizată în ultimul timp.

Controlul implică monitorizarea și evaluarea feedback-ului în scopul de a determina măsura în care sistemul se îndreaptă către îndeplinirea obiectivelor. Funcția de control face necesară ajustarea intrărilor pentru a asigura că acestea vor produce ieșirile corespunzătoare. De asemenea, se efectuează ajustări în activitatea sistemului pentru a-i corecta deficiențele.

Principalele activități dintr-un sistem informatic sunt cele de prelucrare a informațiilor. Acestea includ:

Introducerea datelor

Procesarea datelor pentru obținerea de informații

Ieșirea produselor informaționale

Stocarea resurselor informaționale

Controlul performanțelor sistemului

Introducerea datelor – datele despre tranzacțiile comerciale sau despre alte evenimente trebuie să fie prinse și pregătite pentru prelucrare. Introducerea se referă la editarea de înregistrări. Odată introduse, datele pot fi transferate pe un suport magnetic până la prelucrare.

Prelucrarea datelor – datele sunt subiectul activităților de prelucrare care cuprind: calcule, comparări, sortări, clasificări sau însumări. Aceste activități organizează, analizează și manipulează datele, convertindu-le în informații pentru utilizatori.

Ieșirea produselor informaționale – informațiile rezultate în urma prelucrărilor apar în forme variate pentru a fi transmise utilizatorilor în forma solicitată de aceștia. Informațiile trebuie să îndeplinească anumite condiții de calitate ce se referă în general la:

timp – viteza cu care informația ajunge la utilizator

conținut – atributele care conferă valoare informației

forma – felul în care ajunge la utilizator

Stocarea produselor informaționale – stocarea datelor și informațiilor nu constituie o componentă importantă în cadrul SI. Aceasta reprezintă activitatea dintr-un și în care datele și informațiile sunt depozitate într-un mod organizat în vederea unei utilizări ulterioare. Procesul de regăsire este necesar să corespundă cerințelor utilizatorilor prin rapiditatea și acuratețea sa. Suporturile utilizatorilor pentru stocarea datelor și informațiilor sunt în general magnetice sau optice.

Controlul performanțelor sistemului – reprezintă o activitate de mare importanță și se realizează prin mecanismul feedback-ului.

2.8 SISTEM EXPERT IN MED-EXPERT APLICAȚIE ÎN MEDICINĂ

De la începuturile istoriei moderne ale calculatoarelor, cercetătorii, au visat să creeze un “creier electronic”. Dintre toate domeniile de cercetare, domeniul creării sistemelor computerizate inteligene (AI) a fost unul dintre cel mai ambițios și nu surprinzător cel mai controversat.

Se pare, că, încă de la început, savanții și doctorii au fost captivați de potențialul pe care acesată tehnologie o poate avea în medicină. Folosind calculatoare inteligente capabile să stocheze și să proceseze o cantitate enormă de informații, se spera la dezvolatrea unor « doctori în cutii » capabili să asiste și să depașească capacitațile cadrelor medicale în materie de diagnostic.

Cu asfel de motivații înalte, un grup destul de restrâns de oameni de știintă și profesionaliști medicali, au pus bazele unei noi discipline numite Inteligența Artificială în Medicină (AIM). Cercetările făcute au avut ca viziune revoluționarea medicinei și depașirea barierelor tehnologiei.

Sistemele AIM au ca scop sprijinirea personalului medical în cursul normal de probleme care apar, asistând la sarcinile care se bazează pe manipularea de date și cunoștințe. Un sistem inteligent, ar putea alerta un medic, atunci când acesta detectează o contraindicație la un tratament planificat, sau atunci cănd detectează modificări în starea unui pacient.

Sistemele Expert, sunt cele mai comune tipuri de sisteme AIM folosite în medicină. Ele conțin cunoștință medicală, de obicei despre un anumit câmp de studiu, și sunt capabile să raționeze cu date de la pacienți individuali, pentru a deduce unele concluzii. Cu toate că există multe metode de reprezentare a cunoștinței cea mai utilizată e cea care folosește un set de reguli.

Medicina, a pus bazele unei dorințe de dezvoltare a unor mașini capabile să învețe dând posibilitate oamenilor de știință să dezvolte sisteme complexe capabile să facă acest lucru. Cu toate, că, au fost și sunt încă folosite un număr destul de mare de sisteme expert în medicină, în prezent, sistemele capabile să învețe sunt încă folosite în mod experimental. Cu toate acestea sunt multe situații în care ele pot aduce un real suport.

2.8.1 Scopul aplicației practice

Stresul și ritmul vieții cotidiene, au făcut ca problemele digestive să fie o adevărată problemă în ziua de azi. Tot mai multă lume, este prinsă în acest vârtej al epocii pe care o trăim, încât uneori, uităm sau amânăm să facem chiar și cele mai elementare activități zilnice.

Numărul de persoane care suferă de Ulcer Duodenal, de Gastrite Acute, a crescut alarmant în ultima perioadă declanșând un adevărat semnal de alarmă. Un ajutor, adus personalului medical, ar fi de un real folos oferind posibilitatea tratării și diagnosticării mai multor persoane care suferă de aceste boli.

Dezvotarea unei aplicații care ar putea ajuta la diagnosticarea și oferirea unui tratament pentru aceste disfuncționalități, ar aduce un real sprijin atât medicilor cât și pacienților.

Accesarea unei astfel de aplicații, de către pacienții înregistrați ai unui spital, ar fi un adevărat atuu. Posibilitatea modificării anumitor date pe care sitemul le are, cât și posibilitatea adăugării de noi cunoștințe care să poată fi utilizate, ar face ca munca unui doctor, să fie mai eficentă și mai accesibilă.

Sistemul MED-EXPERT, este un Sistem Expert de diagnostic medical care oferă și tratament pentru pacienții care suferă de Ulcer Duodenal, Litiază Biliară și Coliculi Biliari.

Toate aceste boli au unele simptome comune, dar și unele care le poat departaja oferind posibilitatea uneori ajungerii la un diagnostic înainte de desfășurarea unor examene paraclinice (de laborator). Asfel că, baza de cunoștințe va fi folosită pentru toate aceste trei boli fără o delimitare rigidă.

Modul în care raționează sistemul ajută personalul medical să determine dacă pacientul suferă de o anumită boală și nu numai. MED-EXPERT este capabil să determine și procentele în care celelalte disfuncționalități, apar la un anumit pacient.

Sistemul nu se oprește doar la diagnosticare, el fiind capabil să ofere și un tratament pentru un anumit diagnostic găsit.

MED-EXPERT, poate fi utilizat atăt de medicii care au conturi de acces, căt și de pacienții internați la un anumit spital.

Pacienții, posedând un cont dat la internare, au acces doar de folosire a acestui sistem, fiind capabili să-și verifice singuri starea de sănătate din punctul de vedere al problemelor medicale mai sus menționate.

Medicii, care au acces de utilizare a sistemului, pot folosi acestă aplicație, atât ca un program de diagnosticare medicală, căt și avănd posibilitatea adăugării, modificării bazei de cunoștințe pe care acesta o posedă.

2.8.2. Descrierea aplicației

La rularea MED-EXPERT-ului, va apărea o fereastră de Logare care va trebui completată cu un nume de User si o Parolă corespunzătoare. Aceste date sunt primite de fiecare medic care lucrează in spital și de fiecare pacient internat, date care sunt reținute în Bazele de date « Medici » si « Pacienți ».

În cazul în care datele nu sunt introduse corect, aplicația nu va rula și va afișa un mesaj de atenționare.

Logarea cu succes, va duce la posibilitatea folosirii MED-EXPERT-ului, de către utilizatorul avizat fie medic fie pacient.

Dacă utilizatorul este medic, atunci pe ecran va apărea o fereastră care oferă posibilitatea alegerii unor opțiuni de utilizare a aplicației.

Un medic, va putea să vizualizeze baza de cunoștințe a sistemului (simptomele, procentele pe care acestea le ocupă atât în boală cât și între boli), va putea șterge un anumit simptom care este identificat printr-o anumită cheie (ID), va putea modifica unele date din baza de cunoștințe, sau va putea adăuga o noua entitate de cunoaștere, un simptom. Medicul mai poate vizualiza lista cu pacienți ai spitalului, și lista cu pacienții diagnosticați.

De asemenea, acesta va putea rula sistemul de diagnoză și tratament. La alegerea acestei opțiuni, va apărea pe ecran o fereastră care va ajuta medicul să facă o diagnoză a unui anumit pacient.

Aceeasi fereastră, va apărea și în cazul logării unui pacient, el nebenficiind de apariția ferestrei cu opțiuni de modificare a bazei de cunoștințe ale sistemului.

Această fereastră, reprezintă Interfața Utilizator a sistemului, interfată prin care utilizatorul interacționează cu aplicația, și care face posibilă culegerea de date de la pacient/doctor, necesare raționamentului.

Pe fereastră, se va putea vedea o imagine semnificativă fiecărui simptom care este interogat, simptomul, o casuță, în care se poate introduce răspunsul pacientului/medicului și un buton, care trebuie să fie folosit după ce s-a răspuns la întrebarea care apare pe ecran.

Butonul, nu va mai putea fi folosit atunci când se ajunge la un diagnostic, el va fi inactiv, iar pe ecran, va mai apărea o fereastră, în care se va confirma diagnosticul și tratamentul.

Răspunsurile valide care pot fi primite de sistem, sunt în intervalul [-5…5], o valoare mai mare sau egală cu 0, va fi înregistrată de sistem, cu semnificația DA, iar o valoare mai mică decât 0 cu semnificația de NU.

În funcție de răspunsurile pe care sistemul le primește de la pacient, acesta își va « croi » drumul spre scopul final și va pune doar întrebările corespunzătoare.

Fereastra aplicației MED-EXPERT oferă posibilitatea rulării ei ori de câte ori dorește utilizatorul.

2.9. Baza de cunoștințe

În literatura de specialitate, există o serie de metode de reprezentarea a bazei de cunoștințe a unui Sistem Expert, metode care au fost descrise în această lucrare. Sistemele Expert, cu aplicație în medicină adesea folosesc metoda regulilor, calcule și formul de natură probabilistică. Cel mai cunoscut sistem de diagnoză, MYCIN, folosește această metodă de reprezentare.

Pentru Sistemul Expert, MED-EXPERT, am ales metoda rețelelor semantice. Colaborarea , cu expertul uman în materie medicală, m-a făcut să ajung la această concluzie, găsind această reprezentare naturală, ușor de prelucrat și logică. Se știe că, rețele semantice sunt de două tipuri, cauzale și decizionale. Modelul cel mai potrivit este cel decizional.

Rețeaua este un graf orientat în care cunoașterea este reprezentată prin asocierea între noduri și arce a semnificației sau semanticilor. Astfel, se ajunge la interpretarea în termeni de obiecte/entități și relații a domeniului problemei.

Nodurile sunt asociate obiectelor din domeniu în cazul de față unui simptom, iar arcele sunt asociate legăturilor sau relațiilor dintre obiecte. Două noduri care sunt legate printr-un arc, înseamnă că sunt în legătură directă în funție de rezultaul primit de la un pacient despre un simptom, urmează să fie chestionat un alt simptom.

Caracteristica de bază a unei rețele semantice constă în aceea că oferă un formalism de reprezentare a cunoașterii împreună cu o structură de regăsire a cunoașterii. În acest mod de reprezentare, raționamentul înseamnă căutarea unei căi dintre nodurile grafului folosind cunoașterea disponibilă din domeniu.

Bazându-mă pe caracteristicele acestui mod de reprezentare a cunoștinței, prin modul natural în care raționează medicul, cea mai potrivită transpunere am găsit-o în rețeaua semantică decizională.

Un nod al acestei rețele reprezintă o entitate Simptom, care este caracterizat de:

simptomul în sine, întrebarea care este dresată pacientului

procentul pe care îl ocupă în fiecare din bolile Ulcer Duodenal, Gastrită Acută, Litiază Biliară

procentele pe care îl ocupă între aceste boli. Un simptom, are o însemnătate mai mare pentru o anumită boală iar pentru altul mai mică.

Ca în toate cazurile de aplicații, existența excepțiilor este un lucru cât se poate de natural. Și aici această problemă apare și trebuie tratată cât mai eficient și mai natural.

CONCLUZII

Oricum le-am numi, sistemele cognitive sau sistemele inteligente, Sistemele Expert constituie o subramură a tehnologiei Inteligenței Artificiale și s-au remarcat deja în numeroase aplicații. Sistemele Expert, generatoarele de Sisteme Expert și chiar generatoarele de sisteme neuronale sunt deja disponibile pe piață și contribuie din plin la modelarea întreprinderii viitorului.

Încă din 1985 P.Harmon și D.King întrevedeau în materie de Sisteme Expert două perioade:

prima perioadă până la începutul anilor ’90, caracterizată de aplicarea sistemelor expert de mărimee medie la soluționarea unor probleme specifice. Ele au format gustul pentru această tehnologie și un număr mare de cognicieni;

a doua perioadă, cu începere din 1992, va atinge apogeul la începutul acestui mileniu, când sistemele expert sunt concepute pentru reproducerea raționamentului uman până la punctul în care vor concura cu experții umani în materie de inteligență și expertiză

Dar ce ne oferă viitorul imediat în domeniul Sistemelor Expert? Se întrevăd patru direcții de dezvoltare:

dezvoltarea masivă de generatoare de Sisteme Expert și sisteme neuronale, cu care se vor putea concepe, de către experți, noi aplicații în cele mai diferite domenii. Cogniticienii vor avea și ei un rol crescut deoarece se vor concentra mai puțin asupra domeniilor aplicative;

dezvoltarea unor metode mai noi, mai performante de achiziție și reprezentare a cunoașterii, care vor deveni tot mai disponibile și accesibile. Acesta este sectorul cel mai interesant pentru cogniticianul viitorului;

viitorul cel mai promițător aparține sistemelor neuronale, care se inspiră din structurile creierului uman și a căror originalitate ține seama de distribuirea cunoașterii. Sistemele neuronale vor fi nedisociate de Sistemele Expert, acestea implicându-se unele pe altele. Deja se află în comerț generatoare de Sisteme Expert care utilizează descrierea obiectelor, care fac parte integrantă din baza de cunoștințe, dar acestea nu sunt decât niște precursori întrucât se va ajunge la sisteme inteligente care depășesc multe dintre generatoarele de Sisteme Expert actuale în sensul că:

software-ul integrabil în sistemele neuronale va fi disponibil într-un viitor apropiat ca instrumente hibride de concepere a sistemelor care asociază tehnici orientate obiect celor din programarea clasică, tehnici fuzzy etc.

Ținând cont de prezentarea făcută sistemelor informatice bazate pe cunoștințe, și în particular a Sistemelor Expert, putem menționa câteva avantaje ale acestora:

sunt colecții de informații valoroase;

sunt indinspensabile în lipsa expertizei umane;

în unele situații, pot fi mai ieftine și mai eficiente decât experții umani;

pot fi mai rapide decât experții umani;

dacă sunt flexibile, pot fi actualizate cu ușurință;

pot fi folosite pentru instruirea de noi experți umani;

la cerere, pot explica premisele și linia de raționament;

tratează incertitudinea într-o manieră explicită, care spre deosebire de cazul experților umani poate fi inspectată și verificată;

Cu toate acestea, unele limite ale acestor sisteme există:

nu pot raționa pe baza intuiției sau bunului simț, deoarece acestea nu sunt ușor reprezentabile;

sunt limitate la un domeniu restrâns; cunoștințe din alte domenii nu pot fi ușor integrate nici nu pot generaliza în mod convingător;

procesul de învățtare nu este automat; pentru actualizările cunoștințelor este nevoie de intervenția umană;

în prezent, nu pot raționa pe baza teoriilor sau analizelor;

cunoștințele înmagazinate în baza de cunoștințe depind foarte mult de expertul uman care le exprimă și actualizează.

Sistemele Expert, sunt un element cheie în așa numita a 5-a generație de calculatoare. Aceste mașini, nu îți vor spune doar ceea ce vrei să știi, ci și cum să găsești ceva, fără ca să fie nevoie să cunoști un limbaj de programare.

Cu toate că argumente pro și contra există în ceea ce privește capacitatea calculatoarelor de a acționa inteligent, ele totuși se “închină” în fața a ceea ce matematicienii numesc “dovadă existentă “. Cât de mult poate tehnologia informațională să fie aplicată în domenii ca medicina, trafic aerian, operații nucleare este doar o întrebare care își găsește răspunsul din ce în ce mai mult în viața reală.