エキスパートシステム

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「ルールベースシステム」と呼ばれることもある

エキスパートシステムは、専門家の意思決定や問題解決の能力や手順を模倣するシステムであり、専門家のように知識に基づいた推論を行うことで、複雑な問題を解くよう設計されたものです。

通常のシステムでは、すべてのロジックをプログラムで構造化するのに対し、エキスパートシステムでは、知識と推論を分離して構造化するという特徴があり、それぞれの部分を知識ベース・推論エンジンといいます。

2つの部分に分かれているのが特徴

エキスパートシステムの歴史

1960年代

「Dendral」という有機化学の知識をもとに未知の有機化合物を質量分析法で分析して特定するシステム

1980年代

知識工学をベースした研究開発が行われる（第二次AIブーム）

ブームは終了してしまう

包括する汎用的なロジックの表現は極めて難しい

ニューラルネットワークで自動化する試みもされたが、超高性能なコンピューターはなかった

まとめ

単純な問題は、分類して解くことが可能

複雑な問題は、組み合わせ問題を扱うことになる

経緯

専門知識を記述する方法として、従来はプロダクションシステム（if-then形式）が利用されていいた

👍ルールの記述・理解性が優れている

👍帰納推論で得た分類知識をルール群 or それに相当する決定木で表現する

👎実行効率が悪い

ある程度技術的には解決してきてるらしい

👎実効制御が難しい

従来の手続き型プログムと比べても遜色ない

課題

そもそも、「エキスパートシステムを構築する際に知識をどうやって獲得するのか」問題

システムで書き起こす際には記号化する必要がある（記号を中心として知識表現）

そこで有効なのが、以下の通り

分類知識を学習するためのもの

エキスパートシステムの知識ベースに整理された知識は一般的に汎用化することが難しい. これがエキスパートシステムはごく狭い領域の問題にしか性能を発揮できないという「システムの脆弱さ」の原因となっていた

エキスパートシステムはどうあるべきか

難しい問題をコンピューターで解く

専門家しか解決できないような問題を定式化し、理論付けることによって工学は発展してきた

「エキスパートシステム」の試みは、それらを記号処理の道具を中心に行う（コードによる記述）