Expert Systems

Mifumo Mtaalamu

Mifumo mtaalamu (Expert Systems) ni tawi la akili bandia (Artificial Intelligence - AI) ambalo lina lengo la kuiga uwezo wa kufikiri na kutatua matatizo wa mtaalamu wa binadamu katika eneo fulani la utaalamu. Hiyo ni, mifumo hii imeundwa kufanya kazi kama mtaalamu anayeweza kutoa ushauri, kutatua matatizo, na kuchambua taarifa katika eneo lake la ujuzi. Mifumo mtaalamu haijumbui akili ya binadamu, bali hutumia kanuni na maarifa yaliyopangwa ili kufanya maamuzi yaliyoboreshwa.

Historia na Maendeleo

Mizizi ya mifumo mtaalamu inaweza kufuatiliwa hadi miaka ya 1960, na programu za awali kama vile DENDRAL (1965) iliyoundwa na Edward Feigenbaum na Bruce Buchanan katika Chuo Kikuu cha Stanford. DENDRAL ililenga kuchambua miundo ya kemikali kwa kutumia mbinu za akili bandia. Hii ilifuatiwa na MYCIN (1970s), mfumo mtaalamu uliojaribu kutoa ushauri wa matibabu kwa ugonjwa wa maambukizo ya damu. MYCIN ilikuwa muhimu kwa sababu ilionyesha uwezo wa mifumo mtaalamu katika utatuzi wa matatizo halisi na pia ilichangia maendeleo ya mbinu za akili bandia kama vile miongozo ya utambazaji (rule-based reasoning).

Miaka ya 1980 ilishuhudia mlipuko wa matumizi ya mifumo mtaalamu katika viwanda mbalimbali, ikiwa ni pamoja na uchambuzi wa hatari (risk assessment), usimamizi wa rasilimali (resource management), na uchunguzi wa uhalifu (criminal investigation). Hata hivyo, gharama za maendeleo na matengenezo ya mifumo hii, pamoja na mapungufu katika uwezo wao wa kukabiliana na matatizo magumu yasiyo na uhakika, ilisababisha kupungua kwa usikivu mwanzoni mwa miaka ya 1990.

Hivi karibuni, kupatikana kwa nguvu kubwa ya kompyuta, data kubwa (Big Data), na mbinu za ujifunzaji wa mashine (Machine Learning) zimefufua nia ya mifumo mtaalamu, na kusababisha maendeleo ya mifumo mtaalamu yenye uwezo zaidi na inayoweza kubadilika.

Vipengele Vikuu vya Mifumo Mtaalamu

Mifumo mtaalamu ina vipengele vitano muhimu:

• Msingi wa Maarifa (Knowledge Base): Hii ni sehemu muhimu zaidi ya mfumo mtaalamu, ambayo ina maarifa ya ukweli, kanuni, na uzoefu wa mtaalamu katika eneo fulani. Maarifa haya huwakilishwa kwa kutumia mbinu mbalimbali, kama vile miongozo ya Ikiwa-Kisha (If-Then rules), mitandao ya semantiki (semantic networks), na rambu za muundo (frames).
• Injini ya Miongozo (Inference Engine): Injini ya miongozo hutumiwa kuchakata maarifa katika msingi wa maarifa na kufanya maamuzi au kutoa ushauri. Inatumia mbinu za miongozo, kama vile miongozo ya mbele (forward chaining) na miongozo ya nyuma (backward chaining), ili kufikia hitimisho.
• Uliopakana (User Interface): Uliopakana huruhusu mtumiaji kuingiliana na mfumo mtaalamu, kuingiza taarifa, na kupokea matokeo. Uliopakana lazima iwe rahisi kutumia na kueleweka.
• Msamihaaji wa Maarifa (Knowledge Acquisition Module): Msamihaaji wa maarifa hutumiwa kupata na kuingiza maarifa kutoka kwa mtaalamu wa binadamu kwenye msingi wa maarifa. Hii inaweza kuwa mchakato wa muda mrefu na mgumu.
• Uelekezi wa Maelezo (Explanation Facility): Uelekezi wa maelezo huruhusu mfumo mtaalamu kueleza jinsi ulivyofikia hitimisho lake. Hii ni muhimu kwa kujenga uaminifu wa mtumiaji na kuwezesha mchakato wa kujifunza.

Vipengele Vikuu vya Mifumo Mtaalamu

Vipengele	Maelezo	Mfano
Msingi wa Maarifa	Hifadhi ya maarifa ya eneo la utaalamu	Kanuni za matibabu, maarifa ya masuala ya fedha
Injini ya Miongozo	Mchakato wa kuchambua maarifa na kufanya maamuzi	Kutumia kanuni za Ikiwa-Kisha kufikia hitimisho
Uliopakana	Jinsi mtumiaji anavyoingiliana na mfumo	Fomu za kuingiza data, matokeo ya maandishi
Msamihaaji wa Maarifa	Kujifunza na kuingiza maarifa mapya	Mahojiano na mtaalamu, kuchambua data
Uelekezi wa Maelezo	Kueleza jinsi mfumo ulivyofikia hitimisho	"Hitimisho hili lilifikiwa kwa kutumia kanuni ya X"

Aina za Mifumo Mtaalamu

Mifumo mtaalamu inaweza kuainishwa kulingana na mbinu ya miongozo inayotumiwa:

• Mifumo Inayotegemea Kanuni (Rule-Based Systems): Haya ndiyo aina ya mifumo mtaalamu inayojulikana zaidi. Hutumia kanuni za Ikiwa-Kisha kuwakilisha maarifa na kufanya maamuzi.
• Mifumo Inayotegemea Rame (Frame-Based Systems): Haya hutumia ramu kuwakilisha maarifa. Rame ni miundo ya data ambayo ina taarifa kuhusu vitu fulani, kama vile sifa zao na uhusiano wao na vitu vingine.
• Mifumo Inayotegemea Mtandao (Network-Based Systems): Haya hutumia mitandao ya semantiki kuwakilisha maarifa. Mitandao ya semantiki ina nodi zinazowakilisha dhana na viungo vinavyowakilisha uhusiano kati ya dhana hizo.
• Mifumo Inayotegemea Kesi (Case-Based Systems): Haya hutumia kesi za zamani (matatizo yaliyotatuliwa hapo awali) kutatua matatizo mapya. Mfumo hutafuta kesi zinazofanana na tatizo la sasa na hutumia suluhisho la kesi hiyo kama msingi wa suluhisho la tatizo la sasa.

Matumizi ya Mifumo Mtaalamu

Mifumo mtaalamu ina matumizi mengi katika eneo mbalimbali:

• Matibabu (Medicine): Mifumo mtaalamu inaweza kutumika kusaidia madaktari katika utambuzi wa magonjwa, kuchagua matibabu sahihi, na kutoa ushauri wa matibabu.
• Fedha (Finance): Mifumo mtaalamu inaweza kutumika katika uchambuzi wa hatari ya mkopo (credit risk analysis), usimamizi wa uwekezaji (investment management), na ugunduzi wa udanganyifu (fraud detection).
• Uhandisi (Engineering): Mifumo mtaalamu inaweza kutumika katika ubunifu wa bidhaa (product design), utaratibu wa uzalishaji (manufacturing process control), na ugunduzi wa hitilafu (fault diagnosis).
• Sheria (Law): Mifumo mtaalamu inaweza kutumika katika utafiti wa kisheria (legal research), uchambuzi wa kesi (case analysis), na utayarishaji wa mkataba (contract preparation).
• Kilimo (Agriculture): Mifumo mtaalamu inaweza kutumika katika uchambuzi wa udongo (soil analysis), utabiri wa mavuno (yield prediction), na udhibiti wa wadudu (pest control).

Changamoto na Mapungufu

Ingawa mifumo mtaalamu ina faida nyingi, pia ina changamoto na mapungufu:

• Upataji wa Maarifa (Knowledge Acquisition): Kupata na kuingiza maarifa kutoka kwa mtaalamu wa binadamu inaweza kuwa mchakato wa muda mrefu na mgumu.
• Usimamizi wa Maarifa (Knowledge Representation): Kuwakilisha maarifa kwa njia ambayo mfumo mtaalamu anaweza kuielewa na kutumia inaweza kuwa changamoto.
• Kukabiliana na Kutokuwa na Uhakika (Dealing with Uncertainty): Mifumo mtaalamu inaweza kuwa na shida kukabiliana na matatizo yasiyo na uhakika au yaliyokamilika.
• Mabadiliko ya Maarifa (Knowledge Maintenance): Maarifa katika eneo fulani la utaalamu huenda yakibadilika kwa wakati, na mfumo mtaalamu lazima ubadilishwe ili kuendana na mabadiliko haya.
• Uwezo wa Kujifunza (Learning Ability): Mifumo mtaalamu ya zamani haikuwa na uwezo wa kujifunza kutoka kwa uzoefu, lakini mifumo ya kisasa inatumia ujifunzaji wa mashine (Machine Learning) kuboresha utendaji wao.

Mwelekeo wa Hivi Karibuni na Maendeleo ya Baadaye

Mwelekeo wa hivi karibuni katika maendeleo ya mifumo mtaalamu unaangazia:

• Ujumuishaji wa Ujifunzaji wa Mashine (Integration with Machine Learning): Mifumo mtaalamu inajumuishwa na mbinu za ujifunzaji wa mashine ili kuboresha uwezo wao wa kujifunza, kukabiliana na kutokuwa na uhakika, na kutoa maamuzi sahihi zaidi.
• Matumizi ya Data Kubwa (Use of Big Data): Mifumo mtaalamu inatumia data kubwa kuchambua mwelekeo, kutabiri matokeo, na kutoa ushauri bora.
• Uundaji wa Mifumo Mtaalamu Inayoweza Kubadilika (Development of Adaptive Expert Systems): Mifumo mtaalamu inaundwa kuwa na uwezo wa kubadilika na kujirekebisha kulingana na mabadiliko katika mazingira yake.
• Matumizi ya Mfumo Mtaalamu katika Wingu (Cloud-Based Expert Systems): Mifumo mtaalamu inatolewa kama huduma za wingu, ambayo inafanya iwe rahisi na kupatikana zaidi kwa watumiaji.
• Ushirikiano na Roboti (Robotics): Mifumo mtaalamu inajumuishwa na roboti ili kuunda mifumo yenye akili bandia ambayo inaweza kufanya kazi zilizotatuliwa katika mazingira halisi.

Mbinu Zinazohusiana

• Akili Bandia (Artificial Intelligence)
• Ujifunzaji wa Mashine (Machine Learning)
• Uchambuzi wa Data (Data Analytics)
• Miongozo ya Utambazaji (Rule-Based Reasoning)
• Mantiki Fuzzy (Fuzzy Logic)
• Mtandao wa Neura (Neural Networks)
• Uchambuzi wa Kiasi (Quantitative Analysis)
• Uchambuzi wa Kiwango (Qualitative Analysis)
• Uchambuzi wa Utabiri (Predictive Analytics)
• Uchambuzi wa Prescriptive (Prescriptive Analytics)
• Uchambuzi wa Maelezo (Descriptive Analytics)
• Uchambuzi wa Utabiri wa Matokeo (Outcome Prediction)
• Uchambuzi wa Mfumo (System Analysis)
• Uchambuzi wa Kulinganisha (Comparative Analysis)
• Uchambuzi wa Sababu (Root Cause Analysis)

Viungo vya Nje

• Wikipedia - Expert System
• Tutorialspoint - Expert Systems
• IBM - Expert Systems

Anza kuharibu sasa

Jiandikishe kwenye IQ Option (Akaunti ya chini $10) Fungua akaunti kwenye Pocket Option (Akaunti ya chini $5)

Jiunge na kijamii chetu

Jiandikishe kwa saraka yetu ya Telegram @strategybin na upate: ✓ Ishara za biashara kila siku ✓ Uchambuzi wa mbinu maalum ✓ Arifa za mwelekeo wa soko ✓ Vyombo vya elimu kwa wachanga