sisteme yeni bir problem verir. Eğer anlayamaz ise sistemden sonuca nasıl ulaştığını ya da işlemiçin kullandığı yöntemin ne olduğu hakkında açıklama isteyebilir. Bunun üzerine sistem çözümeulaşırken kullandığı kural ve olaylar zinciri ile ilgili detaylı bilgiyi verecektir.2. Uzman Sistem BileşenleriUzman sistemler, kendilerinden beklenenler doğrultusunda, birçok farklı yollayapılandırılabilir ve bu farklı yapı mimarileri değişik bileşenler içerir. Bununla beraber, belli bazıunsurlar birçok uzman sistemde ortak özellik olarak göze çarpmaktadır. Bunlar; kullanıcıarabirimi (user interface), bilgi tabanı (knowladge base), bilgi kazanım modülü (knowledgeaquisition module) ve karar verme mekanizması (infrence engine) dır.Kullanıcı arabirimi, sistem kullanıcısı ve sistem (ya da sistem grubu) arasında iletişim, aktarımve değişimi (bilgi, görüş, yorum, veri vs.) sağlayan yazılımdır. Bunun vasıtası ile, sistemin anauğraşkonusuna ilişkin belli bir durum hakkındaki olaylar ve veriler, kullanıcı tarafındangirilebilir ve kullanıcı uzman sisteme söz konusu alanda sorular yöneltebilir.Uzman sistem bilgi tabanı, özel bir konu hakkında, uzman-seviyeli bilgi içermektedir. Sözkonusu bilgi, bir veya daha fazla insan uzmandan elde edilmekte ve uzman sistem tasarımınamahsus olan bir bilgi sunum formunda saklanmaktadır. Aslında uzman sistemler, bir bilgi veritabanı ihtiva etmeleri nedeni ile çoğu kere ve çoğu yerde bilgi-tabanlı sistemler olarakalgılanmakta ve kabul edilmektedir.Bilgi kazanım modü/ü, insan uzmanlardan bilgi toplamak amacı ile, uzman sistemler ve uzmanbireyler arasında diyalog kurulmasını sağlayan yazılımdır. Bu birim, elde edilen bilgiyi, sisteminveri tabanına yerleştirir. Uzman sistem ve uzman birey arasındaki arabirim, bazen kullanıcıarabirim olmakta, bazen de bilgi-tedarik usulüne özgü olarak yapılandırılmaktadır.Karar Verme mekanizması, uzman sistemin, sahip olduğu veriler ve imkanlar dahilindesonuçlara erişme sırasında kullanıldığı mantık sürecini sağlayan yazılımdır. Bu çoğunlukla,(inference engine) olarak adlandırılır. Mekanizma, yeni bilgiler oluşturmak veya bir sorununcevabına erişebilmek için, uzman sistemin veri tabanından ya da kullanıcı tarafından sağlananverilerden yararlanır.Yukarıda bahsedilen temel uzman sistem bileşenleri, değişik yollarla tasarlanmış ve uygulamaya
sokulmuştur. Bazen koşullara ve beklentilere göre, özel tasarımlı bileşenler geliştirilmiştir. Tümbu bileşenlerin farklı bileşimleri, muhtelif uzman sistem(US) mimarilerinin gelişmesine yolaçmıştır.3. Belirgin KarakteristiklerBu sistemler, insan uzmanların bilgilerinin, bir bilgisayar içerisine toplanmasına, belliformatlarda depolanmasına ve başkalarının bu bilgiye erişmelerine imkan tanır. Düzen, disiplinve paylaşım sistem kullanımında ilk ortaya çıkan ilkelerdir. Uzman sistem teknolojisi bir süredirüniversite araştırma-geliştirme merkezlerinde kullanılmakla beraber, bu sistemlere dayalı ticariürünlerin ortaya çıkması hayli yenidir.Tanımlar ve tavsiyeler ne kadar farklı olursa olsun, bir sistemin uzman sistem olarak hüviyetkazanabilmesi için, şu özelliklere sahip olması gerektiği ileri sürülebilir:a. Sistem,bir uzman potansiyeli ve yeterliğinde fonksiyon görme/idir. Uzman sistem ler, sisteminbilgi bankasından edinilmiş özel bilgilere sahip olmalı ve bunları, çıkarımlar geliştirebilmeküzere kullanıma sokabilmelidir. Sahip olunması gereken ve bilgi-bankasında saklanacak bilgiler,uzman sistemin hizmet sunduğu ilgili konuda uzman olan bireylerin birikimlerinden yolaçıkılarak teşkil edilmelidir. Bilgilerin, sistemin sonuçlara erişebilmesine imkan verecek yeterlilikve anlaşılabilirlik seviyesinde olması gerekir. Öyle ki, varılacak sonuçlar veya çıkarılacak yenibilgiler, sistem kullanıcısında bulunmalı ve ona yardımcı olmalı (aksi takdirde, belli bilgilerihatırlamak ve karmaşık sayısal işlemleri yapmak için uzman sistemler kullanmanın bir anlamıyoktur) ve ayrıca benzeri çıkarımları, sadece ilgili alanda uğraş veren bir uzman kişiyapabilmelidir. Dolayısıyla uzman sistem, hizmet verdiği tüm sistemin faaliyet gösterdiği anauğraşalanında bilgi kapasitesi, işlem hızı ve çıkarım gücü ile şekillenen uzmanlık sahibiolmalıdır. Aşağıda özetlenen iki karakteristik, bu ilk özelliğin sonucu olarak yorumlanabilir.b. Bır uzman sistem, genelden öze/e indirgeme veya eriş/m oluşturabilmek ıçin, bir karar vermemekanizması kullanır. Söz konusu mekanizma, çoğunlukla uzman sistemin karar vermemekanizması (inference engine) veya kontrol yapısı olarak kabul edilir. Bir uzman sistem, enahenkli ve isabetli hükmü çıkaracak şekilde mantık yürütmesine fırsat veren çıkarım kontrolyapısına sahip olmalı ve geliştirdiği çıkarımları, karşı tarafça kabul edilebilir formda veinandırıcılıkta sunmalıdır.c. Bir uzman sistemin uzmanlık birikimi, salıibi olduğu ve edindiği özel bilgi üzerine kuruludur.
- Page 3 and 4:
önüne alındığında ve bunları
- Page 5 and 6:
tekrarlasa da öğrenme biçimine d
- Page 7 and 8:
Daha sonra Newell ve Simon, “insa
- Page 9 and 10:
• İnsan gibi düşünen sistemle
- Page 11 and 12:
asyonel bir davranıştır. Mükemm
- Page 13 and 14:
sürecindeki gelişimin ürünüdü
- Page 15 and 16:
Matematikçiler, bir yüzeyin hangi
- Page 17 and 18:
veya çember şeklinde algılandı
- Page 19 and 20:
sonuçlar neden-sonuç ilişkisi ba
- Page 21 and 22:
egemenliğinin başkasına devredil
- Page 23 and 24:
saptayabilecek bir radarı varsa o
- Page 25 and 26:
İnteraktif İngilizceYazılı keli
- Page 27 and 28:
Sensorlardan gelen bilgi daha önce
- Page 29 and 30:
AJANDurumDünya nasıl değişir?Ey
- Page 31 and 32:
Procedure Run-Çevre (durum, yenile
- Page 33 and 34:
Çevre olarak temizlik dünyasını
- Page 35 and 36:
• Başlangıç durumundan eylem s
- Page 37 and 38:
iyi bir şekilde yapılabildiği i
- Page 39 and 40:
• W Y'nin pernütasyonu ise ve X
- Page 41 and 42: Maymun ve Muz problemi (Monkey & Ba
- Page 43 and 44: a) Başlangıç durumuAb) A açıld
- Page 45 and 46: çözüm var ise en sığ olanı ya
- Page 47 and 48: İkili arama ağacı için derinli
- Page 49 and 50: • Amaçtan geriye doğru aramak n
- Page 51 and 52: Yol uzunlukları ve B' ye direkt me
- Page 53 and 54: Af=0+366=366AS T Zf=140+253 f=118+3
- Page 55 and 56: kolay) ancak bu yolun da en kısa y
- Page 57 and 58: h(n) = max( h 1 (n), ... , h m (n))
- Page 59 and 60: SMA* Algoritması aşağıdaki şek
- Page 61 and 62: Sezgisel teknikler bazı doğal olu
- Page 63 and 64: maddenin sıvı safhaya ulaştığ
- Page 65 and 66: şunu da hesaba katmak zorundayız;
- Page 67 and 68: Oyuncu2 tarafından seçilmiş en k
- Page 69 and 70: ağaç parçası henüz incelenmemi
- Page 71 and 72: 1. Herhangi bir anda bir en büyül
- Page 73 and 74: BÖLÜM 6YAPAY ZEKA SİSTEMLERİYö
- Page 75 and 76: anlama, konuşmayı tanıma, beden
- Page 77 and 78: Bulanık Mantık :Bulanık mantık
- Page 79 and 80: • Almanya Frauenhofer Enstitüsü
- Page 81 and 82: f) Gölgelere dikkat edilmelidir ve
- Page 83 and 84: -1.renk(x+1,y+1)x-1,y-1 x,y-1 x+1,y
- Page 85 and 86: FOR x=x 1 TO x 2 +1FOR y=y 1 -1 TO
- Page 87 and 88: Bir fabrikada üretilen mamüllerin
- Page 89 and 90: çekmemiz gerekir. Resim standart o
- Page 91: İşlenecek görüntü aralığa ge
- Page 95 and 96: sistemler, bir dizi arama tekniğin