Bu sistemler, insan uzmanlar tarafından sağlanan bilgi ve tecrübe birikimini kullanırlar. Sözkonusu birikim, ana-uğraş konusu hakkındaki olayları ve yol gösterici verilen kapsar. Çıkarımünitesi tarafından yönlendirilen ve kontrol edilen uzman sistem bilgileri, bilgi tabanında(knowledge base) depolanır. Bu banka uzman sistemin tipik bir karakteristiğidir.Sonuç olarak, değerlendirmeye tabi tutulacak bilgilerin incelenmesi, değiştirilmesi vegerektiğinde kapsamının geliştirilmesi çok kolaylaşırkarakteristiği de, sistemin kendisine sunulan bilgi/en nasıl ku//anılacağına dair bır programınveya program/ama yapısının bu/unmamasıdır. Sistemin çıkarım kontrol mekanizması, kendisinesağlanan bilgiyi nasıl ve ne zaman kullanacağının kararını verecektir.Yukarıda sayılan özellikler, uzman sistemlerin, diğer bilgisayar tabanlı sistemlerden ayrımınıyapmada yardımcı olmaktadır.Pek çok uzman sistem de, tıpkı insan uzmanlar gibi, eksik ve belirsiz verilerle uğraşırlar. Farklıuzman sistemler, bu tip verilerle ilgilenmede değişik yollar takip ederler.Bir uzman sistem, beliısız bilgileri, belli bir kesinlik (doğruluk) faktörü ile kabul eder. Bu faktör;uzman şahsın, sahibi olunan veri ya da bilgilerin doğruluk derecesi hakkındaki fikrinin resmiolmayan ölçüsüdür. Kesinlik faktörleri, yapılan çıkarımlar neticesinde tayin edilir ve her yeniçıkarım sonrasında yenilenir. Faktörler, sonuçlarla beraber sunulur.Eksik bilgi, birçok uzman sistem tarafından basit şekilde karşılanır. Bir uzman sistemin, birsonuç elde edebilmesi veya çıkarım yapabilmesi için ihtiyaç duyduğu bir olay veya önerme eksikkalırsa, gerekli bilgiyi sağlaması için kullanıcıyı uyarır. Eğer gerekli bilgi verilirse, uzman sistemişlemini devam ettirir. Eğer kullanıcı gerekli bilgiyi sağlayamazsa, uzman sistemin çıkarımmekanizması, geliştirmeye çalıştığı sonucu ortaya koyma işlemini sona erdirip, farklı bir mantıksürecini uygulamaya koyarak çıkarımda bulunmaya çalışır. Eğer sunulan bilgide büyük miktardayetersizlik varsa, sistem mevcut problem için çözüm bulma işlemini askıya alarak, kendisineyöneltilen bir sonraki probleme geçer.Rasgele (Random) olmayan bir usulde, birçok alternatif arasından çözüm veya hedef bulmayayönelik arama yeteneği, akdhı problem çözme a/goritmasının belirgin bir özelliğidir. Uzman
sistemler, bir dizi arama tekniğinden faydalanırlar. Örneğin heuristik (bulmaya, anlamaya vekeşfetmeye yarayan) arama tekniği kullanan bir uzman sistem, tüm ihtimallerin aranması işlemiyerine, baş parmak kurallar zincirini kullanarak dikkate alınacak ihtimaller kümesini azaltır ki,bu yöntem tipik olarak bir uzman şahsın belli bir konudaki problemin çözümü sırasında takipedeceği usuldür.Bir kullanıcı ile bir uzman sistem arasındaki konsültasyon sırasında, kullanıcıdan, uzmansistemin belli bir konuda açıklama yapması isteği gelebilir. Uzman sistemler genelde tipik olarakinteraktif (karşılıklı etkileşime müsait) yapıda olup, eriştikleri hemen hemen bütün neticelerinhaklılığını ortaya koyabilmektedirler. Hatta bir çalışma veya uygulamanın tam ortasındaverdikleri ara sonuçlarla oldukça değerli bilgiler sağlayabilmektedir.4. Temsili Mimaria. Kurallar Halindeb. Çatı (frame)c. Anlamlı ağ (Semantic net)Farklı uzman sistem bileşenler ile, değişik uzman sistem mimarileri oluşturulur. Bumimarilerden en göze çarpanı temsili mimarıdır. Günümüz uzman sistem mimarileri, bilgisayartabanlı bir sistem desteğinde bilgiler ile yakından ilgili olan bireylerin, bilgiyi nasıl temsiledecekleri ve akıllı-karar-verme (intelligent decision making) görevlerini nasıl yerinegetireceklerini algılama biçimlerini yansıtmaktadır. Laboratuvarlardaki deney çalışmaları veendüstrideki pratik uygulamalar yoluyla, bilginin nasıl temsil edileceği ve kullanıma sokulacağıhakkında gün geçtikçe ortaya yeni yaklaşımlar konulmaktadır. Mimari yapıların temel nitelikleriartık iyice belirginleşmeye başlamıştır.Kullanıcı arabirimi; sistem kullanıcısının belli bir durum veya konu ile ilgili olarakkurallar ve olaylar girmesine ve sisteme sorular sormasına imkan verir. Kullanıcı ihtiyaçlarınaçözümler bulur. Sistem ve kullanıcı arasında her türlü iletişimin kurulmasına destek verir.Bilgi bankası; bir uzmanın belli bir konu hakkındaki bilgilerini, kodlanmış bir format daihtiva eder. Söz konusu kodlama, doğal olarak, kolay okunabiiir ve anlaşılabilir yapıdadır. Bilgibankaları, belli konuların uzmanları tarafından hazırlanmakla beraber, içerikleri, ana-konuhakkında malumat sahibi olan herhangi biri tarafından anlaşılabilir olmalıdır.Bilgi Kazanım birimi; yeni olaylar ve yorumlar oluşturabilmek üzere, bilgi bankası vekullanıcı tarafından kendisine sağlanan bHgileri kullanır. Bunu yaparken bir uzmanın dedüktif(tümdengelimci) düşünce tarzını takip eder. Sistemi geliştiren olaylar, sistem kullanıcısının
- 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 and 92: İşlenecek görüntü aralığa ge
- Page 93: sokulmuştur. Bazen koşullara ve b