[인공지능원론] 4. 전문가 시스템

📍1. 전문가 시스템 구조

기존의 절차적 코드가 아니라, 규칙으로 표현되는 지식을 통해 추론함으로써 복잡한 문제를 해결하도록 설계

 

 

📍2. 전문가 시스템의 구성 요소

 

 

1️⃣ 지식베이스

2️⃣ 추론 기관

3️⃣사용자 인터페이스

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

📍3. 지식과 인공지능

☑️ 지식 표현 방법

1️⃣ 생성 규칙(production rule)

2️⃣ 술어 논리(Predicate Logic)

3️⃣ 의미망(Semantic Net)

4️⃣ 프레임(Frame)

5️⃣ 개념 그래프 (conceptual graph)

 

✔️ 데이터, 정보, 지식 차이와 관계

 

 

 

📍4. 규칙(생성 규칙(production rule))

✔️ 규칙에 AND나 OR를 사용할 수 있음

✔️ 규칙에 >, <와 같은 수학 연산자를 사용할 수 있음

 

 

📍5. 전문가 시스템에서의 추론

✔️ 규칙과 사실

 

 

✔️ 추론 엔진

 

 

✔️ 예시

 - 규칙: IF 자동차에 연료가 없다 THEN 시동이 걸리지 않는다.
 - 사실: 연료가 없다.

 

 

☑️ 추론 방법

1️⃣ 순방향 추론

알려진 사실로부터 출발하여 결론을 이끌어 내는 방법

2️⃣ 역방향 추론

목표를 설정하고 추론 엔진은 이를 증명하는 증거를 찾는 방법

(목표에서 시작하여 사실 데이터가 이러한 목표를 지원하는지 확인하는 방법)

 

✔️ 순방향 추론 예

 - 규칙 #1: A → X
 - 규칙 #2: X & B → Y
 - 규칙 #3: Y & C & D → Z
 - 규칙 #4: Y & C & E → W

 

 - 사실 A: 동물이 털이 있다.
 - 사실 B: 동물이 고기를 먹는다.
 - 사실 C: 황갈색이다.
 - 사실 D: 갈기가 있다.

 

 

☑️ 순방향 추론의 장단점

✔️ 장점

사실을 모은 후에 이를 바탕으로 추론하는 것으로 자연스러운 방법임

✔️ 단점

목표와 관련 없는 규칙들이 점화될 수 있음

 

☑️ 역방향 추론의 장점

묵표를 위해 필요한 규칙들만 살쳐볼 수 있음

 

 

📍6. 충돌 해법

동일한 사실이 입력되어도 서로 상반된 결론을 내리는 규칙이 저장된 경우를 해결하기 위한 방법

✔️ 각 규칙에 우선 순위를 부여하고 가장 높은 우선순위를 가진 규칙을 점화

✔️ 가장 특수한 규칙을 먼저 점화

✔️ 단기 기억 장치에 가장 최근에 입력된 데이터를 사용하여 규칙을 점화

 

 

📍7. 전문가 시스템의 장단점

☑️ 장점

1️⃣ IF_THEN을 사용하는 규칙은 인간 전문가의 지식을 표현하는 자연스러운 방법임
2️⃣ 전문가 시스템에서는 지식베이스와 추론엔진이 분리된다. 따라서 다른 영역에도 쉽게 적용할 수 있음

 

☑️ 단점

1️⃣ 지식을 학습할 수 없음

2️⃣ 탐색이 비효율적임
3️⃣ 규칙이 많아지게 되면 유지보수하는 것이 어려워짐