Cosa sono i sistemi esperti?

La tecnologia ha sempre significato costruire macchine migliori, più veloci e più intelligenti. I sistemi esperti abbracciano questo concetto utilizzando una logica informatica avanzata per creare software che sembra “pensare” e prendere decisioni da solo. Tradizionalmente basati sulla logica booleana – logica che utilizza solo valori veri o falsi – i sistemi esperti utilizzano algoritmi complessi per calcolare le risposte da un ampio database di informazioni. Se il computer non è in grado di determinare la risposta corretta, si presume non che il programma sia sbagliato, ma che la base di conoscenza non contenga informazioni sufficienti sull’argomento.

Quando un computer deve prendere una decisione, tutto si riduce a una serie di affermazioni vere o false. Se programmato per accendersi quando viene premuto un pulsante, premendo il pulsante viene impostato su vero e non premendo il pulsante viene impostato su falso. Falso significa nessuna luce mentre vero accende la luce. Questa è la base della logica del computer.

Un sistema esperto porta queste risposte vere e false a un nuovo livello. Combinando una serie di risposte vere e false, il computer cerca di determinare come reagire a una determinata situazione. Può cambiare la sua risposta in base allo schema specifico e al numero di risposte vere e false.

L’idea alla base di questi sistemi si basa su come pensano le persone. Gli esseri umani possono immagazzinare grandi quantità di nuove conoscenze e prendere decisioni basate su conoscenze precedenti. Il computer è programmato per “pensare” e prendere decisioni sulla base delle conoscenze trovate nel suo database e delle sue precedenti esperienze. In un certo senso, è come se il computer “imparasse” dai suoi successi e fallimenti passati.

Esistono due forme principali di sistemi esperti. Il sistema esperto tradizionale utilizza la logica booleana per prendere le sue decisioni. Un sistema esperto di logica fuzzy, invece, no. Calcola un intervallo di valori che rientrano tra semplici risposte vere o false per determinare in quale misura un’affermazione è più vera o più falsa.

I sistemi esperti fuzzy sono più simili agli umani rispetto ai sistemi esperti tradizionali nel modo in cui “pensano”. A questi sistemi esperti non vengono fornite risposte specifiche a un problema, ma piuttosto un’affermazione da cui traggono ulteriori conclusioni. Questo processo è noto come inferenza.
Ad esempio, se un’affermazione dice “Tutte le gatte sono a strisce. Miss Kitty è una gatta”, i sistemi esperti sfocati dedurrebbero che, poiché tutte le gatte sono a strisce e Miss Kitty è una gatta, allora Miss Kitty deve essere a strisce. La logica fuzzy può anche calcolare valori più complicati, come determinare la probabilità che una specifica gatta venga striata se solo una percentuale di gatte ha strisce. I sistemi esperti tradizionali avrebbero bisogno di molte più istruzioni per raggiungere queste stesse conclusioni.