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Un système basé sur les connaissances (KBS) est un programme informatique qui utilise une base de connaissances pour résoudre les problèmes. Voici les composants clés:
1. Base de connaissances:
* Faits: Informations de base et atomiques sur le domaine. Exemples:"Le ciel est bleu", "l'eau bouillonne à 100 degrés Celsius."
* Règles: Déclarations logiques qui représentent les relations entre les faits. Exemples:"S'il pleut, le sol est mouillé", "Si la température est supérieure à 100 degrés Celsius, l'eau bouillir."
* heuristique: Les règles de base ou les meilleures pratiques qui peuvent aider à guider le raisonnement du système, en particulier en cas d'incertitude.
2. Moteur d'inférence:
* Mécanisme de raisonnement: C'est le cœur du KBS. Il utilise la base de connaissances pour tirer des conclusions et résoudre des problèmes.
* Méthodes d'inférence: Il existe différentes approches:
* Chaîne vers l'avant: Commence par des faits connus et applique des règles pour déduire de nouveaux faits.
* Chaîne arrière: Commence par un objectif et fonctionne en arrière, essayant de trouver des faits et des règles à l'appui.
* raisonnement basé sur le modèle: Utilise un modèle du domaine pour raisonner sur son comportement.
* Raisonnement basé sur les cas: Résout les problèmes en récupérant et en adaptant des solutions à des problèmes similaires d'une base de données de cas passés.
3. Interface utilisateur:
* comment l'utilisateur interagit avec le système: Permet aux utilisateurs de saisir des requêtes, de fournir des informations et de recevoir des résultats du système.
* Types d'interfaces utilisateur: Langage textuel, graphique, naturel, etc.
4. Acquisition de connaissances:
* Processus de construction de la base de connaissances: Cela implique:
* Élicitation des connaissances: Extraction des connaissances des experts du domaine.
* Représentation des connaissances: Choisir les structures et langues de données appropriées pour coder les connaissances.
* Validation des connaissances: S'assurer que la base de connaissances est exacte et complète.
5. Installation d'explication:
* fournit la transparence et la compréhension: Explique le processus de raisonnement du système à l'utilisateur.
* aide à:
* Débogage du système
* Augmentation de la confiance des utilisateurs
* Fournir des informations sur le domaine
Exemple:
Considérez un KBS simple pour diagnostiquer les problèmes de voiture:
* base de connaissances: Faits sur les pièces automobiles, les règles sur les symptômes et les causes possibles, l'heuristique pour les défauts communs.
* moteur d'inférence: Utilise un chaînage vers l'arrière - commence par un symptôme (par exemple, "la voiture ne démarre pas") et essaie de trouver des règles et des faits correspondants pour diagnostiquer le problème (par exemple, "Si la batterie est morte, la voiture ne démarre pas").
* Interface utilisateur: Permet à l'utilisateur de saisir les symptômes et de recevoir un diagnostic possible.
* Installation d'explication: Explique les étapes de raisonnement, montrant quelles règles ont été appliquées et pourquoi.
Avantages de KBS:
* Connaissances expertes capturées et réutilisées.
* La cohérence et la précision sont améliorées.
* Résolution de problèmes dans des domaines complexes.
* Aide à la décision et automatisation.
Inconvénients de KBS:
* L'acquisition des connaissances est coûteuse et prend du temps.
* La maintenance et la mise à jour de la base de connaissances peuvent être difficiles.
* KBS peut être inflexible et difficile à s'adapter à de nouvelles situations.
Dans l'ensemble, les systèmes basés sur les connaissances sont des outils puissants pour capturer et utiliser l'expertise, en particulier dans des domaines complexes où le raisonnement humain peut être difficile ou long.
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