전문가시스템의 특성

전문가 시스템의 기본적인 특성

 

전문가 시스템은 좁고 전문화된 분야에서 전문가 수준으로 동작하도록 설계되어 있다.

그렇기 때문에 전문가 시스템의 가장 중요한 특성은 고품질의 성능이다.

시스템이 문제를 얼마나 빨리 풀 수 있는지를 떠나서 그 결과가 잘못되었다면 사용자는 만족하지 않는다. 그렇다고 해도 문제해결 속도는 매우 중요하다 .

그렇기 때문에 전문가는 문제를 정확하게 이해하고 실제 경험을 사용하여 일반인보다 해를 좀 더 빨리 구해야 한다.

전문가는 문제를 해결하기 위해 어림짐작 or 휴리스틱을 사용한다

 

몇 가지 용어를 정리해 보겠다.

해설 능력 ( explanation capability )

è  전문가 시스템의 독특한 특징으로 이를 통해 전문가 시스템은 자신의 추론을 재검토하고 , 결론을 설명한다.

è  실제 전문가 시스템에서 해설이라는 것은 문제를 푸는 동안 점화된 규칙을 추적하는 것이다

è  기반지식에 저장된 각 규칙마다 , 각각의 상위 레벨의 규칙마다 해당 분야의 적당한 기초적인 원칙을 텍스트로 표현하여 덧붙여 둘 수 있다.

è  전문가 시스템에 따라서 해설의 필요한 양이 달라진다.

 

심벌 추론 ( Symbolic reasoning )

è  전문가 시스템은 문제를 풀 때 심벌 추론을 선택한다.

è  개념 , 규칙 같은 다른 종류의 지식을 표현하는 데 심벌을 사용한다.

è  지식을 처리하며 질적인 데이터를 쉽게 다룰 수 있다.

 

전통적인 프로그램 과 전문가 시스템을 비교해 보자

전통적인 프로그램은 알고리즘 , 즉 잘 정의된 단계적 연산을 이용하여 데이터를 처리한다.

알고리즘은 항상 같은 순서로 같은 연산을 수행하며 , 늘 정확한 해를 제공하므로 전통적인 프로그램은 실수를 하지 않는다 . 

단 프로그래머는 실수를 한다

전문가 시스템은 미리 기술된 단계의 순서를 따르지 않기 때문에 정확하지 않은 추론을 허용하고 불완전하고 불확실하며 모호한 데이터를 다룰 수 있다.

 

그러면 이런생각을 할 수 있다 .

 

전문가 시스템은 실수를 할 수 있는가??

훌륭한 전문가라 할지라도 인간인 이상 실수를 할 수 있다.

전문가 수준으로 동작하는 전문가 시스템의 실수도 허용해야 한다.

전문가들의 판단이 가끔 틀릴 수 있다는 것을 알면서도 여전히 전문가를 신뢰하는 것과 같이 대부분의 경우에는 전문가 시스템이 제공한 해를 신뢰할 수 있겠지만 실수를 할 가능성도 있다는 점을 인지해야 한다 .

그렇다면 전통적인 프로그램이 전문가 시스템에 비해 이점이 있다는 의미일까??

전통적인 프로그램은 이론적으로 항상 같은 “정확한”해를 제공한다.

이에 비해서 , 전통적인 프로그램은 데이터가 완전하고 정확할 때에만 문제를 다룰 수 있다.

데이터가 불완전하거나 약간의 에러를 포함하고 있으면 , 전통적인 프로그램은 아무런 해도 제공하지 못할 뿐만 아니라 틀린 해를 제공한다.

 

반면 전문가 시스템은 사용할 정보가 불완전하거나 모호한 상황에서도 동작할 수 있으며 , 여전히 합리적인 결론에 도달할 수 있다.

 

전문가 시스템의 장점으로는 무엇이 있을까??

전문가 시스템을 전통적인 시스템과 구별할 수 있는 또 다른 중요한 특징은 지식이 처리 과정과 분리되어 있다는 점이다. ( 기반지식과 추론 엔진이 구분되어 있다 )

전통적인 프로그램은 지식의 복합체 이며 , 지식을 처리하는 제어 구조 , 이런 복합적인 구조는 코드가 바뀌면 지식과 처리구조에 영향을 미치므로 프로그램을 이해하고 다시 살펴보기가 어렵다.

전문가 시스템에서는 지식이 처리 메커니즘과 명확하게 분리되어 있기 때문에 전문가 시스템을 만들고 유지하는 작업을 더 쉽게 만든다.

그리고 전문가 시스템 틀을 사용하면 지식 공학자나 전문가가 기반지식에 규칙을 간단하게 입력할 수 있다.

각각의 새로운 규칙은 새로운 지식을 추가시키며 , 전문가 시스템을 더 기능적으로 만들고 , 그 후에 규칙을 바꾸거나 뺌으로써 시스템을 쉽게 수정할 수 있다.