PC-s tudásalapú rendszerek, lehetőségeik és korlátaik

I. Szabályalapú rendszerek (Clips, M1)

1. Az összes tudásmorzsa szabályok formájában van megadva (IF ... THEN vagy THEN .. IF ).
2. A következtetés iránya lehet előrefelé (Clips, adatvezérelt), ill. visszafelé (M1, célvezérelt) haladó.

3. Bizonyos rendszerekben van lehetőség bizonytalanságkezelésre (certanty factor, CF). Ekkor a szabály alakja pl. 
   IF ... THEN ... CF <érték>.
    A rendszerek definiálnak egy kalkulust, amivel  a levezetés során kiszámolhatjuk a CF értékeket, de ezek matematikailag nincsenek úgy megalapozva, mint pl. a valószínűség-számításban. Pl. az M1-ben ez %-ban van megadva. Ha a levezetés során a CF 20 % alá csökken, akkor a rendszer elveti ezt az utat.

4. A szabályokat ki lehet egészíteni magyarázatokkal. Ezeket egy magyarázó alrendszer használja fel bizonyos típusú kérdések megválaszolására. A leggyakrabban használt kérdéstípusok:
    - HOW: Hogyan jutottál erre az eredményre?
    -WHY NOT: Miért nem ez és ez az eredmény?
    -WHAT IF: Mi lenne, ha ezt és ezt választanám?
5. Kapcsolat a felhasználóval, kérdésfeltevés, ami tképpen szabály, a Clipsben pl. ugyanolyan a szintaktikája, mint egy közönséges szabálynak.
6. Mindkét rendszer tulajdonképpen ömlesztett szabályhalmazon dolgozik, egyszerre van jelen a tárgyterületről származó tudás és a vezérlést befolyásoló heurisztika. 

II. Hibrid rendszerek (Flex)

1. Itt a tudás már strukturált, kereteket és szabályokat tartalmaz, ezért is hibrid. 
    - A keretek objektum - attribútum - érték hármasok, hasonlóan épülnek fel, mint az objektumorientált rendszerekben az osztályok. Ezeket kiegészítik a keretek közötti relációk, kiemelt fontosságú az "is a" reláció, az öröklődés.
2. Az általános rendszertervezés hibrid rendszerekben sokkal több meggondolást igényel, a keretek és kapcsolataik kialakítása több lépcsőben történik. Segítségükkel bonyolultabb szakértői rendszerek építhetőek.

III. Lehetőségek

Problématípusok

• Diagnosztizáló (pl. orvos a tünetek alapján keresi a betegséget)
• Monitorozó (folyamatirányításban jelek/jelzések alapján dönt)
• Konfiguráló (felhasználói igények alapján javasol)
• Ütemező (igények/erőforrások/kényszerfeltételek alapján ütemez)

Az egyes keretrendszerek hatáskörei

• A hatáskör függ a feladat típusától, ill. nagyságától (a kis méretű feladatnak elég a PC-s erőforrás, a nagy méretű feladat már nagygépes rendszert igényel, a középméret valahol a kettő között van). 
• Célvezérelt rendszer: diagnosztizálás, kis/középméretű monitorozás, kis méretű konfigurálás
• Adatvezérelt rendszer: kis/középméretű monitorozó problémák esetében
• Hibrid rendszerek középméretű ill. bonyolult problémákra minden problématípusban
• A Clips, M1 ill a Flex kisméretű PC-s rendszerek, bonyolultabb problémák megoldására nem alkalmasak

IV. Korlátok

Felszíni (szakértői) ill. mélyrétegű tudás

• tárgyterülettől függő tények, heurisztikák, speciális elméletek jellemzik a szakértői tudást
• mélyrétegű tudás: tárgyterülettől független definíciók, általános elméletek, mindaz, amire a mindennapi életben a "józan ész" kifejezést használjuk. Az alább leírt hátrányok mind ennek a hiányára vezethetők vissza.
• a jelenlegi tudásalapú rendszerek nem alkalmasak a mélyrétegű tudás ábrázolására, felhasználására
• szűk szakértői területet írnak le, a felszíni tudás egy kicsiny részét használják (becslések alapján egy szakértő által ismert szabályok száma tízezres nagyságrendű, míg a "legjobban képzett" rendszer max. pár ezer szabályt ismer)
• sok a kivételes eset, ami bonyolítja a rendszert.
• félreérthetik a feladatot (ekkor nem adnak korrekt választ), nem ismerik fel saját korlátaikat.