AI (Artificial Intelligence) Expert System – एआई विशेषज्ञ प्रणाली (एक्सपर्ट सिस्टम)
विशेषज्ञ प्रणाली (AI Expert System) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) का एक हिस्सा है। विशेषज्ञ प्रणाली एक कंप्यूटर एप्लीकेशन है जो मानव विशेषज्ञ की तरह निर्णय लेने की क्षमता का अनुकरण करती है।
विशेषज्ञ प्रणात्ली (एक्सपर्ट सिस्टम) द्वारा कई उन समस्याओं को हल किया जा सकता है जिनके लिए आमतौर पर मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। जैसे किसी मनुष्य की बीमारी का पता लगाना, मौसम की भविष्यवाणी करना, वित्तीय पूर्वनुमान करना आदि। विशेषज्ञ प्रणाली एक परस्पर संवादात्मक (Interactive) और भरोसेमंद कंप्यूटर आधारित निर्णय लेने की प्रणाली है। यह उपयोगकर्ता के प्रश्नों के अनुसार तथ्य (Facts), तर्क (Logic) और अनुमानों (Presumptions) के आधार पर जटिल समस्याओं का समाधान निकालता है।
इन प्रणालियों को एक विशिष्ट ज्ञान क्षेत्र या डोमेन के जटिल मुद्दों को हल करने for डिज़ाइन किया गया है। डोमेन नॉलेज से तात्पर्य किसी क्षेत्र विशेष में जानकारी होने से होता है जैसे चिकित्सा, विज्ञान आदि। यह उस विशेष डोमेन नॉलेज को व्यक्त करने, तर्क वितर्क करने तथा जटिल समस्या को हल करने में सक्षम होता है।
इसमें उच्च स्तर की हयूमन इंटेलिजेंस (Human Intelligence) और विशेषज्ञता (Expertise) का इस्तेमाल करके ज्ञान को ज्ञानकोष में संग्रहीत किया जाता है। यह अपने ज्ञानकोष में संग्रहीत ज्ञान का उपयोग कर एक विशेषज्ञ के रूप में जटिल मुद्दे को हल करता है। यह प्रणाली मानव विशेषज्ञ की तरह तथ्यों और अनुमान दोनों का उपयोग करके समस्याओं को समझ कर निर्णय लेने में मदद करती है। एक विशेषज्ञ प्रणात्ली का प्रदर्शन विशेषज्ञ के गहन ज्ञान के आधार पर कंप्यूटर में संग्रहीत ज्ञान पर आधारित है। जितना अधिक ज्ञान, ज्ञानकोष में संग्रहीत होता है, उतना ही वह प्रणाली अपने प्रदर्शन में सुधार करती है। विशेषज्ञ प्रणाली का एक सामान्य उदाहरण Google खोज (Search) बॉक्स मैं टाइप करते समय वर्तनी की त्रुटियों का सुझाव है।
विशेषज्ञ प्रणाली के उदाहरण (Examples of Expert Systems)
एक्सपर्ट सिस्टम के उदाहरण निम्नलिखित हैं –
CADUCEUS और MYCIN चिकित्सा निदान प्रणाली थे। उपयोगकर्ता कंप्यूटर पर अपने लक्षणों का वर्णन करता है जैसे वे डॉक्टर के पास जाते हैं। एक्सपर्ट सिस्टम लक्षण के आधार पर दवाओं की सिफारिश करता है और एक चिकित्सा निदान देता है।
DENDRAL एक्सपर्ट सिस्टम का उपयोग आणविक संरचना (Molecular Structure) को समझने, अनुमान लगाने तथा रासायनिक विश्लेषण के लिए प्रयुक्त किया जाता है।
PXDES एक्सपर्ट सिस्टम का उपयोग फेफड़ों के कैंसर को पहचानने तथा उसकी तीव्रता मापने में किया जाता है।
CaDet विशेषज्ञ प्रणाली जो प्रारंक्षिक अवस्था मैं कैंसर की पहचान कर सकती थी है।
SMH.PAL कई अक्षमता/ विकलांगता वाले छात्रों के मूल्यांकन के लिए एक विशेषज्ञ प्रणाली है।
HEARSAY विशेषज्ञ प्रणाली के माध्यम से आवाज की पहचान करने का एक प्रारंक्षिक प्रयास है।
एक्सपर्ट सिस्टम आवश्यकता
जब हर क्षेत्र मैं विशेषज्ञ के रूप में मानव काम कर रहे हैं तब भी एक्सपर्ट सिस्टम की आवश्यकता क्यों है के लिए हम निम्न बिंदुओं पर बात करें l
- मनुष्य की, चीजों को याद रखने की सीमाएं होती हैं, एक मशीन में जितना डेटा रखा जाए संग्रहित हो जाता है।
- नॉलेज बेस को यदि उचित नॉलेज से अपडेट किया जाता है तो यह कुशलता से काम करता है जबकि व्यक्तियों एक ही नॉलेज बेस देने के बावजूद उनकी कुशलता अलग अलग होती है।
- एक ही डोमेन में कई विशेषज्ञ होते हैं प्रत्येक के पास अलग कौशल, अनुभव होने के कारण यह आसान नहीं कि किसी क्वेरी के जवाब में अंतिम उत्ततर प्राप्त हो। लेकिन यदि विशेषज्ञों से दिया हुआ ज्ञान एक्सपर्ट सिस्टम संग्रहित किया जाता है तो सभी तथ्य और नॉलेज की सहायता से क्वेरी का उचित अंतिम उत्तर देते हैं।
- एक्सपर्ट सिस्टम मैं मानवीय संवेदना, थकान, चिंता, गुस्सा, अवसाद आदि नहीं होते इसलिए भी यह अधिक क्षमता से कार्य कर सकते हैं।
- किसी प्रश्न को हल करने में पूर्ण सुरक्षा प्रदान करते हैं। मनुष्यों में किसी संदर्भ मैं गोपनीयता, निजता और सुरक्षा शत प्रतिशत मिल पाने में संशय बना रहता है।
- संग्रहण क्षमता के कारण यह सभी तथ्यों का उपयोग क्वेरी के लिए कर पाते हैं और कई स्थितियों में मनुष्य सभी तथ्यों को एक साथ एकत्रित कर निर्णय नहीं ले पाते।
- एक्सपर्ट सिस्टम को लगातार अपग्रेड किया जा सकता है, इसकी कार्यक्षमता सतत रूप से बढ़ती जाती है। मनुष्यों की साथ इसमें काफी सीमित संभावनाएं होती है।
एक्सपर्ट सिस्टम के घटक
एक्सपर्ट सिस्टम के घटकों में सम्मिलित हैं –
- यूजर इंटरफेस
- ईंफ्रेंस इंजन
- नॉलेज बेस
हम इन्हें एक-एक करके समझते हैं –
- यूजर इंटरफेस (User Interface) – यूजर इंटरफेस की सहायता से, विशेषज्ञ प्रणाली उपयोगकर्ता (यूजर) के साथ संवाद स्थापित (बातचीत) करती है। यह घटक उपयोगकर्ता द्वारा प्रयोग मैं लाया जा रही क्षाषा में प्रश्नों को लेता है, और इसे “ईंफ्रेंस इंजन (Inference Engine)” मैं भेजता है। इन्फ्रेंस इंजन से प्रतिक्रिया मिलने के बाद, यह उपयोगकर्ता को परिणाम प्रदर्शित करता है। दूसरे शब्दों में, यह एक इंटरफ़ेस है जो गैर-विशेषज्ञ उपयोगकर्ता को एक्सपर्ट सिस्टम के साथ संचार करने मैं मदद करता है। उपयोगकर्ता के लिए यह जरूरी नहीं है की वह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का विशेषज्ञ हो l
- इन्फ्रेंस इंजन (Inference Engine) – इन्फ्रेंस इंजन में किसी विशेष समस्या को हल करने के लिए नियम संग्रहित होते हैं।इसलिए इस को एक्सपर्ट सिस्टम का मस्तिष्क कहा जाता है यह यूजर की समस्याओं (Query) का समाधान करने के लिए तथ्यों (Facts) और नियमों (Rules) का चयन करता है। एक सही, दोषरहित समाधान के लिए आवश्यक है की इन्फ्रेंस इंजन द्वारा सही प्रक्रियाओं और नियमों का उपयोग हो। किसी निष्कर्ष को प्राप्त करने या नई जानकारी को निकालने के लिए यह नॉलेज बेस पर इन्फ्रेंस नियम को लागू करता है। यह उपयोगकर्ता द्वारा पूछे गए प्रश्नों के त्रुटि- रहित समाधान को प्राप्त करने मैं मदद करता है। यह आवश्यकता होने पर नए ज्ञान को नॉलेज बेस मैं सम्मिलित करता है और उन विवादों का समाधान निकालता है जब किसी अनुप्रयोग मैं एक से ज्यादा नियम लागू होते हैं।
प्रश्न के उचित जवाब के लिए sha इंजन निम्न रणनीतियों का उपयोग करता है
- फॉरवर्ड चेनिंग (Forward Chaining) – यह विशेषज्ञ प्रणाली की कार्यनीति का हिस्सा है की वह इस सवाल का जबाव दे सकें, “आगे क्या हो सकता है?” अतः इन्फ्रेंस इंजन स्थितियों, शर्तों और कारणों के अनुक्रम का अनुसरण करता है और अंत में निष्कर्ष निकालता है। वह सभी तथ्यों और नियमों पर विचार करता है । इस कार्यनीति का उपयोग निष्कर्ष, परिणाम या प्रभाव पर कार्य करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, ब्याज दरों में परिवर्तन के आधार पर शेयर बाजार की स्थिति का पूर्वानुमान लगाना।
- बैकवर्ड चेनिंग (Backward Chaining) – यह विशेषज्ञ प्रणाली की कार्यनीति का हिस्सा है की वह इस सवाल के उत्तर का पता लगाती है की “यह क्यों हुआ?” पूर्व में हो जो चुका है उसके आधार पर, इन्फ्रेंस इंजन यह पता लगाने की कोशिश करता है कि इस तरह के परिणामों के लिए अतीत में कौन सी स्थितियां हो सकती थीं। इस रणनीति का उपयोग कारण और वजह को जानने के लिए किया जाता है । उदाहरण के लिए, मानव शरीर में कैंसर के होने के कारण की जांच करना।
- नॉलेज बेस (Knowledge Base) – बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन करने के लिए ज्ञान की आवश्यकता होती है। इसके नॉलेज बेस में किसी विशिष्ट ज्ञानक्षेत्र (डोमेन) से संबंधित उच्च-गुणवत्ता वाला ज्ञान शामिल है। नॉलेज बेस का अर्थ “तथ्यों के भंडार” से है। “डेटा” तथ्यों का संग्रह है । यह किसी ज्ञानक्षेत्र की समस्या (कार्य डोमेन) के हिसाब से डेटा और तथ्यों के रूप में जानकारी को एकत्रित या व्यवस्थित करता है। इसके साथ समस्या को हल करने के नियम और प्रक्रियाओं की जानकारी भी इसमें शामिल होती है। यह कह सकते हैं कि एक्सपर्ट सिस्टम की सफलता मुख्यतः नॉलेज बेस पर निर्भर होती है। यह ज्ञान का भंडारण है जिसमें अलग-अलग क्षेत्र की विशिष्ट जानकारियों का संग्रह होता है। यह विशेष ज्ञानक्षेत्र (डोमेन) के विभिन्न विशेषज्ञों से प्राप्त ज्ञान को संग्रहीत करता है। जितना अधिक ज्ञान का आधार होगा, उतना ही सटीक होगा एक्सपर्ट सिस्टम।
नॉलेज रिप्रेजेंट्शन (Knowledge Representation) – किसी ज्ञान (Knowledge) को नॉलेज बेस में व्यवस्थित करने का तरीका है। विशेषज्ञ प्रणाली के उपयोगकर्ता को यह समझाने में मदद करता है कि विशेषज्ञ प्रणाली किसी विशेष निष्कर्ष पर कैसे पहुंची। यह IF-THEN-ELSE नियमों पर आधारित है।
नॉलेज एक्विजिशन : नॉलेज एक्विजिशन अथवा ज्ञान अर्जन विभिन्न विशेषज्ञों से किस प्रकार ज्ञान प्राप्त कर ज्ञान के आधार में संग्रहीत किया जा सकता है। किसी भी विशेषज्ञ प्रणाली की सफलता प्रमुख रूप से ज्ञान के आधार में संग्रहीत जानकारी की गुणवत्ता, पूर्णता और सटीकता पर निर्भर करती है। ज्ञान का आधार संबंधित विषय के विशेषज्ञों और विद्वानों से उस डोमेन की जानकारी और सूचनाओं को प्राप्त कर ने से बनता है। प्राप्त जानकारी और सूचनाओं को IF-THEN-ELSE के नियमों के तहत अर्थपूर्ण व सार्थक तरीके से वर्गीकृत किया जाता है जिससे इंटरफ़ेस मशीन द्वारा आसानी से उपयोग किए जा है ।
विशेषज्ञ प्रणाली की विशेषताएं (Characteristic of Expert System)
विशेषज्ञ प्रणाली की प्रमुख विशेषताएं निम्नलिखित हैं –
- विशेषज्ञ प्रणात्ली उच्च दक्षता और सटीकता के साथ किसी विशिष्ट डोमेन के लिए बनाई जाती है। किसी भी प्रकार की जटिल समस्या को हल करने के लिए प्रभावी, सटीक और उच्च प्रदर्शन प्रदान करती है।
- एक विशेषज्ञ प्रणात्री किसी भी जटिल समस्या का कम समय में सटीक समाधान करके यूजर को प्रतिक्रिया देता है।
- एक एक्सपर्ट सिस्टम इस तरह से प्रतिक्रिया प्रदान करें जिसे उपयोगकर्ता द्वारा आसानी से समझा जा सके। यह मानव भाषा में इनपुट ले सकता है और उसी तरह आउटपुट प्रदान करता है।
- विशेषज्ञ प्रणाली विश्वसनीय होना चाहिए तथा इसके द्वारा सटीक आउटपुट उत्पन्न होना चाहिए।
- विशेषज्ञ प्रणाल्ली लचीला होना चाहिए जिससे समय-समय पर इसमें नई जानकारी को जोड़ा जा सके।
विशेषज्ञ प्रणाली के लाभ (Advantages of Expert System)
- यह कंप्यूटर प्रोग्राम आधारित होते हैं इसलिए किसी समस्या पर निर्णय लेने या चुनने के तरीके पर सभी नियम और शर्तें हमेशा स्पष्ट होती है। यह भावनाओं, तनाव या थकान से प्रभावित नहीं होता बल्कि इसमें सभी ज्ञान या तर्क क्रमबद्ध होते हैं। जिसके कारण इन प्रणालियों का प्रदर्शन स्थिर रहता है। मतलब एक सी स्थिति में हर बार एक ही निर्णय मिलता है।
- विशेषज्ञ प्रणाली के सॉफ्टवेयर एक ही समय में सभी के लिए उपलब्ध हैं। कई उपयोगकर्ता एक साथ एक एक्सपर्ट सिस्टम का उपयोग कर सकते हैं और तुरंत उससे प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं।
- विशेषज्ञ प्रणाली बहुत सारे नियम और शर्तें होती हैं जिनको मेमोरी में स्टोर करके रखते हैं। मेमोरी में ज्ञान संग्रहीत करने के कारण सभी के लिए समान रूप से सुलभ हैं और काम को तेजी से करते है।
- विशेषज्ञ प्रणाली हमेशा उपलब्ध हैं। इन तक कभी भी यानि 24/7 तक पहुँचा जा सकता है। यह मानव विशेषज्ञों पर विशेषज्ञ प्रणाली के महत्त्वपूर्ण लाक्षों में से एक है।
- उनका उपयोग जोखिम भरे स्थानों के लिए किया जा सकता है जहां मनुष्य की उपस्थिति सुरक्षित नहीं है।
- विशेषज्ञ प्रणात्ली की गलती करने की दर मानवीय गलतियों की तुलना में कम है।
- विशेषज्ञ प्रणाली के उपयोग से समस्या-समाधान के लिए परामर्श विशेषज्ञों का खर्च कम करता है।
विशेषज्ञ प्रणाल्ली की सीमाएँ (Limitations of Expert Systems)
- यदि ज्ञान आधार में त्रुटियां या गलत जानकारी स्टोर है तो विशेषज्ञ प्रणाली के निर्णय गलत हो सकते है।
- विशेषज्ञ प्रणाल्ली आम तौर पर एक विशिष्ट ज्ञान तंत्र के लिए बनाया जाता है। जबकि एक मानव एक से अधिक क्षेत्रों मैं विशेषज्ञ हो सकता है। अलग-अलग ज्ञान क्षेत्रों के अलग-अलग विशेषज्ञ प्रणाली बनाए जाते हैं।
- विशेषज्ञ प्रणाली को खरीदने या इनस्टॉल करने के लिए आवश्यक समय और लागत बहुत अधिक है। एक्सपर्ट सिस्टम विकसित करने के लिए और आवश्यक ज्ञान प्राप्त करने के लिए भारी मात्रा मैं समय की आवश्यकता होती है।
- प्रत्येक समस्या अलग है इसलिए एक मानव विशेषज्ञ रचनात्मक तरीके से अलग अलग समाधान बता सकते हैं। लेकिन एक विशेषज्ञ प्रणाली विभिन्न परिदृश्यों के लिए रचनात्मक उत्पादन नहीं कर सकता है।
विशेषज्ञ प्रणालियों के विकास में भागीदार (Partners in the Development of Expert Systems)
विशेषज्ञ प्रणाली के निर्माण में तीन प्राथमिक भागीदार हैं –
- डोमेन विशेषज्ञ : वह एक व्यक्ति या समूह है जिसकी विशेषज्ञता और ज्ञान एक विशेषज्ञ प्रणाली को विकसित करने के लिए लिया जाता है। एक विशेषज्ञ प्रणाली (ES) की सफलता विशेषज्ञों द्वारा प्रदान किए गए ज्ञान पर निर्भर करती है।
- नॉलेज इंजीनियर : नॉलेज इंजीनियर एक तकनीकी व्यक्ति होता है जो डोमेन विशेषज्ञों से ज्ञान इकट्ठा करता है और कंप्यूटर सिस्टम में ज्ञान को एकीकृत करता है।
- एंड-यूज़र (उपयोगकर्ता) : यह एक व्यक्ति या लोगों का समूह है जो सलाह प्राप्त करने के लिए विशेषज्ञ प्रणाली का उपयोग कर रहा है।
विशेषज्ञ प्रणाली के अनुप्रयोग (Applications of Expert Systems)
औद्योगिक और वाणिज्यिक समस्याओं के लिए विशेषज्ञ प्रणाली प्रौद्योगिकी (Technology) के बहुत अनुप्रयोग है। ज्ञान के विविध क्षेत्रों में इस तरह के एप्लीकेशन उपयोग आते हैं। एक्सपर्ट सिस्टम के कुछ लोकप्रिय अनुप्रयोग निम्नलिखित है –
- इस तरह के सिस्टम मैं एक या अधिक जटिल समस्याओं और उनके लक्ष्य का अध्ययन किया जाता है। पता लगाया जाता है कि लक्ष्य किस प्रकार प्राप्त किया गया है। उनमें होने वाले क्रियाओं का समयबद्ध अध्ययन किया जाता है। इस मैं शामिल व्यक्तियों, कर्मियों, साज सामान एवं अन्य समस्याओं का अध्ययन किया जाता है। इसका व्यवसाय कार्यक्षमता को बढ़ाने में उपयोग किया जाता है। उदाहरण स्वरूप, एयरलाइन में विमान की उड़ान के समय उड़ानों, कर्मियों और फाटकों का समयोचित प्रबंधन किया जा सकता है, फैक्ट्री में जॉब शॉप शेड़यूलिंग, फैक्ट्री मैं निर्माण प्रक्रिया की योजना, जहाज़ी माल (कार्गो) की शेडुलिङ्ग करना।
- प्रक्रियाओं की निगरानी करने के लिए भौतिक उपकरणों से वास्तविक समय मैं आंकड़ों को प्राप्त करती है। विसंगतियों और विफलता को दूर करने, भविष्य की प्रवृत्ति क्या होगी, अध्ययन कर निर्धारित लक्ष्य बनाते हैं। रीयल-टाइम सिस्टम के उदाहरण जिसमें सक्रिय रूप से प्रक्रियाओं की निगरानी करते हैं, वे इस्पात बनाने और तेल शोधन उद्योगों मैं पाए जा सकते हैं।
- ऐसे सिस्टम शामिल हैं जो डिवाइस के दोषों को कम करते हैं और खराबी आने पर गलतियों को ठीक करते हुए अनुभव अर्जित करते हैं। उदाहरण – वाहनों, कंप्यूटरों में दोषों का पता लगाना।
- विशेषज्ञ प्रणाली का मुख्य कार्य ज्ञान वितरित करना है जो उपयोगकर्ता की समस्या के संदर्भ में प्रासंगिक है। इस डोमेन के लिए उपयोग किए जाने वाले दो व्यापक विशेषज्ञ प्रणाली हैं। पहला एक सलाहकार है, जो किसी उपयोगकर्ता को किसी पाठ में उपयुक्त व्याकरणिक उपयोग के बारे में बताता है। दूसरा एक कर सलाहकार है जो एक कर तैयारी कार्यक्रम मैं शामिल होता है और उपयोगकर्ता को कर रणनीति, रणनीति और व्यक्तिगत कर नीति पर सलाह देता है।
- वित्तीय सेवा उद्योगों में विशेषज्ञ प्रणाली तकनीकों का उपयोग किसी भी प्रकार के संभावित धोखाधड़ी, संदिग्ध गतिविधि का पता लगाने और बैंकरों को सलाह देने के लिए किया जाता है कि उन्हें व्यवसाय के लिए ऋण प्रदान करना चाहिए या नहीं। बीमा कंपनियों ने ग्राहक द्वारा प्रस्तुत जोखिम का आकलन करने और बीमा के लिए एक मूल्य निर्धारित करने के लिए विशेषज्ञ प्रणालियों का उपयोग किया है। शेयर बाजार, आदि पर निगरानी और भविष्य का पूर्वानुमान है।
- रोग निदान प्रणाली जो पूर्व मैं प्राप्त डाटा से रोगों का अंदाजा लगा सके, जिससे बीमारी के कारण को कम कर सके अथवा मानव शरीर पर चिकित्सकीय आपरेशन कर सके ।
