# Intelligenza artificiale/Sistemi esperti

Intelligenza artificiale
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* DefinizioneIntelligenza artificiale/Definizione
* StoriaIntelligenza artificiale/Storia
* FilosofiaIntelligenza artificiale/Filosofia
** Test di TuringIntelligenza artificiale/Test di Turing
** Stanza cineseIntelligenza artificiale/Stanza cinese
* Rappresentazione della conoscenzaIntelligenza artificiale/Rappresentazione della conoscenza
** Linguaggi formaliIntelligenza artificiale/Linguaggi formali
** Alberi di decisioneIntelligenza artificiale/Alberi di decisione
* Apprendimento automaticoIntelligenza artificiale/Apprendimento automatico
** Apprendimento non supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento non supervisionato
*** ClusteringIntelligenza artificiale/Clustering
*** Regole di associazioneIntelligenza artificiale/Regole di associazione
** Apprendimento supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento supervisionato
*** Regole di decisioneIntelligenza artificiale/Regole di decisione
*** Sistemi espertiIntelligenza artificiale/Sistemi esperti
** Apprendimento con rinforzoIntelligenza artificiale/Apprendimento con rinforzo
*** AgenteIntelligenza artificiale/Agente
*** Reti neuraliIntelligenza artificiale/Reti neurali
*** Algoritmi geneticiIntelligenza artificiale/Algoritmi genetici
*** ClassificatoriIntelligenza artificiale/Classificatori
* Logica FuzzyIntelligenza artificiale/Fuzzy
* Problema di soddisfacimento di vincoliIntelligenza artificiale/Problema di soddisfacimento di vincoli
* ApplicazioniIntelligenza artificiale/Applicazioni
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Il termine sistema esperto identifica una categoria di programmi informatici legati all'intelligenza artificiale che, dopo essere stati opportunamente istruiti, sono in grado di dedurre nuove informazioni da un insieme di informazioni di partenza. I sistemi esperti sono stati creati per aiutare l'umano nella scelta di opzioni e competenze.
Un sistema esperto si fonda sulla competenza umana registrata nella cosiddetta base di conoscenza (ad esempio sotto forma di regole), aggiornabile in base all'esperienza. Come avviene per l'esperto umano, il sistema esperto può operare su dati qualitativi e incompleti. Può infatti utilizzare forme di ragionamento approssimato, attraverso tecniche probabilistiche o facendo ricorso alla cosiddetta "fuzzy logic", reso spesso come logica sfumata, un tipo di logica a più valori.
Ciò che rende diversi i sistemi esperti da altri algoritmi di intelligenza artificiale è che un sistema esperto è sempre in grado di spiegare logicamente le sue decisioni, mentre ciò non è vero per esempio nelle reti neurali. Tuttavia, se una rete neurale si limita a produrre le regole di una fuzzy cognitive machine, un sistema fuzzy, allora si ha il vantaggio della flessibilità delle reti neurali associato alla possibilità di risalire alla logica delle decisioni, tramite l'esame delle regole fuzzy prodotte.

## Categorie

I sistemi esperti si dividono in due categorie principali:

### Sistemi esperti basati su regole

I sistemi esperti basati su regole sono dei programmi composti da regole della forma IF condizione THEN azione. Dati una serie di fatti, i sistemi esperti, grazie alle regole di cui sono composti, riescono a dedurre nuovi fatti.
Per esempio: Supponiamo di avere un problema di salute, forniamo al sistema esperto i seguenti fatti: 1) ho mal di testa 2) sono raffreddato; 3) la temperatura corporea è di 38 gradi centigradi il sistema esperto assume i fatti e sceglie una regola così formata: IF ((mal di testa) AND (raffreddore) AND (temperatura = 38)) THEN (Il suo problema è INFLUENZA)

### Sistemi esperti basati su alberi

Un sistema esperto basato su alberi, dato un insieme di dati ed alcune deduzioni, creerebbe un albero che classificherebbe i vari dati. Nuovi dati verrebbero analizzati dall'albero e il nodo di arrivo rappresenterebbe la deduzione.
È da notare che un sistema esperto non è "intelligente" nel senso comune della parola, ossia in modo creativo. Le deduzioni di un sistema esperto non possono uscire dall'insieme di nozioni immesse inizialmente e dalle loro conseguenze. Ciò che li rende utili è che, come i calcolatori elettronici, possono maneggiare una gran quantità di dati molto velocemente e tenere quindi conto di una miriade di regole e dettagli che un esperto umano può ignorare, tralasciare o dimenticare.