היסטוריה של הבינה המלאכותית
הבינה המלאכותית > מערכות מומחה

מערכת מומחה היא מערכת מידע ממוחשבת המסוגלת לתפקד כמומחה או לסייע למומחה אנושי בתחום ידע מסוים. תשובותיה מבוססות על סט של כללים, או על מאגר ידע שהוכן מראש בתחום המבוקש.
מערכות מומחה עושות שימוש בשילוב של אלגוריתמים כגון שרשור לאחור (אנ') שרשור קדימה (אנ'), Rete שפורסם לראשונה בשנת 1974 על ידי צ'ארלס פורגי מאוניברסיטת קרנגי מלון, על רשתות בייסיאניות, על לוגיקה עמומה, ועל האלגוריתמים השונים שפותחו עבור למידת מכונה. בחירת האלגוריתמים ושילובם תלויים בשימוש במערכת המומחה, באופי הבעיה שיש לפתור ובדרישות ממערכת המומחה.
מערכות המומחה התפתחו באופן משמעותי מאז הופעתן בשנות ה-60 של המאה ה-20. להלן מספר אבני דרך בהתפתחותן:
הגישה הסימבולית (1950 – 1960) שפותחה על ידי הרברט סיימון ואלן ניואל התמקדה בייצוג ידע באמצעות סמלים וכתיבת תכנות לוגית ליצירת מערכות מבוססות כללים. הצלחות ה־Logic Theorist ו"פותר הבעיות הכללי" של הרברט סיימון, קליף שו ואלן ניואל הניחו את היסודות לייצוג סימבולי של מידע מתוך מאגר מידע קיים ושל תהליכים קוגניטיביים מסדר גבוה. מערכות אלה לא למדו באופן עצמאי ולא שכללו את האלגוריתם שלהן בהתאם, אלא תסתמכו על מאגר המידע שהוזן לתוכן. הן יכלו לקבל החלטות או לתת המלצות בהתבסס על נתונים אלה בלבד.
מערכת המומחה הראשונה הוצגה בשנת 1965 על ידי אדוארד פייגנבאום. מטרת מערכת DENDRAL הייתה לנבא את המבנה המולקולארי של חומרים אורגניים על סמך נתונים שהושגו ממכשירים מדעיים.
בין השנים 1970 – 1980 המחקר התמקד בכיוון שמירה וקידוד המומחיות האנושית במערכות מחשב. הדבר הוביל לפיתוח שפות התכנות ליספ ופרולוג שאפשרו למומחים לנסח את הידע שלהם בצורה מובנת למחשבים. כמוכן פותחו אלגוריתמים חזקים לחיפוש כגון *A ומנועי הסקה שאפשרו למערכות המומחה לנווט במאגרי מידע גדולים ולהגיע למסקנות על בסיס המידע הזמין.
בשנת 1970, המרכז הבינלאומי לבינה מלאכותית השל SRI פיתח את המערכת PROSPECTOR במטרה לסייע לגאולוגים בשלבים הראשונים של חקירת אתרי קידוח למינראלים. המערכת התבססה על הידע ועל תהליך החשיבה של מומחים לגאולוגיה.
בשנת 1972, מערכת המומחה MYCIN שנכתבה באוניברסיטת סנפורד, סייעה באבחון זיהומים בדם והציע דרכי טיפול. פעילותה התבססה על 500 כללים והיא תפקדה ברמה של מומחה בתחום.
מערכות אלה הוכיחו שאפשר לקודד מומחיות אנושית לתוך תוכנות מחשב לצורך אבחון, תכנון ומשימות אחרות.
בשנת 1978 הוצגה המערכת, MOLGEN שנכתבה בסטנפורד על ידי מארק סטפיק ופיטר פרידלנד, אשר יישמה את תחומי האלגברה החישובית והבינה המלאכותית בביולוגיה מולקולארית על מנת לסייע לחוקרים לתכנן ניסויים מורכבים ולבחון את המבנה של חומצות גרעין ושל מולקולות.
בשנת 1987 הושקה באופן מסחרי גרסה 2.0 של ALACRITY, מערכת ראשונה לייעוץ אסטרטגי וניהולי המסחרי. המערכת התבססה על מאגר של 3,000 כללים בנושא התפתחות השווקים ואסטרטגיות תחרותיות על מנת לספק תשובות 100 שאלות אסטרטגיות.
יישום עבודתו של פרופסור לוטפי זאדה מאוניברסיטת קליפורניה בברקלי. בנושא לוגיקה עמומה במערכות מומחה בשנות השונים של המאה העשרים איפשרה לטפל במצבים שבהם הבעיה או פתרונה או שניהם כאחד אינם ניתנים לניסוח בצורה לוגית. הלוגיקה העמומה מציעה שיטה בעזרתה ניתן לבטא מצבים עמומים בשיטות מוגדרות היטב, וכך לטפל בצורה ממוחשבת בהחלטות ובהסקה באופנים הקרובים יותר לאופן בו אנשים מחליטים או מסיקים.
התקדמות משמעותית בתחום מערכות המומחה הושגה בין השנים 1980 - 1990 עם שילוב מערכות עצביות מלאכותיות, עצי החלטה, רשתות בייסיאניות ואלגוריתמים של למידת מכונה. שילוב זה אפשר למערכות המומחה להתאים את עצמן למידע חדש ולשפר את ביצועיהן.
בזכות ההתקדמות בעיבוד שפה טבעית, אונטולוגיה ורשתות סמנטיות, בין השנים 1990 – 2000 המערכות יכלו להבין שאלות שנשאלו בשפה הטבעית ולהציע תשובות. המשתמשים יכלו לתקשר עם המערכות ללא צורך בתכנות. האונטולוגיה סיפקה מסגרת מובנית להגדרה פורמלית של מושגים וקשרים בתחום מסוים ובכך אפשרה למערכות המומחה להציג, לרכוש, להשתמש מחדש, לשתף ולעבד את הידע בתחום.