エキスパートシステム
人間がコンピュータと対戦したときに、コンピュータはアール・ウィーバーやトニー・ラルーサのエキスパートシステムに質問して次にとるべき戦略を決定していた。ゲームとしての偶発性(いつ牽制球を投げるかなど)も彼らが提供した確率に基づいて決められた。今ではエキスパートシステムなどとは呼ばず、単に「そのゲームのAIは対戦相手の監督の戦略を提供した」と紹介するだろう。
2007年、Akinatorがオンラインで公開され、的中精度の高さが話題を呼ぶ。判断アルゴリズムの詳細は非公開であるが、画面に表示された質問に対して利用者が行う回答を、回答パターンを記録した知識データベースに照らし合わせて利用者がイメージしている人物やキャラクターの名前を的中させるシステムである。
2008年、バンダイから発売中の携帯玩具『未来予測機 ミライスコープ』は、アメリカの心理学者J.M.デュセイが開発したエゴグラムという性格分析法に基づいた50の質問に答えることでプレイヤーを236タイプの性格に分類し、将来の生活や行動を予測する。ある種の簡単なエキスパートシステムといえよう。
新たな用途として、コンピュータプログラムの自動生成がある。アメリカ空軍の支援で開発されたエキスパートシステムに基づくアプリケーション hprcARCHITECT があり、様々なプロセッサ技術(FPGA、GPU、マルチコア)のシステム向けのプログラムを専門知識がなくても自動生成してくれる。
エキスパートシステムは通常のプログラムと比較したとき、以下のような利点がある。
規則を自然言語的に表現できるため、専門家や利用者が直接エキスパートシステムに知識を入力でき、開発期間が短縮できる。
知識を規則の形で知識ベースに蓄えるため、知識がどれだけ多くても推論エンジンのプログラミングには影響しない。
データベースと同程度の信頼性を有する。
規則の追加・修正・削除が容易である。
推論の根拠を説明できるので、利用者はエキスパートシステムに詰め込まれた専門家の知識を学習することができる。
専門家の知識は、その人物の死や引退と共に消えてしまうが、エキスパートシステムに蓄えることで半永久的に記録することができる。
情報システムにおける組合せ爆発問題も、エキスパートシステムで解決できることがある。障害診断システム、複雑な問題の意思決定支援、教育ソフトなど。