Em fevereiro de 2011 , os americanos assistiram a rede de computadores da IBM Watson competiu em Jeopardy , um show de trivia quiz. O computador bateu facilmente os seus adversários humanos , mas teve dificuldade com questões que usou palavras com múltiplos significados , ou contou com relacionamentos complexos . Embora Watson correu em uma fazenda servidor que enviou milhares de processadores e repositórios de armazenamento enormes , tecnologia semelhante pode ser executado em computadores de mesa , para resolver problemas em domínios muito menores. Instruções
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Selecione um domínio pequeno problema para um projeto piloto inicial. Se o projeto envolve diagnóstico médico , comece com uma área simples, como um pequeno subconjunto de problemas respiratórios .
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Pesquisar na Internet para aprender como os sistemas especialistas trabalham, e que linguagens e ferramentas podem ser utilizadas para o projeto piloto. A maioria dos sistemas especialistas têm duas partes, uma base de conhecimento em que fatos são armazenados , e um motor de inferência que analisa os fatos para responder a perguntas .
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Baixe ferramentas vários sistemas especialistas e experiência, para criar o projeto piloto. Muitas das ferramentas são de código aberto , de modo que pode ser baixado gratuitamente. Os produtos comerciais geralmente oferecem versões gratuitas , mas verifique o custo final antes de escolher estes. Experimente com vários para descobrir qual funciona melhor ferramenta para o projeto e domínio do problema . Depois de algumas tentativas e erros , escolha a melhor delas para criar o sistema especialista.
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Criar a base de conhecimento. Comece por definir fatos de exemplo para ter uma idéia de como o conhecimento é representado . Os fatos são muitas vezes armazenados como "se", então constrói . Se sintoma é a febre , a condição é a gripe . Se sintoma é coriza, condição é resfriado comum. A base de conhecimento é construído em muitos milhares de fatos , por isso considero como reunir esses fatos e levá-los para a forma adequada.
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Determine a interface do usuário. Será uma questão baseada em texto e resposta sessão de trabalho melhor - ou será uma série de questões de múltipla escolha funcionar melhor? Base de dados de esta escolha sobre as pessoas que irão utilizar o sistema e os recursos do software.
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testar o sistema. Desenvolver um conjunto de casos de teste para determinar o quão bem o sistema especialista funciona. Se certos casos de teste não deu as respostas corretas , verifique a base de conhecimento para garantir que os fatos foram codificados corretamente, e que os fatos suficientes estão disponíveis para responder a pergunta. Continue a ajustar o sistema , até que possa responder a todos os casos de teste , bem como a perguntas aleatórias colocadas por testadores.
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expandir o sistema para cobrir todas as áreas do domínio do problema . Continue a adicionar fatos em novas áreas. Refinar a interface do usuário e ajustar o motor de inferência . Se necessário, acrescente outros motores de inferência que podem analisar os dados usando outros algoritmos .