Modelimi në Biznes Internacional

Pedagogu: Dr. Safet Gerxhaliu

Prishtinë,

Viti akademik 2013/2014

Sistemet e Specializuara të Informacionit në Organizata:

Inteligjenca Artificiale dhe Sistemet Expert

• Termi “Inteligjencë Artificiale” (artificial intelligence - AI) u përdor në

vitin 1956 për të treguar kompjuterat që kishin aftësinë të imitonin ose

të përsërisnin funksionet e trurit njerëzor. Një pjesë e njerëzve

predikuan që kompjuterat do të ishin po aq “të zgjuar” sa edhe njerëzit.

Ky predikim nuk është ende realizuar, por përfitimet nga inteligjenca

artificiale në biznes dhe në kërkime shkencore janë të dukshme sot. AI

të avancuara kanë çuar në shumë aplikime praktike që kanë aftësi të

marrin vendime komplekse.

2

NJË VËSHTRIM MBI INTELIGJENCËN

ARTIFICIALE

• Disa filma dhe dokumentar shkencorë janë realizuar mbi bazën e

skenarëve që kanë të bëjnë me sistemet e kompjuterave dhe makinat

inteligjente duke “intriguar” gjithë botën. Kompjuterat, siç është Hal

në filmin klasik “2001: A space Odyssey”, janë një shikim futuristik se

si duhet të jenë ato në të ardhmen. Edhe pse ato janë treguar për të

krijuar efekte në film, ne shohim një sërë aplikimesh reale të shumë

sistemeve të kompjuterave që përdorin konceptin e AI. Këto sisteme

ndihmojnë në përcaktimin e diagnozave mjeksore, në zbulimin e

burimeve natyrore, përcaktojnë se cilat pajisje mekanike nuk punojnë

apo projektojnë dhe zhvillojnë sisteme të tjera kompjuterash.

3

Inteligjenca Artificiale në përspesktivë

• Sistemet e Inteligjencës Artificiale përfshijnë njerëzit, proçedurat,

harduerët, softuerët, të dhënat dhe njohuritë që nevojiten për të krijuar

sisteme kompjuterash dhe makineri që demonstrojnë karakteristikat e

inteligjencës. Këtu përfshihen kërkuesit, shkenctarët dhe ekspertët në

lidhje me atë se si mendojnë njerëzit. Objektivi i sistemeve AI

bashkëkohore nuk është të zëvendësojë krejtësisht marrjen e

vendimeve njerëzore, por të replikojë për disa probleme të mirë-

përcaktuara. Ashtu si dhe sistemet e tjera të informacionit, qëllimi

kryesor i aplikimeve të inteligjencës artificiale në biznes është të

ndihmojë organizatën të përmbushë qëllimet e saja.

4

Natyra e inteligjencës

• Duke filluar nga hapat e para të AI, kërkimet në këtë fushë u fokusuan

në zgvillimin e makinave me sjellje inteligjente. Disa nga

karaktersitikat e sjelljes inteligjente përfshijnë aftësinë për të vepruar si

më poshtë:

• Mëso nga eksperienca dhe apliko njohuritë e marra nga eksperienca.

Të jesh në gjendje të mësosh nga situatat dhe ngjarjet e kaluara është

një komponente e rëndësishme e sjelljes në mënyrë inteligjente dhe

është një aftësi e qënieve njerëzore, të cilët mësojnë nga testimet dhe

gabimet. Por të mësosh nga eksperienca nuk është natyrale për

kompjuterat.

5

• Të dish të sillesh në një situatë komplekse. Njerëzit përfshihen në

situata komplekse. Kështu, liderat botëror ndeshen me vendime të

vështira politike që kanë të bëjnë me konfliktet, kushtet e ekonomive

globale, urinë dhe varfërinë. Në biznes, ekzekutivët dhe menaxherët e

niveli të lartë ndeshen me tregje komplekse, me konkurentë të vështirë

dhe sfidues, më rregulla qeveritare të komplikuara dhe me kërkesën

për forca pune.

• Të zgjidhësh problemin edhe në mungesë të një informacioni të

rëndësishëm. Vendim-marrja ndeshet shpesh me paqartësira të

ndryshme. Jo rrallë, vendimet mund të merren edhe kur kemi një

informacion të panevojshëm ose jo të saktë, sepse të mbledhësh të

gjithë informacionin është shumë e kushtueshme dhe e pamundur. Ju

mund të keni parë filma ku kompjuterat ju përgjigjen komandave

njerëzore me fjali si “Does not compute” (nuk e kryen një llogaritje)

ose “Insufficient information” (informacion i pamjaftueshëm).

6

• Të përcaktosh se çfarë është e rëndëshime. Të njohësh se çfarë është

vërtet e rëndësishme ndikon direkt në një vendim-marrje të mirë. Çdo

ditë “bombardohemi” me fakte dhe duhet të përpunojmë një “mal” me

të dhëna. Përcaktimi se cilët elementë janë të rëndësishëm bën dallimin

midis vendimeve të mira dhe atyre që janë të destinuara të dështojnë.

• Te reagosh me shpejtësi dhe korrekt në një situatë të re. Njerëzit

veprojnë shpejt dhe me korrektësi në situata të reja, ndërsa kompjuterat

nuk e kanë këtë aftësi pa u pajisur me programe komplekse.

• Të kuptosh imazhet vizuale. Të interpretosh imazhet vizuale është

jashtëzakonisht e vështirë, madje dhe për kompjuterat e sofistikuar.

Njerëzit dhe kafshët i vështrojnë objektet duke ndërvepruar në

ambjentin tonë si dhe duke kuptuar se çfarë ndodh në të. Të qënurit i

aftë për të kuptuar dhe interpretuar korrekt imazhet vizuale është një

proçes kompleks për sitemet e kompjuterave.

7

• Të përpunosh dhe manipulosh simbolet. Njerëzit shohin, manipulpjnë

dhe përpunojnë simbole çdo ditë. Imazhet vizuale i ofrojnë një tufë

informacionesh trurit tonë. Në të kundërt, kompjuterat e kanë të

vështirë të trajtojnë përpunimin dhe arsyetimin e simboleve. Edhe pse

kompjuterat janë të shkëlqyer në llogaritjet numerike, ata nuk janë aq

të mirë në përpunimin e simboleve dhe objekteve tre-dimensionale.

Megjithatë, kompjuterat e sotëm përpunojnë dhe manipulojnë simbole

deri në një farë baze (të kufizuar).

• Të jesh intuitiv dhe të kesh imagjinatë. Sipas historisë, disa njerëz i

kanë kthyer sistuatat e vështira në avantazhe, duke qënë krijues dhe me

imagjinatë. Ndërtimi i produkteve dhe shërbimeve të reja duke u nisur

nga një situatë egzistues (shpesh herë negative) është një karakteristikë

njerëzore.

• Të përdorësh “heuristics”. Në disa vendime, njerëzit përdorin

heuristics (rregulli i gishtit që vjen nga eksperienca) ose të marrurit

me mënd të gjërave. Në këto tipe vendimesh, përdoret rregulli i gishtit,

pa parë të gjitha alternativat dhe mundësitë. Sot, disa kompjutera e

kanë këtë aftësi. 8

Dallimi midis inteligjencës natyrale

dhe asaj artificiale

9

Degët kryesore të Inteligjencës Artificiale

10

Sistemet Eksperte

• Një sistem ekspert konsiston në harduerë dhe softuerë që ruajnë

njohuritë dhe konludojnë në mënyrë të ngjashme me ekspertët

njerëzorë. Meqë ato kanë shumë aplikime në biznes, ne do t’i shohim

më tej në mënyrë më të detajuar.

• Robotika përfshin ndërtimin e pajisjeve kompjuterike ose mekanike që lyejnë

makinat, bëjnë çpime me preçizion, si dhe kryejnë detyra të tjera që kërkojnë

një shkallë të lartë preçizioni ose të dëmshme për njerëzit. Robotët e sotëm

kombinojnë makinat më preçizion të lartë me sofuerë kontrolli të sofistikuar.

Softueri i kontrollit është më i rëndësishmi në terma të AI. Truri i robotëve të

sotëm industrial përpunojnë rreth 10 milion instruksione për sekondë (MIPS).

Që t’i afrohet një truri njerëzor, truri i një roboti duhet të kryejë 100 trilion

operacione për sekondë.

11

• Sistemet vizuale

• Një tjetër fushë e AI përfshin sistemet vizualë. Sistemet vizualë

përfshijnë harduerët dhe softuerët që i lejojnë kompjuterat të mbledhin,

ruajnë dhe manipulpjnë figura dhe imazhe vizualë. Për shembull, ato

mund të përdoren për të dalluar gjurmët e gishtave (zyrat e

krimininalistikës), pothuajse me të njëjtën saktësi si dhe njerëzit.

Shpejtësia me të cilën sistemi mund të kërkojë në bazat e të dhënave

tepër të mëdhaja të gjurmëve të gishtave ka çuar në rezultate tepër të

shpejta. Gjithashtu, sistemet vizuale janë shumë efektivë në

identifikimin e njerëzve bazuar në karakteristikat e fytyrës.

12

• Përpunimi i gjuhëve natyrale

• Siç kemi thënë më parë, përpunimi i gjuhëve natyrale i lejon

kompjuterat të kuptojnë dhe të veprojnë sipas instruksioneve dhe

komandave të dhëna në një gjuhë “natyrale” si për shembull

Anglishtja. Ka tre nivele të dallimit të zërit: komandë (dallon dhjetra

deri disa qindra fjalë), diskrete (dallon të folurën e diktuar nëpërmjet

pauzave midis fjalëve) dhe të vazhdueshme (dallon të folurën

natyrale).

13

• Sistemet e të mësuarit

• Një pjesë tjetër e AI ka të bëjë me sistemet e të mësuarit, një

kombinim softuerësh dhe harduerësh që i lejon kompjuterat të

ndryshojnë në vartësi të asaj se si funksionojnë dhe reagojnë ata në

situata që bazohen në feedback. Për shembull, disa lojra të

kompjuterizuara i kanë të mësuara aftësitë. Nëse një kompjuter nuk

fiton një lojë të veçantë, ai konsideron që nuk duhet të kryejë të njëtën

lëvizje në të njëjtin kondicion. Softuerët e sistemeve të të mësuarit

kërkojnë feedback-un në lidhje me rezultatin e veprimit apo të marrjes

së vendimit të tij. Minimalisht, feedback-u nevojitet të tregojë kur

rezultatet kanë të dëshërueshme (fitorja e lojës) apo të padëshërueshme

(humbja e lojës). Feedback-u, atëhere, përdoret për të alternuar atë se

çfarë sistemi duhet të bëjë në të ardhmen.

14

• Rrjetat neurale

• Një nga aspektet më të rëndësishme e AI përfshin rrjetat neurale. Një

rrjetë nurale është një sistem kompjuter që kanë simuluar funksionimin

e trurit njerëzor. Sistemi përdor proçesorë paralelë masivë në një

arkitekturë që është bazuar një strukturë rrjete gati si të një truri

njerëzor.

15

Disa nga karakteristikat kryesore të rrjetave

neurale janë:

• Aftësia për të marrë informacion edhe nëse ndonjë nga nyjet neurale

nuk funksionon

• Modifikim i shpejtë i të dhënave të ruajtura si rezultat i një

informacioni të ri

• Aftësia për të zbuluar relacionet dhe tendencat në bazat e të dhënave të

mëdha

• Aftësia për të zgjidhur probleme komleks, për të cilat mungon një

pjesë e informacionit.

16

NJË VËSHTRIM MBI SISTEMET

EKSPERT

• Siç e kemi thënë, një sistem ekspert (expert system - ES) sillet në

mënyrë të ngjashme me një ekspert human në një fushë të veçantë.

Sistemet ekspert të kompjuterizuar janë zhvilluar për të diagnostikuar

problemet, për të predikuar ngjarjet në të ardhmen dhe për të zgjidhur

problemet. Gjithashtu, ato janë përdorur për të projektuar produkte dhe

sisteme të rinj, për të rritur cilësinë e mjekësisë, etj. Ashtu si ekspertët

humanë, sistemet ekspert të kompjuterizuar përdorin metoda

“heuristic”-e ose rregullin e gishtit , për të arritur konkluzione ose për

të bërë sugjerime. Gjithashtu, sistemet ekspert janë përdorur për të

përcaktuar limitet e kreditit për kartat e kreditit. Kërkimet e bëra në AI

gjatë dy dekadave të fundit kanë çuar në sisteme ekspert që

eksplorojnë mundësi të reja për biznes, që rritin fitimin e tërë

organizatës, zvogëlojnë kostot dhe ofrojnë shërbime më të mira për

klientët.

17

Karakteristikat e nje Sistemi Ekspert

• Mund të shpjegojë mënyrën e tyre të të arsyetuarit apo të sugjestionojë

vendime. Një karakteristikë e vlefshme e nje sistemi ekspert është

aftësia për të shpjeguar si dhe pse është arritur një vëndim apo një

situatë.

• Tregon sjellje “inteligjente”. Duke marrë në konsideratë një bashkësi

të dhënash, një sistem ekspert mund të propozojë ide apo metoda të

reja për zgjidhjen e problemeve.

• Projekton konkluzione nga relacione komplekse. ES mund të

vlerësojnë relacione komplekse për të arritur konkluzione dhe për të

zgjidhur probleme. Për shembull, një sistem ekspert i propozuar do të

punojë me një sistem prodhimi fleksibël për të përcaktuar përdorimin

më të mirë të mjeteve.

18

• Ofron njohuri të transportueshme. Një nga aftësitë e ES është që ato

mund të përdoren për të mbledhur dhe ruajtur ekspertizat njerëzore, të

cilat edhe mund të humbasin.

• Punon edhe në kushtet e paqartësisë. Një nga karakteristikat më të

rëndësishme të sistemeve ekspert është aftësia për të punuar në kushtet

kur njohuritë janë jo të plota ose nuk janë plotësisht të sakta. Këto

sisteme punojnë nëpërmjet përdorimit të probabilitetit, statistikave dhe

heuristic-ave.

19

Edhe pse këto karakteristika të sistemeve ekspert janë “impresionuese”,

disa karakteristika të tjera kufizojnë përdorimin me suskses të tyre.

Shumica e këtyre karakteristikave janë të lidhura me problemet e

kostos, kontrollit dhe kompleksitetit.

Disa prej këtyre karakteristikave janë:

• Nuk përdoren gjërësisht ose nuk janë të testuara. Edhe pse sistemet

ekspert po bëhen të sukseshme, ato nuk janë të përdorshme në një

numër organizatash. Me fjalë të tjera, ato nuk janë ende të testura në

kushtet e korporatave.

• Të vështira për t’u përdorur. Disa nga sistemet ekspert janë të vështira

për t’u përdorur dhe kontrolluar. Në shumë raste, kërkohet asistenca e

personelit dhe e personave që punojnë me kompjutera e të trajnuar në

përdorimin e sistemve ekspert, për të ndihmuar përdoruesit që të

përfitojnë sa më shumë nga këto sisteme.

20

• Të kufizuar kryesisht në probleme përshkues. Ndërsa disa sisteme

ekspert mund të kryejnë analiza të dhënash komplekse, të tjera sisteme

kufizohen në probleme të thjeshta. Për më tepër, shumë probleme të

zgjidhshëm nga sistemet ekspert nuk janë ato që sjellin më shumë

përfitime për bizneset.

• Nuk janë “të gatshëm” të punonjë me njohuri “të përziera”. Sistemet

ekspert nuk mund të punojnë lehtësisht me njohuri bazë që kanë një

paraqitje mikse. Njohuritë duhet të paraqiten nëpërmjet rregullash të

përcaktuara, nëpërmjet karahasimit me raste të ngjashme apo dhe në

mënyra të tjera të ndryshme.

• Mundësi për gabime. Edhe pse disa sisteme ekspert kanë aftësi të

kufizuara për të mësuar nga eksperienca, burimi kryesor i njohurive

është një ekspert human. Nëse këto njohuri janë jo të sakta apo jo të

plota, ato do të ndikojnë negativisht në sistem. Gabime të tjera

përfshijnë programimin.

21

• Nuk mund të lëvrojnë njohuritë e veta bazë. Sistemet ekspert nuk janë

në gjendje të përfitojnë njohuritë në mënyrë direkte. Një programues

duhet t’i ofrojë sistemit instruksionet që i përcaktojnë atij se si të

mësojë nga eksperienca

• Të vështirë për t’u mirëmbajtur. Përsa u tha dhe më sipër, sistemet

ekspert janë të vështirë për t’u përditësuar. Disa prej tyre nuk janë

adaptivë apo që t’u përgjigjen ndryshimeve të situatave. Shtimi i

njohurive të reja apo ndryshimi i relacioneve komplekse mund të

kërkojë aftësi programimi të sofistikuar.

• Kanë kosto të larta ndërtimi. Sistemet ekspert kanë kosto të larta për

t’u ndërtuar kur përdorin gjuhë programimi tradicionale. Kostot e

ndërtimit mund të zvogëlohen së tepërmi nëse përdoren softuerët për

ndërtimin e sitemeve ekspert.

• Ndeshen me probleme legale dhe etike. Njerëzit të cilët marrin

vendime dhe veprime janë në mënyrë legale dhe etike përgjegjës për

sjelljen e tyre. Për shembull, një njeri mund të meret në gjyq dhe të

dënohet për një krim. Por, kush është në mënyrë legale dhe etike

përgjegjës kur një sistem ekspert përdoret për të marrë vendime ose

ndihmon në proçesin e marrjes së vendimeve? 22

Aftësitë e sistemeve ekspert

• Sistemet ekspert mund të përdoren në shumë fusha dhe disiplina dhe

mun të asistojnë në të gjitha etapat eproçesit të zgjidhjes së problemit.

Sukseset në të kaluarën kanë treguar që sistemet ekspert ndihmojnë në

përcaktimin e qëllimeve strategjike, planifikimin, projektimin, marrjen

e vendimeve, kontrollin dhe monitorimin e cilësisë si dhe në

diagnostikim (figura 11.2).

23

Qëllimi strategjik

• Për një organizatë, qëllimi strategjik është një nga funksionet mët të

rëndësishme për marrësit e vendimeve të nivelit më të lartë. Qëllimet

strategjike përbëjnë kornizën e të gjitha aktiviteteve të tjera në të tërë

organizatën. Sistemet Ekspert, mund të nxisin qëllimet strategjike dhe

të eksplorojnë impaktin e adaptimit të tyre. Këto qëllime mund të

përfshijnë identifikimin e oportuniteteve të tregjeve, analizën e

kufizimeve të një organizate egzistuese, përcaktimin e fuqisë dhe të

pozicionit të konkurentëve si dhe të forcave të punës.

24

25

Kur përdoren Sistemet Ekspert

• Sisteme ekspert të sofistikuar janë të vështirë, të shtrenjtë dhe kërkojnë

kohë për t’u ndërtuar. Kjo është e vërtetë sidomos për sistemet ekspert

të implementuar në mainframet. Kështu, është e rëndësishme të

sigurohemi që përfitimet potenciale janë më të vlefshshme sesa

përpjekjet; shumë karakteristika të sistemeve ekspert balancohen në

terma kostoje, kontrolli dhe kompleksiteti.

26

Më poshtë jepet një listë me disa nga faktorët që

normalisht i bëjnë sistemet ekspert më të vlefshme sesa

shpenzimet në para dhe në kohë:

• Ofron një potencial të lartë shlyerjes së shpenzime si dhe zvogëlon

efektin negativ të riskut

• Mbledh dhe ruan ekspertizën e pazëvensësueshme njerëzore

• Ndërton një sistem më të qëndrueshëm se ekspertiza njerëzore

• Ofron ekspertizë në vend-ndodhje të ndryshme në të njëjtën kohë dhe

në ambjente të rrezikshme për shëndetin e njerëzve

• Ofron ekspertizë që është e shtrenjtë ose e rrallë

• Jep zgjidhje më shpejtë se sa ekspertët njerëzorë

• Ofron ekspertiza që nevojiten për trajnime dhe që nevojiten për të

ndarë arsyetime dhe eksperiencën e ekspertëve njerëzore me një numër

të madh njerëzish.

27

Komponentët e Sistemeve Ekspert

• Një sistem ekspert përbëhet nga një bashkësi kompnentësh

të integruar dhe të lidhur me njëri-tjetrin, duke përfshirë

njohuritë bazë, një motor deduksioni, një shpjegues, një

përfitues i njohurive bazë dhe një ndërfaqës përdoruesi.

Një diagramë tipike e një sistemi ekspert tregohet në

figurën 11.3.

28

29

Baza e njohurive

• Baza e njohurive ruan të gjitha informacionet, të dhënat, rregullat,

rastet dhe relacionet që përdoren nga sistemi ekspert. Një njohuri bazë

mund të krijohet për çdo aplikim të veçantë. Për shembull, një sistem

ekspert mjeksor do të përmbajë faktet në lidhje me simptomat dhe

sëmundjet. Njohuria bazë përfshin njohuri të përgjithshme nga teoritë

e përgjithshme që janë pranuar në kohë si dhe njohuritë specifike që

vijnë nga eksperienca të mëparshme dhe “rregulli i gishtit”. Edhe pse

njohuritë bazë mbledhin fakte të thjeshtë, ato ruajnë edhe relacionet,

rregullat dhe rastet. Për shembull, disa probleme rrjetash të

telekomunikimit mund të lidhen me njeri tjetrin; njëri problem

shkakton tjetrin

30

• Qëllimi i bazës së njohurive. Qëllimi i përgjithshëm i bazës së

njohurive është të ruajë faktet dhe informacionet për një sistem ekspert

specifik. Një bazë njohurish është “baraz me shumën” e të gjitha

njohurive dhe eksperiencave të fituara nga njerëzit në disa vite pune në

një fushë apo disiplinë të caktuar. Qëllimi i sistemit është mbledhë sa

më shumë eksperiencë dhe njohuri që të jetë e mundur.

• Bashkimi i ekspertëve njerëzorë. Një nga sfidat në ndërtimin e bazës

së njohurive është të mbledhë njohuritë nga shumë ekspertë njerëzor.

Objektivi është të integrohen njohuritë e individëve me ekspertizë të

njëjtë (psh., shumë mjekë mund të kontribuojnë në njohuritë bazë të

një diagnostikimi mjekësor). Një bazë njohurish që përfshin

informacione nga disa ekspertë mund të jetë shumë më e fuqishme dhe

më e saktë në terma parashikimi dhe sugjestionimi.

31

• Përdorimi i “fuzzy logic”. Një tjetër sfidë për projektuesit dhe

ndërtuesit e sistemeve ekspertë është mbledhja e njohurive dhe

relacioneve që nuk janë preçize ose egzakte. Një nga drejtimet e

kërkimeve shkencore në informatikë është e ashtuquajtura “fuzzy

logic” (llogjika e paqartësive), e cila në vend që të përdori bardhë/e zi,

po/jo, e vërtet/e gënjeshtërt, pranon hijet e grisë.

• Përdorimi i rregullave. Një rregull është një instruksion i kushtëzuar

që lidh disa situata të dhëna për të vepruar apo për të marrë rezultate.

Siç e thamë më sipër, një rregull përdor instruksion të tipit if-then (nqs-

ah). Nëse egzistojnë disa kushte, atëherë do të merren disa aksione

specifike apo do të arrihen disa konluzione.

• Përdorimi i rasteve. Siç e thamë më sipër, një sistem ekspert mund të

përdori rastet në ndërtimin e një zgjidhje për një situatë apo për një

problem korent.

32

• Motori i deduksionit

• Qëllimi i përgjithshëm i motorit të deduksionit është të kërkojë

informacione dhe relacione nga njohuritë bazë dhe të ofrojë përgjigje,

predikime dhe sugjestionime ashtu siç do ta bënin dhe njerëzit. Me

fjalë të tjera, motori i deduksionit është komponentja që shpërndan

rekomandimet e ekspertëve.

• Backward chaining është proçesi që fillon nga konluzionet dhe punon

duke u kthyer mbrapsht tek faktet që i mbështesin ato. Nëse faktet nuk

e mbështesin një konluzion, atëhere zgjidhet dhe testohet një

konkluzion tjetër. Ky proçes vazhdon deri sa të identifikohet

konluzioni korrekt. Forward chaining niset nga faktet dhe ecën

përpara drejt konluzioneve. Në shumë raste kemi një kombinim të

këtyre dy proçeseve.

33

• Shpjeguesi

• Një pjesë e rëndësishme e një sistemi ekspert është shpjeguesi, i cili

bën që një përdorues apo marrës vendimesh të kuptojë se si një sistem

ekspert arrin në një konkluzion apo rezultat të caktuar. Një sistem

ekspert mjekësor, për shembull, arrin në konluzionin se pacienti ka një

valvë të zemrës me difekte, duke u nisur nga disa simptoma dhe

rezultate testesh të bëra prej tij.

• Përfituesi i njohurive

• Një detyrë e vështirë në ndërtimin e sistemeve ekspert është proçesi i

krijimit dhe përditësimit të njohurisë bazë. Në të kaluarën, kur

përdoreshin gjuhët tradicionale të programimit, ndërtimi i njohurisë

bazë ishtë një punë e mërzitshme dhe që hante shumë kohë. Çdo fakt,

relacion dhe rregull duhej të programohej në njohurinë bazë. Në

shumicën e rasteve, i kërkohëj një programuesi me eksperiencë të

krijonte dhe të përditësonte njohurinë bazë.

34

35

Ndërtimi i sistemeve ekspert

• Ashtu si sistemet e tjerë të kompjuterave, sistemet ekspertë kërkojnë

një metodë zhvillimi sistematik në mënyrë që të arrijë rezultatet më të

mira (figura 11.5). Kjo metodë përfshin përcaktimin e kërkesave për

sistemet ekspert, identifikimin e një ose më shumë ekspertëve në

fushën apo disiplinën që është nën investigim, ndërtimin e

komponentëve të sitemit ekspert, implementimin e rezultateteve, si dhe

mirëmbajtjen dhe rishikimin e tërë sistemit.

36

37

Pjesëmarrësit në ndërtimin dhe

përdorimin e Sistemit Ekspert

38

39