In de wereld van kunstmatige intelligentie (AI) worden vaak geavanceerde technologieën in de schijnwerpers gezet, zoals machine learning modellen en zelfrijdende voertuigen. Toch is het essentieel om de fundamenten van AI te begrijpen, inclusief de eenvoudigere, maar nog steeds belangrijke vormen van AI. Een van de basisvormen van AI is het regelgebaseerde systeem. In dit artikel verkennen we wat regelgebaseerde systemen zijn, hoe ze functioneren, en waarom ze nog steeds onder de noemer AI vallen.
Wat zijn Regelgebaseerde Systemen?
Regelgebaseerde systemen, ook bekend als expert systemen, zijn ontworpen om beslissingen te nemen op basis van een set van vooraf gedefinieerde regels. Deze regels worden vaak in de vorm van "als-dan" logica gepresenteerd, waarbij het systeem acties uitvoert gebaseerd op specifieke voorwaarden die door de programmeur zijn ingesteld. Hoewel deze systemen geen machine learning gebruiken, zijn ze toch een belangrijk onderdeel van de AI-familie vanwege hun vermogen om intelligent gedrag te vertonen op basis van gestructureerde kennis.
Hoe Werken Regelgebaseerde Systemen?
Regelgebaseerde systemen opereren door een reeks regels toe te passen op de input die ze ontvangen. Elke regel bevat een voorwaarde en een actie: "Als [voorwaarde], dan [actie]." Het systeem doorloopt deze regels om te bepalen welke acties moeten worden ondernomen, op basis van de gegevens die worden ingevoerd.
Hier is een eenvoudig voorbeeld van een regelgebaseerd systeem dat medische diagnoses stelt op basis van symptomen:
class ExpertSystem:
def __init__(self):
# Kennisbasis met regels
self.rules = [
{"symptoms": ["koorts", "hoesten"], "diagnosis": "Verkoudheid"},
{"symptoms": ["koorts", "keelpijn", "hoofdpijn"], "diagnosis": "Griep"},
{"symptoms": ["koorts", "spierpijn", "vermoeidheid"], "diagnosis": "COVID-19"},
{"symptoms": ["buikpijn", "misselijkheid", "overgeven"], "diagnosis": "Maaggriep"},
]
def diagnose(self, symptoms):
# Inference engine die zoekt naar een match op basis van regels
for rule in self.rules:
if all(symptom in symptoms for symptom in rule["symptoms"]):
return rule["diagnosis"]
return "Geen diagnose mogelijk"
# Interactie met het systeem
expert_system = ExpertSystem()
# Vraag de gebruiker om symptomen
user_symptoms = input("Geef uw symptomen, gescheiden door komma's: ").split(", ")
# Diagnose stellen op basis van de ingevoerde symptomen
diagnosis = expert_system.diagnose(user_symptoms)
print(f"De diagnose is: {diagnosis}")
Waarom Regelgebaseerde Systemen AI zijn
Regelgebaseerde systemen kunnen op het eerste gezicht eenvoudig lijken, maar ze voldoen aan verschillende kerncriteria die hen onder de noemer AI plaatsen:
- Intelligent Gedrag: Ondanks hun eenvoud kunnen regelgebaseerde systemen intelligent gedrag vertonen door complexe beslissingen te nemen op basis van gestructureerde regels. Dit kan variëren van het stellen van medische diagnoses tot het geven van klantenservice-advies. Het vermogen om op basis van vooraf gedefinieerde kennis beslissingen te nemen, valt binnen de breedte van wat AI kan omvatten.
- Kennisrepresentatie: Deze systemen vertegenwoordigen kennis op een gestructureerde manier. De regels in een expert systeem zijn een representatie van de kennis van menselijke experts. Het gebruik van deze gestructureerde kennis om beslissingen te maken maakt het systeem tot een vorm van AI, omdat het ontworpen is om een specifiek domein van intelligent gedrag te simuleren.
- Redenering en Inferentie: Regelgebaseerde systemen beschikken over een inference engine die in staat is om op basis van de beschikbare regels te redeneren. Hoewel het systeem niet leert van nieuwe gegevens zoals machine learning systemen dat doen, kan het nog steeds redeneren op basis van de kennis die is ingebouwd in de regels. Dit redeneringsvermogen is een belangrijk kenmerk van AI.
- Aanpassing en Onderhoud: Regelgebaseerde systemen kunnen relatief eenvoudig worden aangepast en uitgebreid door nieuwe regels toe te voegen of bestaande regels te wijzigen. Dit maakt ze flexibel en aanpasbaar aan veranderende omstandigheden, wat ook een vorm van intelligent gedrag vertegenwoordigt.
Voorbeeld van Gebruik en Relevantie
Regelgebaseerde systemen vinden toepassingen in vele gebieden, zoals:
- Medische Diagnoses: Het bovenstaande voorbeeld van een medische diagnose systeem illustreert hoe regels worden toegepast om een diagnose te stellen op basis van symptomen.
- Klantenservice: Eenvoudige chatbots en virtuele assistenten die FAQ's beantwoorden, gebruiken vaak regelgebaseerde systemen om vragen te beantwoorden op basis van een kennisdatabase.
- Financiële Toepassingen: In de financiële sector kunnen regelgebaseerde systemen worden gebruikt voor eenvoudige fraudedetectie door transacties te vergelijken met bekende patronen.
Conclusie
Hoewel regelgebaseerde systemen de basis vormen van kunstmatige intelligentie, blijven ze cruciaal in de AI-ruimte vanwege hun vermogen om gestructureerde, intelligente beslissingen te nemen op basis van regels en kennis. Ze vertegenwoordigen de fundamenten van AI en bieden een waardevolle basis waarop complexere AI-systemen zijn gebouwd. Bij Trust-AI.nl erkennen we het belang van al deze vormen van AI en waarderen we hoe regelgebaseerde systemen bijdragen aan het ontwikkelen van slimme en efficiënte oplossingen voor een breed scala aan uitdagingen. Door deze basisprincipes te begrijpen, kunnen we een diepere waardering en inzicht krijgen in de volledige reikwijdte van kunstmatige intelligentie.