سیستم های خبره از رویا تا واقعیت

برای نوشتن یک سیستم خبره، می‌توانید از چندین زبان برنامه‌نویسی استفاده کنید. انتخاب زبان برنامه‌نویسی بستگی به نیازها و پیچیدگی پروژه شما دارد. در زیر، برخی از زبان‌های معمول برای توسعه سیستم‌های خبره را ذکر می شود:

Python: Python به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و پرکاربرد در حوزه هوش مصنوعی و سیستم‌های خبره شناخته می‌شود. دارای کتابخانه‌های متنوعی برای یادگیری ماشین، انجام استنتاج و ایجاد سیستم‌های خبره است.برای یادگیری این مهارت میتوانید ازآموزش های اسمارتک در حوزه پایتون مثل شروع از صفر و ai jumping  استفاده کنید.

نمونه پروژه

Prolog: Prolog یک زبان برنامه‌نویسی منطقی است که برای نمایش و استنتاج بر اساس قواعد و ثبت داده‌ها استفاده می‌شود. این زبان برنامه‌نویسی بسیار مناسب برای سیستم‌های خبره است که بر مبنای منطق و قواعد عمل می‌کنند.

نمونه پروژه 

Java: Java یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و قابل اعتماد است که در سیستم‌های خبره نیز استفاده می‌شود. از آنجا که Java قابلیت اجرا بر روی بسیاری از سیستم‌ها را دارد، برای پروژه‌هایی که نیاز به قابلیت همگانی دارند مناسب است.

نمونه پروژه

Lisp: Lisp یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا است که برای توسعه سیستم‌های خبره مناسب است. این زبان به دلیل قدرت بالایش در تمثیل دانش و برنامه‌نویسی مبتنی بر قواعد، در حوزه هوش مصنوعی و سیستم‌های خبره محبوب است.

نمونه پروژه 

CLIPS: CLIPS یک زبان برنامه‌نویسی و محیط توسعه است که به طور خاص برای سیستم‌های خبره طراحی شده است. این زبان برنامه‌نویسی ابزارها و کتابخانه‌هایی را برای ایجاد و توسعه سیستم‌های خبره فراهم می‌کند.

نمونه پروژه

همچنین، بسیاری از زبان‌های دیگر نیز برای توسعه سیستم‌های خبره مورد استفاده قرار می‌گیرند، مانند C++, C#, Ruby، و غیره. انتخاب زبان مناسب بستگی به نیازها و تجربه شما در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف دارد.

در ادامه بعضی از سیستم های خبره ای که تا امروز طراحی شده اند به شما معرفی می شود:

MYCIN: MYCIN یکی از اولین و معروف‌ترین سیستم‌های خبره در حوزه پزشکی است. این سیستم در دهه ۱۹۷۰ توسط دکتر تد داونتون ایجاد شد. هدف اصلی MYCIN تشخیص و درمان عفونت‌های باکتریایی بود. این سیستم با بررسی علائم بالینی بیمار و اطلاعات آزمایش‌های مربوطه، تشخیص و درمان مناسب را ارائه می‌کرد. MYCIN از قواعد و قوانین قابل برنامه‌ریزی برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کرد و به کاربران توصیه‌های درمانی را ارائه می‌داد.

لینک گیت هاب 

DENDRAL: DENDRAL یکی دیگر از سیستم‌های خبره مهم است که در دهه ۱۹۶۰ توسط جاشوا لدوموت و ادوارد فیگنباوم در دانشگاه استنفورد توسعه یافت. DENDRAL برای تحلیل و شناسایی ساختار مولکول‌های شیمیایی استفاده می‌شد. این سیستم قادر به تولید مدل‌های ساختاری برای ترکیبات شیمیایی بود و با استفاده از قوانین شیمیایی و الگوریتم‌های خاص، تشخیص و شناسایی مولکول‌ها را انجام می‌داد.

R1/XCON: R1/XCON سیستمی است که در دهه ۱۹۸۰ در شرکت دیجیتال توسعه داده شد. این سیستم برای حل مسائل مربوط به تولید و ساخت محصولات الکترونیکی استفاده می‌شد. R1/XCON با استفاده از قواعد و قوانین تولید، مشکلات مربوط به تولید محصولات را تشخیص می‌داد و راهکارهای مناسب را ارائه می‌کرد. این سیستم در بهبود کیفیت و کارایی فرآیند تولید الکترونیکی موثر بود.

PXDES: PXDES (Patient Data Expert System) سیستمی است که در دهه ۱۹۸۰ در بیمارستان هاروارد توسعه یافت. هدف اصلی این سیستم تشخیص و درمان بیماری‌های قلبی بود. PXDES با بررسی اطلاعات بالینی بیماران و اعمال قوانین و قواعد مربوطه، تشخیص و درمان مناسب را تعیین می‌کرد.

 CaDet: CaDet یک سیستم خبره در حوزه تشخیص سرطان پستان است. این سیستم با استفاده از تصاویر پرتونگاری پستان (مانند ماموگرافی) و داده‌های بالینی بیمار، تشخیص سرطان پستان را انجام می‌دهد. با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین، CaDet قادر است به طور خودکار لکه‌ها و تغییرات غیرطبیعی در تصاویر را تشخیص دهد و احتمال مبتلا به سرطان را ارزیابی کند.

DXplain: DXplain یک سیستم خبره در حوزه تشخیص بالینی است. این سیستم با بررسی علائم بالینی بیمار و داده‌های پزشکی، تشخیص‌های ممکن و علل مربوطه را ارائه می‌دهد. DXplain با توجه به بانک داده‌های پزشکی و اطلاعات بالینی موجود، الگوریتم‌های استنتاج و جستجو را به کار می‌گیرد تا به کاربران پزشک راهنمایی و توصیه‌های درمانی ارائه دهد.