Expert systems. The most advanced p

Expert systems. The most advanced part of the artificial intelligence art, and the most widely applied, is the technology for building expert systems. Many software scientists are hard at work applying this technology to the software-building environment. [3, 5] What is the concept, and what are the prospects?

An expert system is a program that contains a generalized inference engine and a rule base, takes input data and assumptions, explores the inferences derivable from the rule base, yields conclusions and advice, and offers to explain its results by retracing its reasoning for the user. The inference engines typically can deal with fuzzy or probabilistic data and rules, in addition to purely deterministic logic.

Such systems offer some clear advantages over programmed algorithms designed for arriving at the same solutions to the same problems:

Inference-engine technology is developed in an application-independent way, and then applied to many uses. One can justify much effort on the inference engines. Indeed, that technology is well advanced.
The changeable parts of the application-peculiar materials are encoded in the rule base in a uniform fashion, and tools are provided for developing, changing, testing, and documenting the rule base. This regularizes much of the complexity of the application itself.
The power of such systems does not come from ever-fancier inference mechanisms but rather from ever-richer knowledge bases that reflect the real world more accurately. I believe that the most important advance offered by the technology is the separation of the application complexity from the program itself.

How can this technology be applied to the software-engineering task? In many ways: Such systems can suggest interface rules, advise on testing strategies, remember bug-type frequencies, and offer optimization hints.

Kết quả (Việt) 1:

Hệ thống chuyên gia. Phần tiên tiến nhất của nghệ thuật trí tuệ nhân tạo, và áp dụng rộng rãi nhất, là công nghệ để xây dựng hệ thống chuyên gia. Nhiều phần mềm nhà khoa học được cứng tại nơi làm việc ứng dụng công nghệ này cho môi trường xây dựng phần mềm. [3, 5] Khái niệm là gì, và các khách hàng tiềm năng là gì?Một hệ thống chuyên gia là một chương trình có một động cơ suy luận tổng quát và một quy tắc cơ bản, mất dữ liệu đầu vào và giả định, khám phá những suy luận derivable từ các quy tắc cơ bản, sản lượng kết luận và tư vấn và cung cấp để giải thích kết quả của nó bởi retracing của nó lý do cho người dùng. Động cơ suy luận thường có thể đối phó với dữ liệu mờ hoặc xác suất và các quy tắc, ngoài việc xác định hoàn toàn logic.Các hệ thống cung cấp một số rõ ràng lợi thế hơn được lập trình thuật toán được thiết kế cho đến cùng một giải pháp cho các vấn đề tương tự:Công nghệ động cơ suy luận phát triển một cách độc lập ứng dụng, và sau đó áp dụng cho nhiều công dụng. Một có thể biện minh cho nhiều nỗ lực vào động cơ suy luận. Thật vậy, công nghệ là tốt nâng cao.Các bộ phận thay đổi của các tài liệu kỳ dị ứng dụng được mã hóa theo các quy tắc cơ bản trong một thời trang đồng phục, và công cụ được cung cấp để phát triển, thay đổi, thử nghiệm, và tài liệu về các quy tắc cơ bản. Điều này regularizes nhiều sự phức tạp của các ứng dụng chính nó.Sức mạnh của hệ thống như vậy không đến từ bao giờ-fancier suy luận cơ chế nhưng thay vì từ cơ sở kiến thức phong phú hơn bao giờ phản ánh chính xác hơn thế giới thực. Tôi tin rằng việc tạm ứng quan trọng nhất được cung cấp bởi công nghệ là sự chia tách của sự phức tạp ứng dụng từ chương trình chính nó.Làm thế nào công nghệ này có thể được áp dụng cho các công việc kỹ sư phần mềm? Trong nhiều cách: Hệ thống như vậy có thể đề nghị quy tắc giao diện, tư vấn về thử nghiệm chiến lược, nhớ tần số lỗi-loại, và cung cấp tối ưu hóa gợi ý.

Kết quả (Việt) 2:

Hệ chuyên gia. Các phần tiên tiến nhất của nghệ thuật trí tuệ nhân tạo, và áp dụng rộng rãi nhất, là công nghệ để xây dựng hệ thống chuyên gia. Nhiều nhà khoa học phần mềm rất khó trong việc áp dụng công nghệ này để môi trường phần mềm xây dựng. [3, 5] khái niệm này là gì, và các khách hàng tiềm năng là gì? Một hệ chuyên gia là một chương trình có chứa một động cơ suy luận tổng quát và một cơ sở quy tắc, mất dữ liệu đầu vào và giả định, tìm hiểu những suy luận sinh từ các cơ sở quy định, sản lượng các kết luận và tư vấn, và cung cấp để giải thích kết quả của nó bởi retracing lý luận của nó cho người sử dụng. Các công cụ suy luận thông thường có thể đối phó với các dữ liệu và các quy tắc mờ hoặc xác suất, ngoài việc hoàn toàn xác định logic. Hệ thống như vậy cung cấp một số lợi thế rõ ràng so với các thuật toán lập trình được thiết kế cho đến lúc cùng các giải pháp cho các vấn đề tương tự: công nghệ Inference-động cơ được phát triển trong một ứng dụng độc lập bằng cách nào, và sau đó áp dụng cho nhiều mục đích sử dụng. Người ta có thể biện minh cho nỗ lực rất nhiều trên các công cụ suy luận. Thật vậy, đó là công nghệ tiên tiến cũng. Các bộ phận thay đổi của vật liệu ứng dụng đặc biệt được mã hóa trong các cơ sở quy tắc một cách thống nhất, và các công cụ được cung cấp cho sự phát triển, thay đổi, thử nghiệm, và tài liệu về các cơ sở quy tắc. Đây regularizes nhiều sự phức tạp của các ứng dụng riêng của mình. Sức mạnh của hệ thống như vậy không đến từ các cơ chế suy luận luôn fancier mà là từ những hiểu biết phong phú hơn bao giờ hết, mà phản ánh thế giới thực chính xác hơn. Tôi tin rằng những tiến bộ quan trọng nhất được cung cấp bởi công nghệ này là sự tách biệt của sự phức tạp ứng dụng từ các chương trình riêng của mình. Làm thế nào công nghệ này có thể được áp dụng cho các nhiệm vụ phần mềm kỹ thuật? Trong nhiều cách: Hệ thống như vậy có thể đề xuất các quy tắc giao tiếp, tư vấn về chiến lược thử nghiệm, hãy nhớ tần số bug-loại, và cung cấp những gợi ý tối ưu hóa.