3.4.3 Çıkarım Sistemi

Çıkarım sistemi bir uzman sistemin çekirdeğidir. Bilgi tabanında yer alan tespit ve kuralların belli bir soruna tatbik edilmesini sağlayan araçtır. Bu sistemde uzman sisteme muhakeme yeteneği kazandırılır. Bu muhakeme gücü kullanıcıya bir mantık silsilesinin sunulması ile sağlanır ve böylece çözüme ulaşılır. Bir çıkarım sisteminin muhakeme becerisi ileri zincir ya da geri zincir çıkarım süresinin birlikte ya da tek başına kullanılması esasına dayanır İleri zincirde, uzman sistem nihai kullanıcıdan bilgiler alır ve çözüme ulaşıncaya kadar bilgi tabanından duruma uygun kuralları sırası ile takip eder. Bu süreç esnasında sürekli olarak kullanıcı ile uzman sistem arasında iletişim vardır ve bu iletişim önceden yerleştirilmiş kurallar setinin oluşturduğu mantık silsilesine göre yürütülür. Geri zincir çıkarım sürecinde ise ileri zincirin tam zıttı bir yaklaşım kullanılır. Sistem nihai kullanıcıya istediği hedef ya da sonucu sorar ve daha sonra “Eğer-o zaman” mantık silsilesine geri dönerek uzatılmak istenen hedef ya da sonucun doğru olup olmadığını araştırır. Eğer bilgi tabanındaki “Eğer-o zaman” kurallar seti hedef ya da sonuç ile uyuşuyorsa, kullanıcı tarafından saptanan hedef ya da sonuç, sorunun çözümü demektir. (L. LONG 1989)

3.4.3.1 Kavrama Yönelik Bir Veri Tabanı Sorgulama Örneği

Kavrama yönelik veri tabanlarında sorgulamanın gerçekleşmesi duruma dayalı mantık yürüten sistemlerle gerçekleştirilebilir (Case-Based Reasoning Repository, 2001). Bu sistemler bilgiyi hafızanın veya kullanılan kütüphanenin eski durumlarından çıkartarak amaç sorgusuna uygun verinin çıkarımı için bir mekanizma oluştururlar. Belli bir veriyi arama kesin bir sorgulama olabileceği gibi bir amaç sorgulaması da olabilir. Kesin sorgulamalar kriterlere birebir uyan veriyi hedef alır. Örneğin “Balzac’ın eserleri nelerdir?” veya “8.15 uçağı ne zaman kalkıyor? Sorgulamayı yapan kişi başka birinin eseri veya başka bir uçağın kalkış saati ile ilgilenmemektedir. Oysa amaç sorgulamaları o soruya yakın verileri hedef olarak tanımlar. Örneğin “kroner kalp yetmezliği riski düşük olan hastalardan yüksek kolesterolü olanları listele” . Eğer hiç yoksa orta düzeydeki kolesterolü ve düşük kroner kalp riski olan hastalar da sorgulamayı yapanı ilgilendirebilir. Tipik amaç sorgulamaları kesin olmayan değerler içerebilir. Böyle sınırları belirsiz sorgulama gereksinmelerine mühendislik, tıp, yönetim gibi uygulamalarda karşılaşılmaktadır. Kavramların oluşturulması ve duruma göre mantık yürütme sistemleri tıbbi teşhis, yatırım planlaması gibi bilgi yoğunluklu uygulama alanları için bilginin integrasyonunun doğru olarak sağlanması ile doğru sonuçlar üretebilir.

Duruma dayalı mantık yürütebilmek için tanımlanacak kavram modellerinin bazı özellikleri gerçekleştirmesi gerekir. Klasik kavram modelinde kavramların gösterimi tüm sınıfın bir özet tanımını verir. Böylece hafızada tutulması gereken bilginin az olması sağlanır. Kavramın temsil ettiği özellikler gerekli özellikler iken, bunlar yan yana getirildiğinde yeterli özellikleri oluştururlar. Bu nedenle de bu model ile bir çok kavram için soyut özellik tanımı yapılması güç olabilir. Kavramın tanımının gerekli ve yeterli özelliklerle sınırlanmadığı ve kavramın yine tüm sınıfın özet bir tanımı ile sunulduğu model, prototip kavram modelidir. Eğer kavram soyut bir özet olarak değil de bazı örnekleri ile tanımlanıyorsa örnek kavram modeli oluşturur(Dubitzky W. Ve Ark., 1999). Bundan sonra sunulan kavramların veritabanında modellenmesi seçilecek bir örnek tanımlama ve kavram sorgulama dilinde gerçekleştirilir. Böylece bilgi tabanlı yönetim sistemleri için duruma-yönelik mantık yürütme ile yeni durumların yorumlanması ve yeni problemlerin çözümü elde edilir. ( Z, ALTAN, 2002)

3.4.4 Kullanıcı İletişim Ünitesi

Yordamlama süreci biçimsel değildir, yani, bir sorunu çözmek için geliştirilmiş yazılı bir algoritma yoktur. Bir uzman sistem bir strateji ise yarattığı süreci kullanmaya devam eder. Sistemde yeni bir stratejiye dönüş seçeneği her zaman mevcuttur. Bu yordamlama süreci bu yüzden her zaman kullanıcı ile iletişime gereksinim duyar. Kullanıcı ile iletişim sayesinde nihai kullanıcı uzman sisteme sorunu ya da hedefi belirtir. Kullanıcı ile iletişim ünitesi aracılığıyla kullanıcı ile uzman sistem arasında iletişim kurulur ve böylece çözüme ulaşılmaya çalışılır. (L. LONG 1989)

4. Sonuçlar Ve Değerlendirme

Yapay zeka olarak adlandırılan alanda, araştırmacıların çabası karar verme yeteneği olan, bilgi üretebilen veya öğrenebilen, kendini daha iyiye götürme çabası olan ve beceri algılama ile mekanik yetenekleri taklit edebilen sistemleri geliştirmektir. Genel olarak, uzman sistemler, doğal diller, beşeri algılama yeteneklerinin simülasyonu ve robotikler olarak çalışmaların gruplandırıldığı yapay zekâ alanında gelinen nokta, gelecekte yapılacak çalışmaları teşvik edici bir görünüm sergilemektedir.

Yapay zekanın ilerleyişi ile gelişmekte olan Bilgi Tabanlı Sistemler çeşitlenerek ( Bilgi Tabanlı Karar Destek Sistemleri vs..) günümüzde belli başlı görevlerde insanların yerini alabilecek konuma gelmiştir.

İleride, hemen hemen her uzmanlık alanında danışabileceğimiz ya da bir programlama diline ihtiyaç duymadan doğal dilimizle iletişim kurabileceğimiz bir bilgisayarı kullanabileceğimizi ya da görebilen, konuşabilen veya işitebilen bir robotun iş yerinde iş arkadaşımız olabileceğini söylemek zor  olmasa gerekir…