エキスパートシステムとは

エキスパートシステムは、1980年代の第2次AIブームの中心となった技術です。「専門家の知識を大量に与えれば、コンピュータも専門家のように判断できる」という考え方にもとづきます。

仕組み

主に次の部分からなります。

• 知識ベース：専門家から聞き取った知識を、「もし〜ならば、〜である」というif-thenルールなどの形でためたもの。
• 推論エンジン：知識ベースのルールを組み合わせて、結論を導く部分。
• ユーザーインタフェース：利用者が事実を入力し、結論やその理由を受け取る部分。

推論には2つの進め方があります。わかっている事実からルールを順にあてはめて結論に進む前向き推論と、結論の候補から出発して、それを支える条件を確かめていく後ろ向き推論です。どのルールを使ったかをたどれるため、結論の理由を説明しやすいことが特徴です。

代表例

• DENDRAL（1960年代〜）：質量分析のデータから、有機化合物の構造を推定しました。最初期のエキスパートシステムです。
• マイシン(MYCIN)（1970年代）：感染症の原因菌を推定し、適した抗生物質を提案しました。
• XCON（R1）：DEC社のコンピュータの構成を決める作業を支援し、1980年ごろから実務で使われました。

限界

専門家の知識には、言葉にしにくいものが多くあります。聞き取ってルールにする作業には大きな手間がかかりました。これを知識獲得のボトルネックといいます。

ルールが増えると、矛盾の管理や保守も難しくなりました。ルールにない状況や、常識が必要な判断にも対応できません。こうした限界から、知識を体系的に整理するオントロジーの研究や、データから規則を学ぶ機械学習へと関心が移っていきました。

覚え方

「知識ベースは専門家のノート、推論エンジンはそれを読み解く頭」と覚えます。