ויקיפדיה

משתמש:שפוי/מערכת מומחה - פרקים

< משתמש:שפוי

ההיסטוריה של מערכות מומחה עריכה

מאז הגדיר אלן טיורינג את "מבחן טיורינג" ב-1950, נעשו נסיונות רבים לבנות תכניות מחשב שיצליחו לעבור את המבחן, ולהיות ראויות לתואר בינה מלאכותית. למרות מספר הצלחות ראשוניות, בעיקר באקדמיה,[1][2][3] ההערכה הכללית היתה, לקראת סוף שנות ה-60, כי הטכנולוגיה לא הוכיחה את עצמה בעולם המעשי.[3]

ואז, בתחילת שנות ה-70, התחיל לעלות ענף אחד של הבינה המלאכותית, שהצליח לפרוץ מהאקדמיה אל עולם הארגוני והעסקי: מערכות מומחה.

שנות ה-70: עלייתן של מערכות המומחה עריכה

בעוד שהנסיונות המוקדמים בבינה מלאכותית היו בשיטות אלגוריתמיות, היה תחום אחד בו החלו להתפתח שיטות שכונו "היוריסטיות", שמתמקדות בהתקרבות לפתרון, ע"י "כללי אצבע" לקיצור חיפושים גדולים מאד במרחב הפתרונות האפשריים: תחום המשחקים. הכנסת כללי אצבע כאלו לתוך אלגוריתמים מדוייקים, הובילה להכרה בחשיבות המומחיות והידע בהגעה לביצועים המתקרבים ליכולות האדם במשחקים, כמו דמקה ושח. חוקרים החלו להאמין כי הכנסת כללים, או חוקים, הבנויים על המומחיות של האדם, היא הכיוון ו"הדבר הבא" בבינה מלאכותית.[4]

המערכת הראשונה בה הוכנסו "חוקים" כחלק מרכזי כמערכת מומחה, אם כי עדיין לא בארכיטקטורה המלאה של מסד ידע, היתה DENDRAL, שפותחה באוניברסיטת סטנפורד[5], לסיוע לביו-כימאים בזיהוי מולקולות. הפיתוח התחיל בשלהי שנות ה-60 והסתיים בתחילת שנות ה-70.

אולם, מערכת המומחה הראשונה המבוססת כולה על חוקים כמסד ידע, עם מנגנון הסקה מיוחד, היתה MYCIN, שנבנתה בשנות ה-70[6], אף היא בסטנפורד, במעבדת הבינה המלאכותית (SAIL). המערכת נועדה לסייע לרופאים באיבחון מחלות דם, והיא הראשונה בה הוגדר הידע בחוקים במבנה קבוע של "אם - אז" (IF - THEN), ובהגדרת החוקים שולבו "מומחים" בתחום.

פריצת הדרך של MYCIN הביאה ל"מבול" של פיתוחי מערכות מומחה במבנה החדש, רובן ככולן בעולם האקדמי. היו שכינו את התחום "מערכות מבוססות ידע" (Knowledge-Based Systems), והתחושה הכללית שזה "הדבר הבא" בבינה מלאכותית.[7] במקביל, קוצצו תקציבי המחקר בתחומים האחרים של הבינה המלאכותית, שנראה ככושלים לעומת הטכנולוגיה החדשה של מערכות המומחה.[8]

שנות ה-80: מערכות מומחה מגיעות לתעשייה עריכה

פריצת הדרך של מערכות המומחה לשימוש תעשייתי ועסקי חלה עם הכרזת מערכת XCON בשנת 1980, בשיתוף פעולה בין אוניברסיטת קרנגי-מלון בשיתוף פעולה עם חברת המחשבים DEC.[9] המערכת, שהמשיכה להתפתחח במהלך שנות ה-80, סייעה למהנדסי חברת המחשבים דיגיטל לקבוע תצורות למחשבים הנמכרים ללקוחותיה. המערכת הגיעה לכ-2000 חוקים בבסיס הידע שלה, והחברה דיווח על עלייה דרמטית ביעילות ובאיכות כתוצאה מהשימוש בה.[10]

גופים עסקיים רבים נכנסו בהתלהבות ליישום מערכות מומחה בתחום עיסוקם, וראו בכך יתרון תחרותי הכרחי, עם הצלחות מרשימות. אמריקן אקספרס, לדוגמה, דיווח על חסכון של עשרות מיליוני דולר בשנה כתוצאה מהכנסה לשימוש שוטף של מערכת מומחה לאישור אשראי.[11] גם בישראל נכנסו מערכות מומחה לשימוש שוטף בחיל האוויר (הראשון לפיתוח וקליטה לשימוש מבצעי).[12]

לאור ההצלחה הגדולה של פיתוחי מערכות מומחה, החלו להתפתח מוצרים שנועדו לאפשר פיתוח מהיר של מערכות מומחה, מעטפות (Expert System Shell) שנועדו ל"מהנדסי ידע" (Knowledge Engineers), וחברות חדשות נוסדו סביב מוצרים אלו. אחדות פיתחו מחשבים ייעודיים לצורך כלי הפיתוח (למשל: Symbolics)[13], אך עם התפתחות מיני-מחשבים ואחריהם מיקרו-מחשבים לשימוש כללי, התפתחו הכלים הפופולריים על מחשבים אלו. חברות מובילות בשוק היו בעיקר בארה"ב (למשל: Neuron Data, Teknowledge), בצרפת (למשל: ILOG), וביפן (פרוייקט "הדור החמישי").[14]

כמות הפעילות, דיווחי ההצלחה, גיוסי הכספים וההנפקות בבורסה של חברות מובילות, גרמו ליחס של "בועה" למערכות המומחה של שנות ה-80.[15]

שנות ה-90: מערכות המומחה נשארות מאחור עריכה

הסימנים הראשונים לאכזבה ממערכות המומחה נראו כבר לקראת סוף שנות ה-80, כאשר החלו להתגלות חולשות ומגבלות, בעיקר בשלבים של מעבר מאב-טיפוס מוצלח למערכת תפעולית כושלת.[16] האכזבות היו כואבות במיוחד לאור הציפיות הגבוהות מאד של הארגונים ושל משקיעי הון סיכון, מהטכנולוגיה שתפתור את כל הבעיות.[17]

גם ביפן, שם נחשבו מערכות המומחה להצלחה גדולה בשנות ה-80 מבחינה טכנולוגית, וחברות הענק (כמו NEC, Toshiba, Hitachi, Fujitsu ואחרות) דיווחו על השקעות כבדות בנושא, המחקרים הראו כי קצב הגידול המצופה לא ענה על קריטריונים עסקיים.[18]

במקביל לאכזבה הכללית, היו גם הצלחות מרשימות, שהלכו נגד הזרם הכללי, ודיווחו על הצלחה של יישומים ושביעות רצון יוצאת דופן.[19] מספר חברות גדול כמו Boeing, IBM, Lucent Technologies, Xerox, NASA נמנו על המצליחות בתחום בארה"ב, ובישראל נמנו בנקים, משרדי ממשלה, קופות חולים, צה"ל, חברות ממשלתיות ותעשייתיות, על סיפורי הצלחה של מערכות מומחה משמעותיות.[20]

אולם, את התחושה הכללית הובילו קרנות הון סיכון וקרנות ממשלתיות שהשקיעו בתחום ולמעשה החליטו לעצור השקעות נוספות.[21] במקביל התחילו פרסומים על כשלונות[22] וידיעות על ירידה משמעותית בכמות המחקרים האקדמיים והדוקטורטים בנושא מערכות מומחה.[23]

העצימה את המגמה היתה העובדה שהגיע שחקן חדש ונוצץ לעיר: האינטרנט. בשנות ה-90, התחילה ה"בועה" החדשה של האינטרנט, והיא גברה על ה"בועה" הקודמת של מערכות המומחה, באופן ברור ואף קיצוני.[24]

שנות ה-2000 (עד 2010): תחייה בשם אחר עריכה

לאחר שהוכרזו כטכנולוגי "מתה" בשנות ה-90, חל מהפך נוסף בהיסטוריה של מערכות המומחה: הן חזרו לתפוס מקום חשוב בשוק, אך בשם אחר. הטכנולוגיה הבסיסית שלהן חזרה להיות פופולרית, אך כעת בשם "מערכות מבוססות חוקים" (Rule Based Systems).[25] המגמה היתה משמעותית כל כך, שחברת ניתוחי השוק הגדולה, גארטנר, הכריזה על "תחייה מחדש" של התחום, תוך שימוש בשם מערכות מבוססות חוקים, במקום הסיקור הקודם שהיה בשם מערכות מומחה.[26] נושא "החוקים" של הארגון הפך להיות שגור על מנהלים ואנשי המקצוע הבכירים של קהיליית מנתחי המערכות ואנשי התוכנה, כטכנולוגיה וכארכיטקטורה זהה לזו של מערכות המומחה של שנות ה-80, אך כעת גם בשילוב תשתיות האינטרנט שהיו נחלת הכל.[27]

ההתייחסות לחוקים במקום ל"מומחה", יוצרת פחות ציפיות: לא עוד חיקוי המומחה, אלא ארגון ועיבוד נוח ויעיל של הידע הארגוני שמאפשר שימוש רחב בו, עם כל היתרונות המעשיים. ואכן, בניתוח לאחור של מספר הכשלונות של מימוש מערכות מומחה מול הכשלונות במימוש מערכות תוכנה רגילות, הממצאים מראים על שיוויון מובהק; ההבדל הגדול היה ברמת הציפיות הגבוהה במיוחד ממערכות המומחה.[19][28]

סיפורי ההצלחה של מערכות מבוססות חוקים היו נחלת כל האנליסטים המרכזיים: ב"ריבוע הקסם" (Magic Quadrant) של חברת הייעוץ המובילה גארטנר לשנת 2005,[29] מופיעות הספקיות המובילות בעולם בעלות מנועי הסקה, כשלכולן סיפורי הצלחה ולקוחות מרשימים, ביניהן הישראלית ESI.[20] נוצרה קהיליה בינלאומית סביב הטכנולוגיה והגישה האסטרטגית של "חוקים עסקיים" והיא פעילה עד היום בעיתון ובכנסים מקצועיים.[30]

  1. ^ Albert E. Murray, Frank Rosenblatt, and Marshall C. Yovitz, MARK I perceptron, MARK I perceptron press conference records, Cornell Aeronautical Laboratory Inc., 1960
  2. ^ David Hawkins, The Spirit of Play – A memoir for Stan Ulam, Los Alamos Science, Special issue, 1987
  3. ^ 1 2 Joseph Weizenbaum, W. H. Freeman at al, Computer Power and Human Reason, San Francisco, 1976, עמ' 3, 203
  4. ^ Computers, Artificial Intelligence, and Expert Systems in Biomedical Research, Joshua Lederberg - Profiles in Science, ‏2019-03-12 (באנגלית)
  5. ^ Joshua Lederberg, How DENDRAL Was Conceived and Born, ACM Symposium on the History of Medical Informatics, 1987, עמ' 5-19
  6. ^ "Notes on "Epistemology of a Rule-based Expert System, Clancey,W.J, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence in Perspective 59, 1993, עמ' 191-204
  7. ^ .Goldstein, I. and Papert, S, Artificial Intelligence, Language and the Study of Knowledge, Cognitive Science, 1 Vol 1, 1977
  8. ^ Stottler Henke, Smarter Software Solutions 2002-2004
  9. ^ Virginia E. Barker, Expert systems for configuration at Digital: XCON and beyond, Communications of the ACM, 3 Volume 32, 1989, עמ' 298-318
  10. ^ Walter Reitman, Artificial Intelligence Applications for Business, Ablex Pub, 1984, עמ' 150, 152
  11. ^ Harvey P. Newquist, The Brain Makers: Genius, Ego and Greed in the Quest for Machines that Think, Indianapolis, Indiana: Sams Publishing, 1994, עמ' 403
  12. ^ יורם רומם, חיל האוויר - יחידה 180, אני לוקח, ישראל: כנרת, זמורה, דביר, 2021, עמ' 212-221, 229-230
  13. ^ Symbolics Lisp Machine Museum
  14. ^ Edward Feigenbaum and Pamela McCorduck, The fifth Generation, Addison Wesley Publishing Company, 1983
  15. ^ Hans Moravec, The Great 1980s AI Bubble: A Review of The Brain Makers, AI Magazine, 3 15, עמ' 86
  16. ^ Thomas H. Devenport, Davenport, Thomas H. 1995. Management Agenda: Epitaph for Expert Systems?, InformationWeek, June 5, 1995, עמ' 116
  17. ^ David Millett and Philip Powell, Critical Success Factors in Expert System Development: A Case Study, London: PriceWaterhouseCoopers & University of London, 1999
  18. ^ Edward Feigenbaum, Knowledge-Based Systems in Japan (7), Knowledge-Based Systems in Japan, Baltimore, MD: Japanese Technology Evaluation Center, 1993
  19. ^ 1 2 Gill T. Grandon, Early expert systems: Where are they now?, MIS Quarterly, 1 19, 1995, עמ' 51
  20. ^ 1 2 יורם רומם, 14. מנכ"ל אי.אס.איי, אני לוקח, כנרת, זמורה, דביר, 2021, עמ' 283-285
  21. ^ Bulkeley, W. M., Technology: Bright Outlook for Artificial Intelligence Yields to Slow Growth and Big Cutbacks, Wall Street Journal יולי 5, 1990, עמ' 1
  22. ^ Richard G. Vedder, An Expert System that was, Center for Quality and Productivity, University of North Texas, 1997
  23. ^ National Research Council, 9, Funding a Revolution: Government Support for Computing Research, Washington D.C.: National Academy Press, 1999, עמ' שרטוט 9.3
  24. ^ Harvey P. Newquist, The Brain Makers: Genius, Ego and Greed in the Quest for Machines that Think, Indianapolis, Indiana: Sams Publishing, 1994, עמ' 437
  25. ^ Michael P. Voelker, Business Makes the Rules, Intelligent Enterprise November 1, 2005
  26. ^ Jim Sinur, The Business Rules Market Resurrection Continues, Business Rules Journal, 9 4, 2003
  27. ^ Rounding Business Rules Up, Sue Hildreth, Computerworld, May 23, 2005, עמ' 24
  28. ^ William M. Ulrich, Knowledge Mining: Business Rule Extraction & Reuse, Tactical Strategy Group, Inc, 2001
  29. ^ Jim Sinur, Vendor Map ("Magic Quadrant") for Business Rule Engines, Gartner Research January 2005
  30. ^ Business Rules Journal
אוחזר מתוך "https://he.wikipedia.org/w/index.php?title=משתמש:שפוי/מערכת_מומחה_-_פרקים&oldid=35198600"