EKSPERTNI SISTEMI

SADRAJ:SADRAJ:............................................................................................................... 2

1.0.

POJAM EKSPERTNIH SISTEMA

U praksi se esto javlja potreba za nizom specifinih znanja danih u cjelini, brzo sigurno i povezano. Drugim rijeima, eli se da u problematinim situacijama i kod donoenja sloenih odluka pomogne dobar strunjak, vrhunski specijalista ili, kako se drugaije kae, ekspert. Pomo eksperta je dobro dola u sloenim situacijama bilo koje oblasti ljudskog rada: medicini, pravu, graevinarstvu, industriji, marketingu, itd. Osnovna svojstva eksperta su da:

primjeni, na optimalni nain, svoja znanja u rjeavanju problema. Pri tome se podrazumjeva uzimanje u obzir injenica i predvianje relevantnih posljedica; objasni i obrazloi svoje odluke i prijedloge; komunicira sa drugim ekspertima i proiruje svoja znanja, prestruktuira i reorganizuje shvatanja i znanja;

formira i naputa odreene zakljuke, to dokazuje da je pronikao u sutinu odreenih pojava i naao nove zakonitosti koje meu njima vladaju; odreuje najbri nain dolaska do rjeenja i njegove praktine primjene; u specifinim situacijama intuitivno (heuristiki), na osnovu svih dosadanjih iskustava i dogaaja ocjeni gdje se nalazi rjeenje problema.

Imati pored sebe eksperta nije ni najmanje jednostavno, eksperata nema previe, nisu na raspolaganju u svakom trenutku i nisu ni jeftini. Osim toga ni jedan ekspert ne moe da posjeduje sva znanja. Dananji stepen razvoja moderne informatike nauke sve vie omoguava da se stalno moe raspolagati ekspertnim uslugama. Pri tome se misli na ekspertne sisteme (ES). Pod ES se podrazumjeva takva vrsta programske podrke ili softvera na raunaru, koja u veoj ili manjoj mjeri zamjenjuje ovjeka - eksperta. ES je u stanju da, na osnovu unesenih podataka i ugraenih logikih algoritama (pravila zakljuivanja) i tako nastale baze znanja, efikasno pomogne korisniku u rjeavanju specifine problematike. Pored pojma ekspertni sistem koriste se i sledei pojmovi: sistem zasnovan na znanju, inteligentni informacioni sistem, inteligentni sistem zasnovan na znanju i sistem znanja. Ekspertnost se definie kao znanje, razumjevanje i vjetina rjeavanja problema u odreenoj oblasti. Najpotpuniju definiciju ekspertnih sistema dalo je Britansko drutvo za raunare koja glasi: Pod ekspertnim sistemima podrazumjeva se realizacija raunarski bazirane vjetine nekog eksperta ija je osnova u znanju i u takvom obliku da sistem moe da ponudi inteligentan savjet ili da preuzme inteligentnu odluku o funkciji koja je u postupku. Ekspertni sistem posjeduje i karakteristiku da na zahtjevfikuje svoju liniju rezonovanja, tako da direktno obavjetava korisnika koji postavlja pitanje. Sistemski posmatrano pod ekspertnim sistemom podrazumjeva se podsistem podruja vjetake intelegencije. Podruje izgradnje ekspertnih sistema poznato je jo kao nauni ininjering (engl. Knowledge Engineering).

Ekspertni sistemi su skup kompjuterskih programa koji postiu visoki stepen rjeavanja problema, i oni zahtjevaju dugogodinje struno obrazovanje pojedinaca. Ekspertni sistem predstavlja informacioni sistem koji koristi bazu znanja te kao takav slui kao konsultant rukovodiocu. Ekspertni sistemi predstavljaju pokuaj da se u kompjuterske programe ugrade procesi razmiljanja i odluivanja koji se odvijaju kod ljudi eksperata. Prema aktivnostima ekspertnih sistema izgraena je jedna njihova klasifikacija u tabeli:

Aktivnisti ESInterpretacija

Naznaka problemaSistemi tumae opaene podatke pripisuju im simbolina znaenja i opisuju situacije i stanja

Oblast primjeneHemija Geologija Medicina Armija

Dijagnostika

Sistemi za dijagnostiku na osnovu podataka o opservacijama definiu malfunkcije sistema Sistemi za predvianje posljedica (prognoza) iz modela i parametara Sistemi za dizajn konfiguriu objekte u zadatim ogranienjima Sistemi za planiranje oblikuju akcije i objekte kao modele ponaanja da u cilju efekata ponaanja Sistemi za kontrolisanje adaptivno upravljaju ponaanjem sistema na osnovu interpretacije, prognostike i dijagnostikeTabela 1. Klasifikacija ekspertnih sistema

Predvianje Oblikovanje

Planiranje

Raunari Elektronika Geologija Medicina Raunari Armija Raunari Hemija Elektronika Hemija Raunari elektronika

Kontrolisanje

2.0.

INENJERSTVO ZNANJA

Sveukupnost procesa izgradnje ekspertnog sistema naziva se inenjerstvo znanja, time se obuhvata skup metoda i postupaka koje se odnose na prikupljanje, raunarsko predstavljanje i memorisanje, kao i upotrebu ljudskog znanja u reavanju sloenih problemskih situacija. Taj proces ukljuuje posebnu vrstu interakcije izmeu graditelja ekspertnog sistema, koga zovemo inenjer znanja, i jedne ili vie osoba koje su eksperti u odreenoj problemskoj oblasti za koju se ekspertni sistem izgrauje. Inenjer znanja od eksperata "vri ekstrakciju" njihovih procedura, strategija i postupaka za reavanje problema i ugrauje to znanje u ekspertni sistem. Rezultat procesa je skup programa koji reavaju probleme u datoj oblasti na nain kako to radi ovek-ekspert. Kao to je prikazano na sledeoj slici, u proces izgradnje ekspertnog sistema ukljueni su: ekspert, inenjer znanja i korisnik. U celom poslu vano mesto zauzima i alat za izgradnju ekspertnog sistema, a ne sme se zaboraviti ni sam ekspertni sistem.

EKSPERTInter v.

ININJER ZNANJA

Proiruje i testira Izgrau je popravl ja i testira

ALATI ZA IZGRADNJU EKSPERTNOG po SISTEMA

EKSPERTNI SISTEM Dodaje podatke OSOBLJE

koristi

KORISNIK

Slika 1. Uesnici u izgradnji ekspertnog sistema

Svi ovi elementi utiu na dalji razvoj MIS jer moemo prepoznati dva oblika menadera: menader ekspert, koji uestvuje u izgradnji ekspertnog sistema, i menader korisnik, koji koristi postavljeni ekspertni sistem. Ekspert je osoba koja je stekla reputaciju u svojoj oblasti zbog strunih sposobnosti kvalitetnog reavanja problema. On koristi svoje znanje, sposobnosti i vetine steene kroz bogato iskustvo da skrati proces pronalaenja reenja. Znanje eksperta je nadgradnja znanja koje se moe dobiti itanjem knjiga. On ne moe uvek da objasni razloge svoje odluke, ne zato to ne eli da ih objanjava, ve zato to se opredeljuje intuicijom. On verovatno zna mnogo vie nego to je svestan. Ekspertni sistem treba da obuhvati i objedini te sposobnosti, vetine i iskustvo jednog ili vie eksperata. Znanje se, naravno, moe prikupljati i iz strunih knjiga i nauno - strunih asopisa. Ininjer znanja je osoba koja poznaje oblast raunarskih nauka i vetake inteligencije i zna kako se izgrauju ekspertni sistemi. On kroz pitanja i razgovore sa ekspertom od njega prikuplja znanje, organizuje ga, odluuje kako e ono biti prikazano u sistemu i pie programe, sam ili uz pomo ekipe programera. Korisnik je osoba koja koristi ekspertni sistem, kad se on jednom zavri. Osoblje ukljuuje sve one koji unose podatke u sistem (operateri, sekretarice i sl.). Alat za izgradnju ekspertnih sistema je programski jezik koji koristi inenjer znanja i/ili programer da bi taj sistem izgradio. Pod alatom se podrazumevaju i svi usluni programi koji su na raspolaganju (editori, debageri, sredstva za izdvajanje znanja, grafika i dr.). Razvijeni su specijalizovani alati za izgradnju ekspertnih sistema, koji se nazivaju "koljke" (shells). Ovi alati se razlikuju od konvencionalnih programskih jezika po tome to obezbeuju odgovarajue naine za predstavljanje sloenih koncepata i elemenata znanja.3.0.

KOMPONENTE EKSPERTNOG SISTEMAEkspertni sistemi treba da realizuju tri glavna zadataka inenjerstva znanja: prezentacija i memorisanje velike koliine znanja problemske oblasti u raunar, aktiviranje korienja znanja problemske oblasti za reavanje problema, odgovor na korisnikovo pitanje.

Osnovne komponente ekspertnog sistema su:

Baza znanja (knowledge base) Mehanizam zakljuivanja (inference engine) Komunikacioni interfejs Globalna baza podataka

Na sledeoj slici prikazane su komponente ekspertnog sistema.KORISNIK

EKSPERTNI SISTEM Komunikacioni interfejs Mehanizam zakljuivanja

Baza znanja

Globalna baza podataka

Slika 2. Komponente ekspertnog sistema

Baza znanja (knowledge base) baza injenica i heuristika u podruju za koje je namenjen ekspertni sistem, pridruenih problemu. Baza znanja ukljuuje injenice, relacije izmeu injenica i mogue metode za reavanje problema u oblasti date aplikacije. Mehanizam zakljuivanja (inference engine) softver sposoban da sredi informacije iz baze znanja i da na osnovu toga izvue zakljuke. On radi tako to injenice iz baze znanja kombinuje sa informacijama dobijenim od korisnika u cilju izvoenja specifinih zakljuaka. Pri radu se koriste kontrolne strategije, koje odluuju u kom trenutku treba primeniti neko od pravila iz baze znanja na nove injenice dobijene tokom konsultovanja sa korisnikom. Na ovaj nain se simulira ljudsko razmiljanje. Komunikacioni interfejs deo koji omoguava dijalog izmeu donosioca odluke (korisnika) i sistema. Sa jedne strane slui da korisnik u toku rada sistema dostavi informacije koje sistem iz baze znanja nije uspeo da dobije, a sa druge strane omoguava korisniku da za svaku odluku ekspertnog sistema trai dodatno objanjenje o tome koji su ga zakljuci vodili da donese takvu odluku. Globalna baza podataka radna memorija za beleenje trenutnih statusa sistema, ulaznih podataka za odreeni problem i relevantnih elemenata iz dotadanjeg rada. Ona uva injenice i zakljuke dobijene tokom tekue ekspertize. Razlikuje se od baze znanja po tome to sadri informacije koje se odnose iskljuivo na tekui problem odluivanja.

4.0.

SVOJSTVA EKSPERTNOG SISTEMA

Srce svakog ekspertnog sistema je znanje akumulirano u procesu izgradnje tog sistema. "Znanje" ekspertnog sistema ine injenice i heuristika (iskustvo i oseaj za izbor reenja).

injenice ine glavni deo podataka o prirodi sistema, njegovim aktivnostima i ciljevima koje sistem ostvaruje kroz te aktivnosti. Odreene pojave i manifestacije regularnog i neregularnog stanja u sistemu imaju svoje uzroke i posljedice i takoe se opisuju skupovima podataka. Svi ovi podaci uglavnom mogu biti raspoloivi, dokumentovani i verifikovani u domenu ekspertnog sistema. Heuristiku ine lina pravila rasuivanja i vjetina u izboru i donoenju odluka kojima se utie na promjenu stanja sistema. Ona je uglavnom slabo dokumentovana i svojina je vrhunskih specijalista za oblast koju pokriva dati ekspertni sistem. Nivo performansi ekspertnog sistema je pre svega funkcija veliine i kvaliteta baze znanja tog sistema u kojoj su objedinjene injenice i heuristika, a ne odreenog formalizma zakljuivanja i postupka koji se koriste u pretraivanju injenica. U principu razlikujemo dva tipa znanja:

eksplicitno znanje znanje dato u pisanoj ili drugoj prenosnoj formi i nalazimo ga u knjigama, asopisima i sl. Ovo znanje je obino prihvaeno kao univerzalno tano. implicitno znanje heuristiko znanje, ono znanje koje ovek ekspert gradi na osnovu iskustva i koje, kombinovano sa prvim tipom znanja, ini oveka ekspertom. Znanje je dostupno i moe se prenositi putem knjiga i lekcija.EKSPERTI VISOKOG NIVOA

MOGUNOST OBUAVANJA

ZNANJA

MOGUNOST PREDVIANJA

INSTITUCIONALNA MEMORIJASlika 3. Opta svojstva ekspertnog sistema

Vano svojstvo ekspertnog sistema je ekspertiza visokog nivoa, koju obezbeuje kao pomo u reavanju problema. Ta ekspertiza predstavlja najbolja razmiljanja vrhunskih eksperata u datoj oblasti, sakupljena i ugraena u program tako da u postupku reavanja problema mogu dovesti do preciznih i efikasnih reenja. Mogunost predvianja je svojstvo koje proistie iz mogunosti da se ekspertni sistem koristi kao model za reavanje problema u datoj oblasti koji e, kao takav, davati odgovore na zadate probleme i pokazivati kako e se ti odgovori menjati zavisno od novih situacija. Celokupno znanje ugraeno u ekspertni sistem prikupljeno je kroz interakciju sa kljunim osobljem u nekoj slubi, odeljenju ili oblasti, tako da ono odslikava i tekuu politiku i nain rada te grupe. Na taj nain, ova kolekcija znanja postaje trajni zapis usklaenih najboljih metoda i postupaka koje ti ljudi koriste pri reavanju problema. I kad ti ljudi odu iz

odreene firme ovo znanje e ostati sauvano. Ovo je veoma vano u poslovnim sistemima, a kritino u vojsci i dravnim ustanovama zbog estih premetaja i izmene kadrova. Prikupljeno znanje je na taj nain postalo institucionalna memorija, koja ublaava (iako nikad ne moe potpuno ukloniti) nedostatke proistekle iz estih fluktuacija ljudi. Jo jedno vano svojstvo svakog ekspertnog sistema jeste i mogunost obuavanja. Ekspertni sistem moe biti oblikovan tako da omogui obuku za novodole kadrove. Oni ve imaju odreena znanja i sposobnosti i potrebno je na njih preneti znanje i iskustvo prikupljeno i sauvano u bazi znanja u vidu institucionalne memorije. Neophodno je da program poseduje mogunost tenog, prijateljskog dijaloga sa ovekom, kao i ugraene metode uenja. Ekspertni sistem moe biti podeen kako za obuku strunih ljudi, tako i za uvoenje u posao pridolih poetnika. Podruje primjene ES Ekspertni sistemi imaju za cilj da obezbjede odgovor na probleme koji zahtjevaju rasuivanje, prepoznavanje i poreenje oblika, akviziciju novih koncepata, zakljuivanje, ukratko, oni daju odgovor na pitanja koja zahtjevaju inteligenciju. ES se mogu efikasno primjenjivati u podrujima gdje se miljenje o problemu svodi na logiko rasuivanje, a ne na izraunavanje, i gdje svaki korak u rjeavanju problema ima vei broj alternativnih mogunosti. Naini koritenja ES Postoje tri osnovna naina koritenja ES: prvi nain, gdje korisnik trai odgovor na zadani problem, drugi nain, gdje je korisnik instruktor koji dodaje znanje u postojei ES, trei nain, gdje je korisnik uenik koji ui od ES, na taj nain poveavajui svoje znanje.

Glavne osobine ekspertnih sistema su:

Integracija znanja - ES integrie znanje potencijalno velikog broja ljudi strunjaka na jednom mjestu, Poveava dostupnost - ES moe se koristiti na svim lokacijama, 24 sata dnevno. Raspoloivi su uvijek i bez ogranienja, to je posebno aktuelno u nedostatku eksperata za odreena podruja ljudske aktivnosti, Nivo subjektivnosti - ES zadrava nivo subjektivnosti koji je u njih inicijalno ugraen, dok su eksperti skloni varijacijama subjektivnosti u ras|ivanju, to moe dovesti do izvjesne zabune,

Smanjena cijena - ES je jeftiniji od eksperta. Ljudi strunjaci srazmjerno su rijetki, pa prema tome i skupi, dok se ES lako reprodukuje u veem broju jednakih ili slinih kopija, Poveava pouzdanost - ES ne ini greke, ne umara se i ne zaboravlja, Uslovi djelovanja - ES moe djelovati u uslovima koji su za ovjeka opasni, Brzina reakcije - brzina reakcija na nastali problem i Tumaenje - opis do detalja kako se dolo do rjeenja.

4.1.

Prednosti i nedostaci ekspertnih sistema

Ekspertni sistemi osiguravaju univerzalnu i stalnu raspoloivost, drugim rijeima ekspert je uvijek na raspolaganju. Prisutna je i nepristrasnost, jer jednom organizovan ekspertni sistem je praktian je praktino dosljedan. Ekspertni sistem ima savrenu memoriju i uzima sve relevantne faktore u obzir. Kvalitetno vrijeme strunjaka je osloboeno rutinskih poslova, jer ekspertni sistem obavlja postavljene zadatke i time dobiva ekonomsko opravdanje. Ekspertni sistem sadri injenice koje strunjak uzima u obzir i praktina pravila koja strunjak primjenjuje prilikom rijeavanja problema. Jedna od velikih koristi ekspertnih sistema je krae vrijeme odluivanja, rutinske odluke koje odnose dosta vremena,lagano donose ekspertni sistemi i ljudi strunjaci e imati vie vremena na raspolaganje za kreativniji rad. ES imaju ogranienja u nekoliko podruja problema. Prvo, za donoenje odluka u jednoj dinaminoj sredini sa mnotvom nestukturiranih problema nije dovoljno samo iskustvo, dakle empirijski pristup. Shodno tome mehanizam zakljuivanja e vjerovatno biti nedovoljan. ES je ogranien na vrlo usko podruje jer je izgradnja i odravanje velike baze znanja veoma teka. Sistem ne daje kvalitetan odgovor ako problem nije u potpunosti ogranien na specifino podruje. Tada se javlja problem sa odlukama vezanim za iroko interdisciplinarno znanje. Prilikom prikupljanja i organizovanja baze znanja, odreene vrste zanja se ne mgu lako prevesti u pravilo AKO-ONDA. Takoe, postoji tekoa oko specifikacije heuristikog znanja rukovodioca, koje je vano za pravilno odluivanje. Korisniki interfejs sa sistemom treba biti ostvaren preko prirodnog dijaloga. Meutim, dijalog nije realno prirodan jezik. Korisnici moraju opisivati probleme u definisanom formalnom jeziku ije rijei i njihova kombinacija imaju veoma specifino znaenje. Ogranieni broj strunjaka za ekspertne sisteme i ininjera za baze znanja, predstavljaju konstantu opasnost da poslovne aplikacije mogu lako pasti na poslednje mjesto

u razvoju ustupajui mjesto drugim dobro finansiranim podruijima. Takoe, vrijeme odziva komercijalno dostupnih ekspertnih sistema relativno je sporo na veini personalnih raunara. OVJEK EKSPERT Moe otii Teko prenosi svoje znanje Teko dokumentuje znanje Nepredvidiv Skup EKSPERTNI SISTEM Permanentno znanje Znanje se lako prenosi Znanje se lako dokumentuje Konzistentan Podnoljiva cijenaTabela 3. Prednosi ekspertnih sistema

OVJEK EKSPERT Kreativan Prilagodljiv ulni senzori irina sagledavanja Zdrav razum

EKSPERTNI SISTEM Nema kreativnosti Nije prilagodljiv Simboli kao ulaz Usko sagledavanje Tehniko znanje

Tabela 4. Nedostaci ekspertnih sistema

5.0.

IZGRADNJA EKSPERTNIH SISTEMA

Kod ekspertnih sistema znanje je odvojeno od algoritama koji ga koriste. Baza znanja je zavisna od problemskog domena dok su mehanizam zakljuivanja i interfrejs nezavisni. Medjutim ta dva nezavisna modula zajedno se nazivaju ljuska ekspertnog sistema. Samim dodavanjem nove baze dobivamo ekspretni sistem. Ljuske spadaju u dobrodole alate za izradu ekspretnih sistema.

5.1.

Ljuske ekspretnih sistemaIzabrati formalizam u kojem e biti predstavljeno znanje Razviti formalizam zakljuivanja za predstavljanje znanja adekvatan mehanizmu

Za kvalitetan razvoj ljuske treba:

Razviti interfejs pomou kojeg e sistem objanjavati svoje odluke i davati odgovor na pitanja. Razviti metod za rad sa nepouzdanim i nepotpunim informacijama.

5.2.

Automatsko uenje

Automatsko uenje predstavlja automatski proces dobivanja znanja na osnovu informacija dobivenih od uitelja ili od nekog spoljneg procesa ili samostalnim posmatranjem odnosno eksperimentisanjem. Rezultat tog uenja je formula, teorija, pravilo ili opis koncepta u kvalitetnom formalizmu. Naini uenja se klasifikuju prema vie kriterijuma. Prema stepenu uea induktivnog zakljuivanja kod uenika tokom procesa uenja: direktno ili rutinsko uenje, uenje na osnovu kazanog, uenje na bazi objanjenja, uenje po analgiji, uenje na osnovu primjera, uenje samostalim otkrivanjem. Najefikasniji oblik automatskog uenja uenje na osnovu primjera.

5.3.

Kvalitativno modeliranje

Kvalitativni model opisuju sistem na jednostavan simboliki nain. Meutim kod ovih modela promjenljive su vezane relacijama koje mogu imati oblik jednaina, nejednaina ili logikih izjava. Kvalitativni modeli su bazirani na skupu relacija meu elementima sistemima. Sistem se moe opisati i sa apstraktnim pojmovima. S obzirom na to razlikuju se: Komponentno orijentisan pristup gdje se ponaanje sistema izvodi iz ponaanja njegovih komponenti i Procesno orijentisan pristup koji opisuje procese kao izvor svih promjena u sistemu.

5.4.

Alati za izgradnju ekspertnih sistema

Razlikuju se tri kategorije alata za izgradnju ekspertnih sistema: Alati koji se koriste na personalnim kompjuterima Specijalizovani alati za izradu kompleksnih ekspertnih sistema

Alati za izradu kompleksnih ekspertnih sistema.

6.0. RAZLIKA OD KONVENCIONALNIH PROGRAMADananji raunari reavaju zadatke logikom konvencionalnih programa. Programi se sastoje u osnovi iz dva dela: algoritam podaci.

Algoritam odreuje kako reiti odreenu vrtu problema koristei niz tano definisanih pravila, a podaci karakteriu parametre u konkretnom problemu. Ljudsko znanje se ne uklapa u ovaj model. Sistemi na bazi znanja razlikuju se od konvencionalnih programa po nainu organizacije, po tome da je u njih ugraeno znanje, po nainu izvravanja i po efektu koji stvaraju kroz interakciju dijalogom. Moe se, dakle, rei da je glavna razlika izmeu konvencionalnih programa i ekspertnih sistema u tome to prvi manipuliu podacima, a drugi znanjem. Ostale razlike date su u sledeoj tabeli.KONVENCIONALNI PROGRAM predstavlja i algoritamski koristi podatke, ponavljajui proces efikasno manipulisanje velikim bazama podataka znanje i metodi korisnikog znanja su izmeani EKSPERTNI SISTEM predstavlja i heuristiki koristi znanje, proces zakljuivanja efikasno manipulisanje velikim bazama znanja model reavanja problema se pojavljuje kao baza znanja, a njom upravlja odvojeni deo mehanizam zakljuivanja (interpreter pravila) znanje je organizovano u bar tri nivoa podaci, baza znanja i mehanizam zakljuivanja novo znanje se dodaje bez reprogramiranja, proirivanjem baze znanja Tabela 2

znanje je organizovano u dva nivoa podaci i program u sluaju novog znanja potrebno je reprogramiranje

Osim toga, konvencionalni programi su projektovani da svaki put daju konkretne rezultate. Ekspertni sistemi su projektovani da, uglavnom, daju korektne odgovore, a imaju i mogunost da ue na grekama. U konvencionalnim programima su implementirani potpuno definisani algoritam i jasan nain nalaenja reenja, ak i kad se koristi kompleksno grananje, rekurzivne petlje i dr. Uglavnom su poslovi koje obavljaju strunjaci takvi da ih, esto, nije mogue opisati u algoritamskoj formi. Strunjaci ne rade po vrstom planu, ve iskustvom i rasuivanjem odluuju kako e se dalje reavati problem, ne "vide" kompletan postupak reavanja odmah. Ekspertni sistemi su zasnovani na strunoj vetini akumuliranoj u bazi znanja, tako da su u stanju da ponude inteligentan savet i na zahtev mogu objasniti svoju liniju rasuivanja.

U konvencionalnim programima, moduli (potprogrami) se meusobno pozivaju po fiksnom, unapred definisanom postupku. U ekspertnim sistemima moduli se ne pozivaju izmeu sebe direktno. Moduli komuniciraju sa okruenjem podataka. Struktura dozvoljava simultano izvrenje nekoliko modula (onih koje aktivira trenutno stanje baze podataka).

7.0.

ZAKLJUAK

Ekspertni sistemi osiguravaju univerzalnu i stalnu raspoloivost odnosno ekspert je uvjek dostupan. Ekspertni sistem treba da obavlja postavljene zadatke da bi ekonomski bio opravdan. Budunost eksertnih sistema je zagarantovana, pogotovo u podruju raunovostva. Ekspertni sistemi e takoe obavljati mnoge upravljake funkcije. Velika prednost ekspertnih sistema je krae vrijeme odluivanja, i oni su korisni kod problema kod koji se odluke zasnivaju na analizi i interpretaciji ogromne koliine nekvantativnih podataka.

8.0.

LITERATURA

1. Latinovic B, Ekspertni sistemi, Panevropski univerzitet Apeiron, Banja Luka, 2006 god. 2. Jaroslav E. Poliuk, Ekspertni sistemi ETF Podgorica. (http://www.etf.ac.me/materijal/1190371410ES.pdf) Radi G. MbIS - Management poslovnih informacionih sistema Apeiron, Banja Luka 3. Latinovi B, Informacioni sistemi, Panevropski univerzitet Apeiron, Banja Luka, 2006 god. 4. www.wikipedia.org 5. www.cet.co.yu 6. www.znanje.org