エキスパートシステム

エキスパートシステムとは、専門家（エキスパート）が持っている知識をコンピュータに記録して、素人でも専門家に準じた知識を得られるようにしようというシステムです。
　1972年に、初のエキスパートシステム　ＭＹＣＩＮ（伝染性の血液疾患を診断し抗生物質を推奨するシステム）発表（1979年、ＥＭＹＣＩＮに発展）。1980年代になると、実務に広く適用されました。特に高齢になった職人の知識を承継して、生産分野のデジタル化に利用することが注目されました。

• 知識ベース
  知識とは、「もし…ならば…確率…で…である」という自然言語形式のデータです。定義的な知識もあれば、専門家が経験から得た暗黙知をこの形式で明示した知識もあります。
  知識ベースとは、知識データを推論エンジンが使いやすい形式に整理してデータベースにしたものです。
  言語はLispやPrologが用いられました。
• 推論エンジン
  推論エンジンは、「～の現象が発生する原因はなにか」というような利用者の質問に知識ベースにより推論するプログラムです。「○○が原因である確率は○％、△△である確率は△％」のような解を表示します。
  推論には、三段論法を定式化した命題論理が主ですが、述語論理やファジィ論理など多様な論理法を使っています。
• 対話方式
  結果として「確率…で…である」ことを出力するが、質問をより明確にして確率を高めるために、利用者に追加条件を誘導するなど対話機能をもちます。

そもそも推論とは、人間固有の知的活動です。それを数学的論理に限定されるにせよ、システム化できることは重要です。知識ベースのルールは多数の専門家により追加、修正できるので、一人の専門家によるシステムよりも、優れた判断ができます。また、既知の問題を解かせて解を検討することにより、ルールの不足やルール間の矛盾を発見して修正することができます。

エキスパートシステムは、１９８０年代に実務者の間にも、技術継承や設備運転マニュアルなどの用途で関心が広まりました。当時は次のような適用が期待されました。

• 「病人の症状は～である。適切な薬品、治療法を示せ」
• 「原子炉の温度が○°Ｃになった。次に発生する事態は何か。対応方法を示せ」
• 「かな漢字変換で「～かんじ～」の入力があった。幹事、漢字、完治のどれが適切か」
• 「政治家Ａの発言で○○の表現をした。その真意が△△であるといえるか」

知識ベース獲得に専門家から「知識」を引き出すのが難しいこと、知識間に矛盾があること（結果が得られない）こと、コンピュータ性能が低く、円滑な対話ができなかったことなどから、限られた分野以外にはあまり普及しませんでした。

（注）ファジィコンピュータ

エキスパートシステムは、通常はLispやPrologなどのプログラミング言語により記述したシステムをノイマン型コンピュータに実装して用いています。

しかし、エキスパートシステムでは、「ちょっと速く」などファジィな表現になることがよくあります。
　ファジィ論理では真理値表は連続性のある確率分布になります。このような論理を実装するにはデジタル回路よりもアナログ回路のほうが適しています。しかし、全体のシステム記述ではデジタル論理を用いる必要があります。ファジィコンピュータは、アナログとデジタルを組み合わせたハイブリッドコンピュータになります。

ファジィ論理が大きな部分を占める大規模エキスパートシステムでは、それに特化したファジィコンピュータが必要だといわれ、製作されたこともあります。しかし、汎用性に欠けることから、普及しませんでした。現在では自動制御などの分野に限定されているようです。

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