General Article on Expert Systems

এক্সপার্ট সিস্টেম আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সে অন্যতম একটি গবেষণার ক্ষেত্র । স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটির কম্পিউটার বিজ্ঞান বিভাগের গবেষকদের দ্বারা এটি প্রবর্তিত হয় । এটি একটি জ্ঞান ভিত্তিক পদ্ধতি যার মাধ্যমে নির্দিষ্ট কোন বিষয়ে মানব দক্ষতার সমপর্যায়ে সমস্যার সমাধান অথবা উপদেশ পাওয়া সম্ভব । বিভিন্ন ক্ষেত্রে এক্সপার্ট সিস্টেম বর্তমানে দক্ষতার সাথে ব্যবহার হচ্ছে । যেমন: রোগ নির্ণয়, আর্থিক পরামর্শ, নকশার ভুল সংশোধন ইত্যাদি । এটি তৈরি করার জন্য উচ্চ পর্যায়ের জ্ঞান এবং বিশাল তথ্য ভাণ্ডারে সমৃদ্ধ করা হয় যাকে নলেজবেজ বলে । আর যারা এটির উন্নয়ন করেন তাদেরকে বলা হয় নলেজ ইঞ্জিনিয়ার । নলেজ বা জ্ঞান সাধারণত শুধুমাত্র একটি বিষয়ের জন্য সংরক্ষিত হয় যাকে বলে ডোমেইন । এক্সপার্ট সিস্টেম শুধুমাত্র এই ডোমেইনই বিশ্লেষণ ও সমস্যার সমাধান করতে পারে । এখানে এক্সপার্ট সিস্টেম এর সংজ্ঞা, বৈশিষ্ট, ক্ষমতা, গুরুত্ব এবং প্রয়োজনীয়তাসহ এর প্রযুক্তি সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে ।  

এক্সপার্ট সিস্টেম কি? 

এক্সপার্ট সিস্টেমের অনেক সংজ্ঞা রয়েছে যদিও সবই প্রায় একই রকম । এক্সপার্ট সিস্টেমের জনক এডওয়ার্ড ফিগেনবাউম এর মতে এক্সপার্ট সিস্টেম হচ্ছে, 

“An intelligent computer program that uses knowledge and inference procedures to solve problems those are difficult enough to require significant human expertise for their solution.Knowledge necessary to perform at such a level,plus the inference procedures used, can be thought of as a model of the expertise of the best practitioners of the field.”

 
একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম যেটি যুক্তিযুক্ত সিদ্ধান্ত নিতে বা একটি জটিল ক্ষেত্রে সহায়তা দিতে পারে যা মানব দক্ষতায় ত্রুটিপূর্ণ বা অপ্রতুল ।
একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম যেটি একটি প্রদত্ত ডোমেইনে একজন বিশেষজ্ঞ মানুষের তুলনীয় পর্যায়ে সমস্যার সমাধান করতে পারে ।
একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম যেটি জ্ঞান এবং অনুমান কৌশল (inference technique) ব্যবহার করে সমস্যার সমাধান করে যা সাধারণত মানুষের বিশেষ দক্ষতা দিয়ে সমাধান করা হয় ।
এক্সপার্ট সিস্টেম একটি কম্পিউটার বেইসড ইনফর্মেশন সিস্টেম যা একটি সংকীর্ণ সমস্যা ডোমেইনে উচ্চ-স্তরের সিদ্ধান্তের কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য বিশেষজ্ঞ জ্ঞান ব্যবহার করে । MYCIN, ১৯৮০ এর দশকের প্রথম দিকে মেডিক্যাল ডায়াগনোসিসের জন্য স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটিতে নির্বাচিত হয় । সাধারণত তাকে সবচেয়ে পরিচিত এক্সপার্ট সিস্টেম বলে মনে করা হয় । এছাড়া অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন যেমন, ট্যাক্সেশন, ক্রেডিট বিশ্লেষণ, সরঞ্জাম রক্ষণাবেক্ষণ এবং ত্রুটি নির্ণয়ের জন্য বেশিরভাগ বড় এবং মধ্যম আকারের সংস্থাগুলিতে উৎপাদনশীলতা উন্নত করার জন্য প্রধান হাতিয়ার হিসাবে জনপ্রিয় হয়েছে ।
এক্সপার্ট সিস্টেমের ধারণাগুলির মধ্যে বেশ কয়েকটি মৌলিক বিষয় অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যার মধ্যে বিশেষ জ্ঞান কি, বিশেষজ্ঞ কারা, কীভাবে দক্ষতা স্থানান্তর করা যায় এবং সিস্টেমটি কীভাবে কাজ করে । এক্সপার্ট সিস্টেমের উদাহরণস্বরূ‌প,

MYCIN প্রোগ্রামের একটি অংশ: RULE 85:
IF
The site of the culture is blood, and
The Gram stain of the organism is negative, and
The morphology of the organism is rod, and
The patient is a compromised host

THEN
There is suggestive evidence (0.6) that the identity
of the organism is pseudomonas aeruginosa.
এর অর্থ হল পূর্ববর্তী সমস্ত শর্ত সন্তুষ্ট হলে, সংক্রামক প্রাণীর সিউডোমোনাস অ্যারুগিনোসা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায় ( ‘0.৬’পরিমাণে) ।

বিশেষজ্ঞ কারা?

বিশেষজ্ঞ এমন একজন ব্যক্তি যার বিশেষ জ্ঞান, সিদ্ধান্ত, অভিজ্ঞতা এবং পদ্ধতি এই প্রতিভাগুলি প্রয়োগ করা সহ পরামর্শ এবং সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য ক্ষমতা রয়েছে । জ্ঞান-ভিত্তিক সিস্টেমটি কীভাবে সম্পাদন করবে তার কার্য সম্পাদন করার বিষয়ে জ্ঞান প্রদান করা বিশেষজ্ঞের কাজ । বিশেষজ্ঞ জানেন কোন তথ্য গুরুত্বপূর্ণ এবং তাদের মধ্যে সম্পর্কের মানে বোঝেন । উদাহরণস্বরূপ, একজন বিশেষজ্ঞ মেকানিক জানেন যে, ফ্যান বেল্টগুলি ভাঙ্গতে পারে এবং ব্যাটারির নির্গমন কারণ হতে পারে ।
এ পর্যন্ত, বিশেষজ্ঞের কোনও সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞা নেই, তবে সিদ্ধান্তের কার্যকারিতা এবং জ্ঞানের স্তর রয়েছে এমন আদর্শ মানদণ্ড ব্যবহার করে নির্ধারণ করা হয় যে কেউ একজন বিশেষজ্ঞ কিনা ।
সাধারণত বিশেষজ্ঞদের কিছু সাধারণ ধারণা থাকবে । প্রথমত, তাদেরকে সমস্যার সমাধানে সক্ষম হতে হবে এবং একটি কর্মক্ষমতার স্তর গড় তুলনায় উল্লেখযোগ্য ভাবে ভাল হতে হবে । দ্বিতীয়ত, বিশেষজ্ঞরা আপেক্ষিক । এক সময় বা এক অঞ্চলের একজন বিশেষজ্ঞ অন্য সময় বা অঞ্চলের বিশেষজ্ঞ হতে পারে না । উদাহরণস্বরূপ, নিউইয়র্কের একজন অ্যাটর্নি বেইজিংয়ের আইনী বিশেষজ্ঞ হতে পারে না । একটি মেডিকেল ছাত্র অসুস্থ ব্যক্তির তুলনায় অসুস্থতার একজন বিশেষজ্ঞ হতে পারে, তবে এটি শীর্ষস্থানীয় হাসপাতালের বিশেষজ্ঞ নয় । বিশেষজ্ঞদের যে দক্ষতা আছে তা দিয়ে সমস্যার সমাধান এবং সমস্যার ডোমেইনে নির্দিষ্ট ঘটনা ব্যাখ্যা করতে পারেন । সাধারণত, মানব বিশেষজ্ঞ নিম্নলিখিত কাজ করতে সক্ষম হয়:

• • সমস্যা সনাক্তকরণ এবং প্রণয়ন
• • দ্রুত এবং সঠিকভাবে সমস্যার সমাধান
• • সমাধান ব্যাখ্যা
• • অভিজ্ঞতা থেকে শিক্ষা
• • জ্ঞান পুনর্গঠন
• • প্রাসঙ্গিকতা নির্ধারণ করা

এক্সপার্ট সিস্টেমের বৈশিষ্ট্য

• · উচ্চ কর্মক্ষমতা সম্পন্ন
• · বোঝা যায়
• · নির্ভরযোগ্য ও
• · অত্যন্ত প্রতিক্রিয়াশীল
•   এক্সপার্ট সিস্টেমের ক্ষমতা
•   এক্সপার্ট সিস্টেম নিন্মে উল্লেখিত কাজ গুলি করতে সক্ষম হয়:
• · পরামর্শ প্রদান
• · নির্দেশনা এবং সিদ্ধান্ত তৈরির ক্ষেত্রে মানুষকে সাহায্য করা
• · প্রদর্শক হিসেবে
• · রোগ নির্ণয় করতে
• · ব্যাখ্যা করতে
• · ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে
• · উপসংহার সমর্থন করতে · একটি সমস্যার সমাধানে বিকল্প প্রস্তাব সুপারিশ করতে

এক্সপার্ট সিস্টেম অসমর্থ হয়

• · মানুষের পরিবর্তে সিদ্ধান্ত প্রস্তুত করতে
• · মানুষের সমান ক্ষমতার অধিকারী হওয়া
• · অপর্যাপ্ত জ্ঞান থেকে সঠিক আউটপুট তৈরি করতে
• · নিজস্ব জ্ঞান পরিমার্জন করতে

এক্সপার্ট সিস্টেম কেন প্রয়োজন?
বিভিন্ন কারনে এক্সপার্ট সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা রয়েছে । প্রথমত, কোম্পানির বিশেষজ্ঞরা অবসর গ্রহণ বা ছাড়তে পারেন । এক্সপার্ট সিস্টেম পেশাদারী জ্ঞান সংরক্ষণের জন্য একটি চমৎকার হাতিয়ার যা প্রতিযোগিতামূলক বাজারে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ । দ্বিতীয়ত, নির্দিষ্ট জ্ঞান নথিভুক্ত বা পরীক্ষা করা প্রয়োজন । এক্সপার্ট সিস্টেম পরীক্ষা বা উন্নতির জন্য পেশাদারী জ্ঞান নথিভুক্ত করার জন্য একটি চমৎকার হাতিয়ার । তৃতীয়ত, শিক্ষা ও প্রশিক্ষণ গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু কঠিন কাজ । এক্সপার্ট সিস্টেম নতুন কর্মচারীদের প্রশিক্ষণ এবং জ্ঞান প্রচারের জন্য একটি ভাল হাতিয়ার । বিশেষজ্ঞ প্রায়ই বিরল এবং ব্যয়বহুল । এক্সপার্ট সিস্টেম কম খরচে জ্ঞানকে সহজে স্থানান্তরিত করার অনুমতি দেয় । অবশ্যই, এক্সপার্ট সিস্টেম বাস্তব বিশেষজ্ঞ না । এটির যেমন সুবিধা আছে তেমনি কিন্তু ত্রুটিও আছে ।

কিছু উদাহরণ
ষাটের দশকের শেষ দিকে এক্সপার্ট সিস্টেমের যাত্রা শুরু হলেও সত্তর দশকে বড় আকারে গবেষণার মাধ্যমে এর আসল যাত্রা শুরু হয় । তখন মূলত চিকিৎসা ক্ষেত্র এক্সপার্ট সিস্টেম ব্যবহৃত হতো । চিকিৎসায় ব্যবহৃত বহুল পরিচিত এক্সপার্ট সিস্টেমটি হচ্ছে মাইছিন (MYCIN) । এটি বুকানান এবং কোহেনের তত্ত্বাবধানে এডওয়ার্ড হেন্স শর্টলিফফের স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটিতে ডক্টরেট ডিগ্রীর ডিসারটেশনের বিষয় ছিল । মাইছিন ব্যাকটেরিয়ায় সংক্রামিত রোগ । যেমন, মেনিংজাইটিস নির্ণয় এবং নিরাময়ের জন্য এন্টিবায়োটিক সুপারিশ করতে প্রথম রুল বেইসড এক্সপার্ট সিস্টেম হিসেবে ব্যবহার করা হয় । এন্টিবায়োটিক ঔষধের নামের শেষ অংশ মাইছিন থেকে এর নামকরণ করা হয় মাইছিন । এছাড়া আরও কিছু উদাহরণ রয়েছে । যেমন, R1(XCON নামেও পরিচিত) প্রোগ্রাম DEC VAX সিস্টেম ডিজাইন কাজে । PROSPECTOR খনিজ অনুসন্ধান কাজে । DESIGN ADVISOR সিস্টেম চিপ ডিজাইনারদের পরামর্শ দেওয়ার জন্য । আণবিক কাঠামো উৎপন্ন এবং পরীক্ষার জন্য HEURISTIC DENDRAL এক্সপার্ট সিস্টেম হিসেবে বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য ।

এক্সপার্ট সিস্টেমের উপাদান
এক্সপার্ট সিস্টেম সাধারণত তিনটি অপরিহার্য উপাদান নিয়ে গঠিত । একে এক্সপার্ট সিস্টেম ডিজাইন প্যারাডাইম ও বলা হয় ।

এক্সপার্ট সিস্টেম = নলেজ + ইনফারেন্স (সিদ্ধান্ত/অনুমান) + ইউজার ইন্টারফেস

নলেজবেজ

নলেজবেজ তথ্য ও নিয়ম ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট ডোমেইনে উচ্চ মানের জ্ঞান ধারন করে । বুদ্ধি প্রদর্শন করার জন্য জ্ঞানের প্রয়োজন হয় । যে কোন এক্সপার্ট সিস্টেমের সাফল্য নির্ভর করে অত্যন্ত সঠিক এবং সুনির্দিষ্ট জ্ঞান সংগ্রহের উপর । নলেজ বা জ্ঞান হচ্ছে তথ্য, উপাত্ত ও অতীত অভিজ্ঞতার সমষ্টি । কাজেই এই জ্ঞানটি ধারন করা হয় বিভিন্ন ধরনের জ্ঞানের উৎস যেমন, ঐ ক্ষেত্রের উচ্চ মানের বিশেষজ্ঞ, পাঠ্য বই এবং ডেটাবেজ থেকে । এক্সপার্ট সিস্টেম নলেজবেজে দুই ধরনের জ্ঞান সংরক্ষণ করে । একটি হচ্ছে প্রকৃত জ্ঞান এবং দ্বিতীয়টি হচ্ছে অভিজ্ঞতা জ্ঞান । প্রকৃত জ্ঞানের তথ্য নলেজ ইঞ্জিনিয়ার এবং পণ্ডিতদের দ্বারা ব্যাপকভাবে গৃহীত । আর অভিজ্ঞতা জ্ঞান হচ্ছে কারো অনুশীলন, সঠিক বিচার, অনুমান এবং মূল্যায়ন করার ক্ষমতা । এই দুই ধরণের জ্ঞান ও নিয়মকে একত্র করে নলেজবেজ তৈরি করা হয় । অতএব, জ্ঞানকে নলেজবেজে একত্রকরণ করে ইনফারেন্স ইঞ্জিনের মাধ্যমে উপসংহারে পৌঁছানোই হচ্ছে এক্সপার্ট সিস্টেমের মূল বৈশিষ্ট্য ।

 
নলেজ ইঞ্জিনিয়ারিং

যারা নলেজবেজ তৈরি করেন তাদেরকে নলেজ ইঞ্জিনিয়ার বলা হয় । জ্ঞান সংগ্রহ এবং এর কাঠামোগত রূপ দেওয়ার প্রক্রিয়াকে বলা হয় নলেজ অ্যাঁকুইজিশন এবং এটি প্রক্রিয়া করার শিল্পকে বলে নলেজ ইঞ্জিনিয়ারিং । এছাড়া সমস্যা সনাক্তকরণ, ধারণা নেওয়ার কৌশল, বাস্তবায়ন এবং পরীক্ষা করা নলেজ ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের অন্তর্ভুক্ত ।

জ্ঞান উপস্থাপনা

নলেজ রিপ্রেজেনটেশন বা জ্ঞান উপস্থাপনা হচ্ছে একটি পদ্ধতি যার মাধ্যমে জ্ঞানকে নলেজবেজে সংগঠিত করা হয় । নলেজবেজ কোন বিষয়ের পরিস্থিতি, কারণ, সময়, নির্ভরতা, লক্ষ্য এবং অন্যান্য উচ্চ স্তরের ধারণার উপর নির্ভর করে সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রতিনিধিত্ব করে । এক্সপার্ট সিস্টেম বাস্তব বিশ্বের সত্তা নিয়ে কাজ করে । নলেজ রিপ্রেজেনটেশনে বাস্তব বিশ্বের সত্তা বলতে বস্তুকে বোঝায় । প্রতিটি বস্তুর এক বা একাধিক লক্ষণ বা বৈশিষ্ট ও তাদের মান আছে । যেমন: মার্সিডিজ বেঞ্চের একটি সিলভার রঙের গাড়ি । এখানে গাড়ি হচ্ছে বস্তু, ব্রান্ড ও রং হচ্ছে এটির বৈশিষ্ট এবং মার্সিডিজ বেঞ্চ ও সিলভার হচ্ছে এটির মান ।
বিভিন্ন ভাবে জ্ঞান উপস্থাপনা করা যায় । তবে বিশেষ ভাবে উল্লেখযোগ্য এবং এক্সপার্ট সিস্টেম তৈরিতে বহুল ব্যবহৃত দুটি পদ্ধতি এখানে বর্ণনা করা হলো:

১. প্রডাকশন রুল
২. ফ্রেম বেইসড রুল

এছাড়া আরও কয়েক প্রকারের রুল রয়েছে তবে আমরা এখানে শুধু প্রডাকশন রুল নিয়ে আলোচনা করব ।
১. প্রডাকশন রুল
প্রডাকশন রুল বা রুলবেজ সিস্টেমে জ্ঞানকে নিয়ম এবং ঘটনা হিসাবে সঞ্চিত করা হয় । প্রত্যেকটি রুলকেই প্রডাকশন রুল অথবা শুধু রুল বলা হয় । রুল ঘটনা বা তথ্যের মধ্য সম্পর্ক প্রকাশ করে । প্রডাকশন রুলে দুটি অংশ থাকে । একটি IF অংশ যেটি শর্ত বা প্রাঙ্গন প্রকাশ করে আর দ্বিতীয়টি THEN অংশ যেটি কর্ম বা উপসংহার তৈরি করে ।
যেমন:                   

                            যদি আগামীকাল পরিবহন ধর্মঘট হয়
IF                        এবং বাস না চলে
THEN                 তাহলে আগামীকাল ক্লাস বন্ধ থাকিবে ।

উপরের উদাহরণে দুটি অংশ রয়েছে । একটি IF অংশ এবং দ্বিতীয়টি THEN অংশ । IF অংশে রয়েছে যদি আগামীকাল পরিবহন ধর্মঘট হয় এবং বাস না চলে; যা শর্ত প্রকাশ করেছে আর THEN অংশে আছে আগামীকাল ক্লাস বন্ধ থাকিবে; যা উপসংহার গঠন করেছে ।
বিশেষজ্ঞ জ্ঞান (Expert Knowledge) যাতে কম্পিউটার বুঝতে পারে সেই ভাষায় লিখতে হয় এবং এক্সপার্ট সিস্টেমে নলেজবেজকে সঠিকভাবে সংগঠিত করতে হয় ।
কম্পিউটারের ভাষায় নিন্মে একটি নোটবুক কম্পিউটার নির্বাচন করার উদাহরণ দেওয়া হলো:
Acer 320 এবং IBM X30 এর মধ্যে একটি নির্বাচন করার জন্য বিভিন্ন নিয়ম সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে:
Rule 1:
IF the primary task is word processing
AND primary usage is travel
THEN weight requirement is light

Rule 2:
IF the primary task is word processing
AND primary usage is office
THEN weight requirement is don't care

Rule 3:
IF budget <=12,000
AND budget >10.000
AND weight requirement is light
THEN NB model is IBM X30

Rule 4:
IF budget < 10.000
AND weight requirement is don't care
THEN NB model is Acer 320. 

প্রুলগ প্রোগ্রামিংয়ে (Prolog Programming Language) Rule 1টি নিন্মরূপ:
hypothesis (weight_req_light):-
is(word_processing),
is(travel).

ইনফারেন্স ইঞ্জিন
এক্সপার্ট সিস্টেমের “ব্রেইন বা মস্তিষ্ক” হল ইনফারেন্স ইঞ্জিন, যা কন্ট্রোল স্ট্রাকচার বা রুল ইন্টারপ্রেটার (রুল বেইসড এক্সপার্ট সিস্টেম) হিসাবেও পরিচিত ।

ইনফারেন্স ইঞ্জিন সম্পর্কে ভাল ধারণা লাভের উদ্দেশে কয়েকটি সংজ্ঞা আলোচনা করা হলো:

ইনফারেন্স ইঞ্জিন এক্সপার্ট সিস্টেমের একটি উপাদান । মূলত এটি একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম যেটি নলেজবেজ এবং ব্ল্যাকবোর্ডের তথ্য দিয়ে যুক্তি তৈরি এবং সিদ্ধান্ত গঠনের জন্য পদ্ধতি সরবরাহ করে ।

উপাদানটি সিস্টেমের জ্ঞানকে কিভাবে ব্যবহার করা হবে সেই নির্দেশনা সরবরাহ করে এজেণ্ডা উন্নতি করে এবং সমস্যা সমাধান করতে পরামর্শ সংগঠিত হওয়ার সময় গৃহীত পদক্ষেপ গুলি সংগঠিত এবং নিয়ন্ত্রণ করে ।

এক্সপার্ট সিস্টেমের একটি উপাদান যা নতুন তথ্য নির্ণয়ের জন্য নলেজবেজে যৌক্তিক নিয়ম বা লজিক্যাল রুল প্রয়োগ করে । সাধারণত এক্সপার্ট সিস্টেম একটি নলেজবেজ এবং একটি ইনফারেন্স ইঞ্জিন নিয়ে গঠিত । নলেজ বেজ তথ্য সংরক্ষিত করে । ইনফারেন্স ইঞ্জিন নলেজবেজে লজিক্যাল রুল বা যৌক্তিক নিয়ম প্রয়োগ করে নতুন সিদ্ধান্তে উপনীত হয় । এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে নলেজবেজের প্রতিটি নতুন তথ্য ইনফারেন্স ইঞ্জিনে অতিরিক্ত নিয়মগুলি ট্রিগার করতে পারে ।

ইনফারেন্স ইঞ্জিন একটি আনুষ্ঠানিক যুক্তি প্রক্রিয়া । এটি দুটি ফাংশন বা কাজ সম্পাদন করে । একটি হচ্ছে ইনফারেন্স বা সিদ্ধান্তে উপনীত হওয়া এবং দ্বিতীয়টি হচ্ছে কন্ট্রোল বা নিয়ন্ত্রণ । নিয়ন্ত্রণ ফাংশন দ্বারা ক্রম নির্ধারণ করে নিয়ম গুলি পরীক্ষা করে এবং নিয়ম সফল বা ব্যর্থ হলে কি হবে সেটিও নিয়ন্ত্রণ ফাংশন নির্ধারণ করে এবং একটি নির্দিষ্ট সময়ে একাধিক নিয়ম প্রযোজ্য হলে দ্বন্দ্ব সমাধান করে ।

নলেজবেজে দুটি অংশ থাকে । একটি হচ্ছে রুল বেজ যেটি স্ট্যাটিক ডেটাবেজ এবং দ্বিতীয়টি হচ্ছে ওয়ার্কিং মেমোরি যেখানে ডায়নামিক ডেটাবেজ তৈরি হয় । শুরুতে এই ওয়ার্কিং মেমোরি বা ডায়নামিক ডেটাবেজ খালি থাকে । প্রদত্ত সমস্যার তথ্যগুলি ওয়ার্কিং মেমরিতে প্রবেশ করা হয়, যা একটি ব্ল্যাকবোর্ড হিসাবে কাজ করে এবং সমস্যাটি সম্পর্কে জ্ঞান সংগ্রহ করে । ইনফারেন্স ইঞ্জিন বারবার ওয়ার্কিং মেমরিতে নিয়মগুলি প্রয়োগ করে, নতুন তথ্য যোগ করে যতক্ষণ না একটি লক্ষ্য উৎপাদিত বা নিশ্চিত হয় ।

ইনফারেন্স ইঞ্জিন দুটি কৌশলে কাজ করে:
১. ফরওয়ার্ড চেইনিং (Forward Chaining)

২. ব্যাকওয়ার্ড চেইনিং (Backward Chaining)

১. ফরওয়ার্ড চেইনিং
যেহেতু রুল বেইজড এক্সপার্ট সিস্টেমে দুটি অংশ থাকে । একটি হচ্ছে IF অংশ এবং অপরটি THEN অংশ । ফরওয়ার্ড চেইনিং প্রথেমে রুলের IF অংশ অনুসন্ধান করে । একবার সমস্ত IF অংশ পূরণ হয়ে গেলে, সিদ্ধান্তটি উপসংহারের জন্য নির্বাচিত হয় । যদি প্রথম অবস্থা থেকে প্রাপ্ত উপসংহার চূড়ান্ত না হয় তখন এটি অন্য রুলের IF অংশের সাথে নতুন তথ্য হিসেবে মিলিত হয়ে আরো দরকারী উপসংহার তৈরি করে । একটি চূড়ান্ত উপসংহারে পৌঁছানো পর্যন্ত এই প্রক্রিয়াটি চলতে থাকে ।

নোটবুক কম্পিউটার নির্বাচন করার উদাহরণে দেখা যায় যে, (আগে বর্ণনা করা হয়েছে) ফরওয়ার্ড চেইনিং রুল ১ এবং ২ এর সাথে সম্পর্কিত দুটি শর্তাবলী পরীক্ষা করে: প্রাথমিক কাজটি ওয়ার্ড প্রসেসিং এবং প্রাথমিক ব্যবহারের মধ্যে অফিস বা ভ্রমণ কিনা । কাজটি যদি ওয়ার্ড প্রসেসিং এবং ব্যবহার ভ্রমণ হয়, তাহলে নিয়ম ১ প্রযোজ্য এবং ওজন হালকা সেট করা হয় । যেহেতু ওজন চূড়ান্ত লক্ষ্য নয়, ইনফারেন্স ইঞ্জিন আরও নলেজবেজ অনুসন্ধান করে এবং রুল ৩ এর একটি শর্ত নিয়ম ১ এর উপসংহারের সাথে মেলে । কারণ ৩ রুলের আরো শর্তাবলী চেক করা হবে, ইনফারেন্স ইঞ্জিন ৩ নম্বর রুলটি ট্রিগার করে এবং তা পরীক্ষা করে দেখে মূল্য শর্ত সন্তুষ্ট কিনা । যদি মূল্য শর্তটি সন্তুষ্ট হয় তাহলে রুল ৩ সক্রিয় হবে এবং সিস্টেমটি IBM X30 ব্যবহারকারীকে সুপারিশ করবে । এখানে রুল সক্রিয় করার ক্রম হলো: রুল ১- »রুল ২ -» রুল ৩ বা ৪ ।

২. ব্যাকওয়ার্ড চেইনিং
ব্যাকওয়ার্ড চেইনিং হচ্ছে ফরওয়ার্ড চেইনিং এর বিপরীত । এটি উপসংহার থেকে শুরু করে এবং অনুমান করে যে উপসংহার সত্য । ইনফারেন্স ইঞ্জিন তারপর উপসংহার সত্য করার জন্য প্রয়োজনীয় IF শর্ত সনাক্ত করে এবং শর্ত সত্য কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য তথ্য সনাক্ত করে । যদি সব শর্ত সত্য হয়, তাহলে রুল নির্বাচন করা হয় এবং উপসংহারে পৌঁছানো হয় । যদি কিছু শর্ত মিথ্যা হয়, তাহলে রুল বাতিল করা হয় এবং পরবর্তী রুলটি দ্বিতীয় হাইপোথিসিস হিসাবে বাছাই করা হয় ।

যদি কোন তথ্যই প্রমাণ করতে না পারে যে সমস্ত IF শর্তগুলি সত্য বা মিথ্যা, তখন ইনফারেন্স ইঞ্জিন রুলগুলি অনুসন্ধান করে, যেটির উপসংহার অমীমাংসিত IF শর্তের সাথে মিলে পরবর্তী পদক্ষেপে শর্ত পরীক্ষা করে । একইভাবে, এই চেইনিং প্রক্রিয়া চলতে থাকে যতক্ষণ না পর্যন্ত রুল গুলির একটি উপসংহারে পৌঁছানো বা একটি উপসংহারে পৌঁছানোর অক্ষমতার প্রমাণ পাওয়া যায় ।

একই উদাহরণে ব্যাকওয়ার্ড চেইনিংয়ে ইনফারেন্স প্রক্রিয়া রুল ৩ থেকে শুরু হয় । ইঞ্জিনটি অনুমান করে যে, IBM X30 সুপারিশের জন্য একটি পণ্য এবং “ওজন প্রয়োজনীয়তা” এবং “বাজেট” এর শর্তাবলী যাচাই করে । যেহেতু ১ এবং ২ এর উপসংহারে ওজন আছে, তাই ইঞ্জিনটি রুল ৩ এর সাথে এই দুটি রুল শৃঙ্খলাবদ্ধ করে । নতুন IF শর্তগুলি “প্রাথমিক কাজ” এবং “প্রাথমিক ব্যবহার” হয়ে ওঠে । এই ক্ষেত্রে রুল সক্রিয় করার ক্রম হলো: রুল ৩- »রুল ১ -» রুল ২ ।

ইউজার ইন্টারফেস
ব্যবহারকারি ইন্টারফেসের মাধ্যমে সিস্টেমের সাথে সম্পর্ক স্থাপন করে । ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করে প্রশ্ন ও উত্তর প্রক্রিয়ায় ব্যবহারকারী সিস্টেমের সাথে কমিউনিকেট করে । এক্সপার্ট সিস্টেম কিভাবে একটি সুপারিশে পৌঁছায় ইন্টারফেস সেটি ব্যাখ্যা করে । একটি কার্যকরী ইউজার ইন্টারফেসে নিন্মলিখিত শর্ত থাকা আবশ্যক:

• এটি ব্যবহারকারীদের তাদের লক্ষ্য অর্জন করতে সবচেয়ে কম সম্ভাব্য উপায়ে সাহায্য করা উচিত ।
• এটি ব্যবহারকারীর বিদ্যমান বা কাঙ্খিত কাজের অনুশীলনগুলির মত ডিজাইন করা উচিত ।
• এর প্রযুক্তি ব্যবহারকারীর প্রয়োজনীয়তার সাথে খাপ খেতে হবে ।

ব্ল্যাকবোর্ড
ব্ল্যাকবোর্ড হচ্ছে একটি ওয়ার্কিং মেমরি । এটি মধ্যবর্তী অনুমান এবং সিদ্ধান্ত রেকর্ডিংয়ের জন্য ব্যবহার করা হয় । ব্ল্যাকবোর্ডে তিন ধরনের সিদ্ধান্ত রেকর্ড করা যেতে পারে: একটি পরিকল্পনা (A Plan) (সমস্যাটি কিভাবে ধরা যায়), একটি কর্মসূচী (An Agenda) (কার্যকর করার জন্য সম্ভাব্য ক্রিয়াকলাপগুলি) এবং একটি সমাধান (A Solution) (অনুমান এবং বিকল্প কার্যক্রম যা এখন পর্যন্ত উৎপন্ন হয়েছে) ।
একটি উদাহরণ বিবেচনা করুন, আপনার গাড়ী বিকল হলে, আপনি ব্ল্যাকবোর্ডে ব্যর্থতার লক্ষণগুলি সংরক্ষণের জন্য প্রবেশ করান । এর ফলে ব্ল্যাকবোর্ড একটি মধ্যবর্তী হাইপোথিসিস তৈরি করে এবং কম্পিউটারটি তখন কিছু অতিরিক্ত চেক করার জন্য সুপারিশ করে (উদা: আপনার ব্যাটারি সঠিকভাবে সংযুক্ত আছে কিনা তা দেখুন) এবং ফলাফলগুলির প্রতিবেদন করুন । এই তথ্য ব্ল্যাকবোর্ডে রেকর্ড করা হয় ।

জ্ঞান বিশোধন পদ্ধতি
মানব বিশেষজ্ঞরা জ্ঞান পরিমার্জন বা বিশোধন করতে পারেন । অর্থাৎ তারা তাদের নিজস্ব জ্ঞান এবং এর ব্যবহার বিশ্লেষণ ও শুদ্ধ করতে পারেন, এছাড়া এটি থেকে শিখতে পারেন এবং ভবিষ্যতের পরামর্শের জন্য এটিকে উন্নতি করতে পারেন । একইভাবে, কম্পিউটারের ক্ষেত্রেও এই ধরনের মূল্যায়ন প্রয়োজন হয় যাতে প্রোগ্রামটি তার সাফল্য বা ব্যর্থতার কারণ বিশ্লেষণ করতে পারে । এর ফলে এটি আরও জ্ঞানের সঠিক ব্যবহার এবং কার্যকর যুক্তির উন্নতি করতে পারবে ।

এক্সপার্ট সিস্টেমের উন্নয়ন প্রক্রিয়া

এক্সপার্ট সিস্টেমের উন্নয়ন হচ্ছে বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে জ্ঞান অর্জন এবং নলেজ বেজে জ্ঞান সংরক্ষণের একটি প্রক্রিয়া । যেহেতু মানব বিশেষজ্ঞরা তাদের জ্ঞান প্রকাশ করতে অনিচ্ছুক বা অক্ষম হতে পারে, সেই জন্য জ্ঞান অর্জন একটি জটিল এবং কঠিন কাজ । এক্সপার্ট সিস্টেমের উন্নয়ন করার জন্য একটি সাধারণ প্রক্রিয়া অনুসরণ করা হয় । যেমন, জ্ঞান অর্জন, জ্ঞান উপস্থাপনা, সরঞ্জাম নির্বাচন, সিস্টেম প্রোটোটাইপিং, মূল্যায়ন এবং এর উন্নতি । যেহেতু ইনফারেন্স ইঞ্জিন বিভিন্ন সিস্টেমে সাধারণ (common), তাই এক্সপার্ট সিস্টেম শেল (Shell) একটি গুরুত্বপূর্ণ সরঞ্জাম যা খুব অল্প সময়ের মধ্যে একটি নিয়ম ভিত্তিক বা রুলবেইজড সিস্টেম বাস্তবায়ন করতে পারে । শেল হচ্ছে নলেজবেজ ছাড়া একটি এক্সপার্ট সিস্টেম ।

এক্সপার্ট সিস্টেম তৈরির প্রযুক্তি

এক্সপার্ট সিস্টেম তৈরির জন্য কয়েক স্তরের প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়ে থাকে । নিন্মে প্রযুক্তি গুলি বর্ণনা করা হলো:

এক্সপার্ট সিস্টেম উন্নয়ন পরিবেশ ও সরঞ্জাম (Expert Systems Development Environment and Tools)

এক্সপার্ট সিস্টেম উন্নয়ন পরিবেশ যুক্তি প্রক্রিয়া উপস্থাপন ও নিয়ন্ত্রণের জন্য হার্ডওয়্যার এবং সরঞ্জামের মাধ্যমে উন্নত হয়ে বিভিন্ন ধরনের পদ্ধতি সরবরাহ করে থাকে । যেমন: S.1, KnowledgeCraft, Gensym G2, ART, and KEE ইত্যাদি ডেভেলপমেন্ট ইনভায়রনমেণ্ট হিসেবে পরিচিত । হার্ডওয়্যার এবং সরঞ্জাম হিসেবে রয়েছে । যেমন: ওয়ার্কস্টেশন, মিনি কম্পিউটার, মেইনফ্রেম এবং সফটওয়্যার বলতে হাই লেভেল সিম্বলিক প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ সহ প্রসিডিউরাল ল্যাঙ্গুয়েজ রয়েছে ।

যেমন:
সিম্বলিক প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ : LISP, PROLOG

প্রসিডিউরাল ল্যাঙ্গুয়েজ: C, PASCAL, BASIC, COBOL 

Gensym G2 

১৯৮৬ সাল থেকে, Gensym G2 মিশন প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ, অ্যালার্ম ব্যবস্থাপনা, এবং জটিল সিমুলেশন অ্যাপ্লিকেশন নির্মাণের জন্য নেতৃস্থানীয় রিয়েল টাইম এক্সপার্ট সিস্টেম উন্নয়নের প্ল্যাটফর্ম হিসেবে কাজ করছে । ২০০৭ সাল থেকে ব্যক্তিগত মালিকানাধীন, Gensym ২০১৫ সালে ইগনাইট টেকনোলজির সাথে অন্তর্ভুক্ত হয়ে G2 উদ্ভাবন এবং G2-ভিত্তিক সমাধানগুলিতে বিনিয়োগ বৃদ্ধি করেছে । টেলিযোগাযোগ, অর্থ, সরকার, সামরিক, উৎপাদন, ইউটিলিটি, এবং পরিবহন খাতে এক্সপার্ট সিস্টেম তৈরি করার শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম হিসেবে G2 ব্যবহার হচ্ছে । উদাহরন: G2 প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে Aleph5 তৈরি করেছে Ernest3 নামে ইনটেলিজেন্ট গ্লাস কাট ।

এক্সপার্ট সিস্টেম শেল (Expert System Shells)

একটি শেল নলেজবেজ ব্যতীত এক্সপার্ট সিস্টেম ছাড়া কিছুই নয় । শেল ডেভেলপারদেরকে জ্ঞান অধিগ্রহণ, ইনফারেন্স ইঞ্জিন, ব্যবহারকারী ইন্টারফেস এবং ব্যাখ্যা সুবিধা সরবরাহ করে । উদাহরণস্বরূপ, জাভা এক্সপার্ট সিস্টেম শেল (জেইইএস) যা সম্পূর্ণরূপে জাভা এপিআই সরবরাহ করে একটি এক্সপার্ট সিস্টেম তৈরি করার জন্য ।

এক্সপার্ট সিস্টেম তৈরির ধাপসমূহ 

এক্সপার্ট সিস্টেম মূলত একটি কম্পিউটার সফটওয়্যার । সাধারন সফটওয়্যার তৈরি করতে যেসব ধাপ অনুসরণ করা হয় এক্সপার্ট সিস্টেম তৈরিতেও একই রকম ধাপ সমূহ অনুসরণ করা হয় । এক্সপার্ট সিস্টেম তৈরির জন্য বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম সহজ লভ্য হওয়ার কারনে দ্রুত প্রোটোটাইপিং করা সম্ভব হয়েছে । নিন্ম লিখিত ধাপ সমূহ ব্যবহার করে প্রোটোটাইপিংয়ের মাধ্যমে এক্সপার্ট সিস্টেম উন্নত করা হয়ে থাকে:

 

• ১ম ধাপ: প্রকল্পের উদ্যোগ
• ২য় ধাপ: সিস্টেম বিশ্লেষণ এবং নকশা
• ৩য় ধাপ: প্রোটোটাইপিং তৈরি এবং প্রদর্শন
• ৪র্থ ধাপ: সিস্টেম উন্নয়ন 
• ৫ম ধাপ: বাস্তবায়ন
• ৬ষ্ঠ ধাপ: বাস্তবায়েনের পরবর্তী সময় এবং রক্ষণাবেক্ষণ

এক্সপার্ট সিস্টেমের উপকারিতা নিন্ম লিখিত সুবিধাগুলি এক্সপার্ট সিস্টেমের মাধ্যমে গ্রহন করা হয়ে থাকে:

• আউটপুট এবং উৎপাদনশীলতা বাড়ায় 
• এক্সপার্ট সিস্টেম মানুষের চেয়ে দ্রুত কাজ করতে পারে । উদাহরণস্বরূপ, XCON সিস্টেম DEC এর কাজের পরিমান চার গুণ বাড়িয়ে দিয়েছে ।
• সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় হ্রাস করে একটি এক্সপার্ট সিস্টেম দ্বারা সরবরাহিত সুপারিশ ব্যবহার করে, মানুষ আরো দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে পারে । উদাহরণস্বরূপ, আমেরিকান এক্সপ্রেস এর প্রতিনিধিরা এক্সপার্ট সিস্টেম প্রয়োগের মাধ্যমে পাঁচ সেকেন্ডেরও কম সময়ে এখন চার্জ অনুমোদন সিদ্ধান্ত গ্রহণ করতে পারে যেটি আগে প্রায় তিন মিনিট সময় লেগে যেত । এছাড়া অনেক ধরনের সুবিধা রয়েছে । যেমন: 
  

• প্রক্রিয়া এবং পণ্যের মান বৃদ্ধি করে
• অকার্যকর সময় কমায়
• দুর্লভ অভিজ্ঞতা ধারন করে রাখে
• ঝুঁকিপূর্ণ পরিবেশে কাজ করতে পারে
• অসম্পূর্ণ বা অনিশ্চিত তথ্য নিয়ে কাজ করার ক্ষমতা
• সমস্যা সমাধান এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ উন্নত করে
• জটিল সমস্যা সমাধান করার ক্ষমতা
• দুরবর্তী স্থানগুলোতে জ্ঞান স্থানান্তর করতে পারে

এক্সপার্ট সিস্টেমের অ্যাপলিকেশন
এক্সপার্ট সিস্টেমের নিম্নলিখিত অ্যাপলিকেশন গুলি বাণিজ্যিকভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে:

১. ফাইনান্স: বীমা মূল্যায়ন, ক্রেডিট বিশ্লেষণ, ট্যাক্স পরিকল্পনা, আর্থিক প্রতিবেদন বিশ্লেষণ, আর্থিক পরিকল্পনা ।
২. ডেটা প্রসেসিং: সিস্টেম পরিকল্পনা, সরঞ্জাম নির্বাচন, সরঞ্জাম রক্ষণাবেক্ষণ, বিক্রেতা মূল্যায়ন, নেটওয়ার্ক ব্যবস্থাপনা ৩. বিপণন: গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা, বাজার বিশ্লেষণ, পণ্য পরিকল্পনা, বাজার পরিকল্পনা । 

৪. মানব সম্পদ: মানব সম্পদ পরিকল্পনা, কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন, কর্মীদের সময় নির্ধারণ, পেনশন ব্যবস্থাপনা, আইনি পরামর্শ । 

৫. উৎপাদন: উৎপাদন পরিকল্পনা, দক্ষ ব্যবস্থাপনা, পণ্যের নকশা, উদ্ভিদের স্থান নির্বাচন, সরঞ্জাম রক্ষণাবেক্ষণ ও মেরামত ।

এক্সপার্ট সিস্টেমের সীমাবদ্ধতা
এক্সপার্ট সিস্টেম সব সময় সহজ এবং কার্যকরী হয় না । নিম্নোক্ত সমস্যাগুলির জন্য এক্সপার্ট সিস্টেমের বাণিজ্যিক প্রসারে ধীরগতি হয়েছে:

• প্রযুক্তির সীমাবদ্ধতা ।
• জ্ঞান সবসময় সহজেই পাওয়া যায় না ।
• মানুষের কাছ থেকে দক্ষতা নিষ্কাশন করা অনেক সময় কঠিন হয়ে পরে ।
• একটি পরিস্থিতির মূল্যায়ন প্রতিটি বিশেষজ্ঞের কাছে ভিন্ন হতে পারে যদিও সঠিক ।
• বিশেষজ্ঞের জন্যও সময়ের চাপের কারনে ভাল পরিস্থিতিগত মূল্যায়ন কঠিন হতে পারে ।
• এক্সপার্ট সিস্টেম ব্যবহারকারীদের প্রাকৃতিক জ্ঞানীয় সীমাবদ্ধতা রয়েছে ।
• এক্সপার্ট সিস্টেম জ্ঞানের একটি সংকীর্ণ ডোমেইনে ভাল কাজ করে ।
• বেশিরভাগ বিশেষজ্ঞদের সিদ্ধান্তগুলি যুক্তিসঙ্গত কিনা তা পরীক্ষা করার কোন স্বাধীন উপায় নেই ।
• বিশেষজ্ঞরা তথ্য এবং সম্পর্কগুলি প্রকাশ করতে যে শব্দভাণ্ডার বা শব্দগুচ্ছ ব্যবহার করেন তা প্রায়শই সীমিত এবং অন্যদের দ্বারা বোঝা যায় না ।
• প্রায়ই জ্ঞান প্রকৌশলীদের কাছ থেকে সাহায্য প্রয়োজন হয় কিন্তু এটি বিরল এবং ব্যয়বহুল ।
• এটি সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে সক্ষম নাও হতে পারে । উদাহরণস্বরূপ, সম্পূর্ণরূপে উন্নত XCON প্রাথমিকভাবে এটি প্রায় ২ শতাংশ অর্ডারও পূরণ করতে পারেনি । তাছাড়া মানব বিশেষজ্ঞদের মতো, কখনও কখনও এটি ভুল প্রস্তাবনা তৈরি করে ।

Thank you for reading this post and encourage me to grow this blog further