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Text File  |  1986-09-25  |  9KB  |  164 lines
  1.  
  2.  
  3.                            Brain Waves 
  4.                            "Viewpoint"
  5.                      November 1986 AI EXPERT 
  6.  
  7.                   by Alex Jacobson, President, 
  8.                       Inference Corporation
  9.      
  10.      
  11.  
  12. Expert systems technology enables computer to use human 
  13. expertise, judgments and knowledge to solve business problems in 
  14. an emulation of the way human experts do. There is considerable 
  15. evidence to suggest that this technology, when applied to a well-
  16. focused, sufficiently well-defined domain of interest (e.g., 
  17. authorization of a specific type of credit card, diagnosing of 
  18. faults in a specific piece of equipment, scheduling of a specific 
  19. fleets of vehicles in a specific geographic area or configuring 
  20. of a specific set of machines on a specific factory floor) can 
  21. provide human workers who operate in the targeted domain with 
  22. computer support at levels of performance equal to or better than 
  23. the best human experts in the domain.
  24.  
  25. The benefit of this capability is to enable computers to 
  26. formulate decisions, to draw conclusions and to propose actions 
  27. in response to the wide variety of unstructured or poorly 
  28. structured problems with which only humans could contend 
  29. heretofore. As a result, this technology makes it possible for 
  30. computers to do the same sorts of tasks that professionals and 
  31. white collar workers presently do in the work force --a necessary 
  32. accomplishment if these workers are to receive automation. The 
  33. significance of these capabilities is more far reaching than the 
  34. technical content, per se, implies. The reason is that expert 
  35. systems technology has matured at a time when the computer 
  36. industry as a whole is moving through a major transition. The 
  37. computer industry has, over the past 30 years, fulfilled much of 
  38. its promise in automating clerical level functions (typing 
  39. drafting, bookkeeping, inventory management, listings, records 
  40. keeping etc.). Business and industry is now focusing attention on 
  41. strategic uses of computers in mission-critical applications. 
  42. These applications, a prime example of which is the American 
  43. Airlines Saber System, can provide a major competitive edge to 
  44. companies able to conceive and to implement them. White collar 
  45. workers implement business strategies, hence it is this segment 
  46. of the work force that will be targeted for computer automation 
  47. as strategic uses of computers are undertaken in business. Expert 
  48. systems technology is a critical component for delivering this 
  49. automation to the professional, technical and administrative 
  50. workers who implement mission-critical applications in business 
  51. and industry. This propitious timing between a new capability 
  52. (i.e., expert systems) and a new requirement (i.e., mission-
  53. critical applications of computers) explains the unusual sense of 
  54. importance that is attributed to expert systems technology 
  55. throughout the world.
  56.  
  57. Expert systems technology is primarily targeted for use in 
  58. applications software and in software tools that support the 
  59. development and operation of applications and systems software. 
  60. The fundamental difference between an expert system and a 
  61. traditional application program is that such an expert system is 
  62. rich in knowledge about the solution of problems in the 
  63. application domain in which the expert system operates; whereas 
  64. traditional applications are rich in the procedural knowledge 
  65. that instruct the computer how to process data to solve the 
  66. problems in the domain in question. It is this richness in 
  67. knowledge that makes expert systems an enabling technology for 
  68. the use of computers in mission-critical applications. 
  69. Nevertheless, expert systems contain procedural knowledge with 
  70. which to instruct the computer and traditional applications 
  71. contain knowledge about the problem solving. It is the higher 
  72. density and the greater extent of knowledge about problem solving 
  73. that distinguishes expert systems from traditional applications 
  74. programs, and provides them with their unusual functional power.
  75.  
  76. This fundamental difference leads to all of the basic differences 
  77. in the underlying tools, technology and programming methodologies 
  78. (i.e., knowledge engineering) that set the practice of expert 
  79. systems apart from that of conventional software engineering. In 
  80. order to elicit deep and extensive knowledge about problem 
  81. solving in any but most straightforward industrial task areas, it 
  82. is necessary for the software engineer to develop the expert 
  83. system by means of an iterative or evolutionary development 
  84. process. The reason is that humans cannot divulge the deep and 
  85. subtle levels of knowledge about their problem solving expertise 
  86. that industrial class expert systems require, and are able to use 
  87. effectively in a straightforward debriefing process. Rather, it 
  88. is necessary that the software engineering methodology be capable 
  89. of supporting a development regimen that permits knowledge 
  90. obtained by debriefing to be built into an operating partial 
  91. application so that areas of mission knowledge (i.e., knowledge 
  92. not accessible by straightforward interview) can be identified 
  93. and then added to the partial application to create a more 
  94. complete, yet, perhaps still partial application, which can then 
  95. be used to find still less accessible areas of germane knowledge 
  96. which in turn can be added to the system, and so on. This method 
  97. of evolving the expert system into existence is called "bottom-
  98. up-discovery", and is the distinguishing feature of knowledge 
  99. engineering.
  100.  
  101. Expert systems tools contain the AI technology required to 
  102. support the process of knowledge engineering for building expert 
  103. systems. They contain the structures required to store a variety 
  104. of different types of knowledge paradigms, an inferencing engine 
  105. that permits this knowledge to be used as the system evolves even 
  106. though the knowledge is added to the system incrementally, 
  107. systems software that allows the knowledge engineering to browse, 
  108. modify, add, delete, understand or otherwise manipulate the 
  109. knowledge in the evolving knowledge base, and tools to assist the 
  110. knowledge engineer to build the expert system including the user 
  111. interface of the resulting expert systems. These tools serve the 
  112. purpose of accelerating the pace with which this new technology 
  113. can be effectively applied.
  114.  
  115. Expert systems technology is basically a software technology. 
  116. While it has almost exclusively been developed in Lisp, and, in 
  117. recent years, Lisp machines, like all other software technologies 
  118. it is intrinsically portable to other languages and to other 
  119. classes of computers. This is of vital importance. To realize 
  120. their full potential, expert systems must fulfill their role in 
  121. mission-critical applications. This requires that expert systems 
  122. operate effectively and efficiently in conjunction with existing 
  123. computer environments. Hardly any of these existing environments 
  124. support Lisp or incorporate Lisp machines. Since expert systems 
  125. technology is portable, it is clear that it must be ported to 
  126. mainstream computers and connected to mainstream software at the 
  127. levels of traditional languages, systems software and 
  128. applications programs. This requirement cannot be evaded -- nor 
  129. need it be.
  130.  
  131. Finally, there is the question of culture. Expert systems are 
  132. computer applications that arise from a technology culture that 
  133. is substantively different from the culture that has created 
  134. traditional computer applications. Cross culture communication is 
  135. always difficult. It will be no different in this instance. It 
  136. promises to be one of the more formidable obstacles to 
  137. commercialization of expert systems. Not only does the 
  138. applications programming community face the challenge of 
  139. assimilating this new technology, but business operations 
  140. management as well as end-users also must become both familiar 
  141. and comfortable with expert systems and their implications as 
  142. these systems move into the front office. Management faces the 
  143. challenge of managing business practices in which the underlying 
  144. logic of the practice has been made explicit for the first time 
  145. and for which accountability of performance is documented with 
  146. the scrupulousness of which only computers are capable. End-users 
  147. who have never before used computers must become comfortable with 
  148. these new mechanical assistants -- no simple task given the 
  149. anxiety often incurred by computers in people who have no 
  150. predilection for machines.
  151.  
  152. Although these obstacles are formidable, they can and will be 
  153. transcended. The benefits of industrial scale expert systems to 
  154. the businesses that employ them promise to be too great for these 
  155. transitional burdens to be anything but passing challenges. 
  156. DP/MIS workers, end-user computing programmers, applications 
  157. software vendors, all will benefit from their efforts to adopt 
  158. this new technology. Therefore, expert systems software will 
  159. inevitably lose its singular name and become "just another" 
  160. commercial software technology as the computer industry continues 
  161. to support the growth of business throughout the world.
  162.  
  163. commercial software technology as the computer industry continues 
  164. to support the growth of business