13. A számítástechnikai adatok és adathordozók archiválása. Szerk. Tamáska Péter. Bp. 1992. ÚMKL 131 p.
Horváth Júlia, Szeleczki Gabriella: A nem levéltári illetékességbe tartozó programcsomagok és számítógépes rendszerek
Az elmúlt huszonöt évben a mesterséges intelligencia kutatása három oldalról is fejlődött: a számítástechnika, a pszichológia és a filozófia oldaláról. A mesterséges intelligencia alkalmazása három területre koncentrálódott: a természetes nyelvek feldolgozására (az olvasott szöveg megértése, beszédmegértés, fordítás), a robotok intelligens irányítására és a szakemberek tanácsadó tevékenységét szimuláló szakértő rendszerekre. Ezek készítői azt igyekeznek követni, ahogyan problémamegoldás közben viselkednek az emberek. Ehhez a tapasztalatot úgynevezett tudásbázis (más néven ismeretbázis) formájában építik be a rendszerbe. Ezt a tudásbázist az aktívan használja a problémamegoldás során. A mesterséges intelligencia szerepe a problémamegoldás metodikájában, a feladatmegoldás stratégiájának kidolgozásában, a heurisztikus (rávezető módszerű) feladatmegoldásban és a következtetések alkalmazásában van. A szakértő rendszerek többsége a szakember viselkedését szimulálja, ezért tanácskozást kell folytatniuk az emberrel a megoldandó feladatról. Kérdéseket tesznek fel neki, értelmezik a válaszait, megmagyarázzák a saját gondolatmenetüket és indokolják a következtetéseiket. Még akkor is meg kell találniuk a továbbvezető utat, ha a kérdéseikre hiányos vagy bizonytalan válaszokat kapnak. Jelenleg a legtöbb működő szakértői rendszer az Egyesült Államokban található. De nyilván Magyarországon is nagy mennyiségben halmozódott fel olyan szakértelem, amelynek rögzítése, megörökítése, elterjesztése elképzelhető és szükséges lehet. Az általunk vizsgált intézményeknél, vállalatoknál ilyennel csak kísérleti jelleggel találkoztunk, ezért említünk külföldi példákat. A klasszikus szakértői rendszerek néhány pédája: DENDRAL - a Stanford Egyetemen fejlesztették ki az 1960-as évek közepén. A szerves molekulák szerkezetére és szintézisük lehetséges útjairól von le következtetéseket. PROSPECTOR • a Stanford Egyetemen fejlesztették ki az 1970-es évek közepén. A geológusokat segíti az érctelepek felismerésében. MYCIN • a Stanford Egyetemen fejlesztették ki az 1970-es évek közepén. A fertőző vérbetegségek diagnosztizálásában és terápiájában segíti az orvosokat. PUFF • A tüdő betegségeit a légzésvizsgálatok alapján diagnosztizáló szakértő rendszer. XCON - a Digital Equipment Corporation és a Carnegie-Mellon Egyetem fejlesztette ki az 1970-es évek végén. A számítógéprendszerek konfigurációjának tervezésében, a számítógépgyártásban és a termelésirányításban van fontos szerepe. SOPHIE - áramkörök hibakeresését oktatja. A szakértő rendszerek legfontosabb komponense a felhasználói interfész. Ellátja a felhasználó és a rendszer közti kommunikáció feladatkörét. A legtöbb szakértő rendszer a felhasználótól várja a probléma specifikálását, a kezdőfeltételek és megfigyelési adatok bevitelét. Egyes rendszerek módot adnak arra is, hogy a felhasználó a munka során bármikor új adatokat, megfigyeléseket vigyen be. Más rendszerek megállnak, ha kiegészítő információt igényelnek és explicit kérdést tesznek fel a felhasználónak. A legfejlettebb interfészek a természetes nyelv feldolgozására is képesek, megértik a felhasználó természetes nyelven feltett kérdéseit, beadott információit. A könyvtárak és az információs rendszerek egyes problémái a feladat természetéből következnek. Jellemző példa erre az on-line információkeresés. Más problémák a könyvtár infrastruktúrájából erednek: gyakran nincs elég könyvtáros és közvetítő a szervezettel szemben támasztott követelmények kielégítéséhez. A korszerű technika sok könnyítést hozott, különösen a munka adminisztratív területein. Sok azonban még így is az olyan terület, amely szakértelmet, tapasztalatot és jártasságot igényel. Ezeken a területeken a felhasználói igény gyakran meghaladja a lehetőségeket, ezért itt válik fontossá az intelligens gépi rendszerek alkalmazása. A feladatok jelentős része csak a mesterséges intelligencia segítségével automatizálható. Ilyen területek például a katalogizálás, az osztályozás és az on-line információkeresés. Sajnos a mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatók érdeklődése ezek iránt a területek iránt viszonylag csekély, így az előrehaladás itt minimális. A könyvtári és információs rendszerek tervezői egyre nagyobb érdeklődést mutatnak a szakértő rendszerek iránt, amelyek lehetőséget adnak arra, hogy a szakemberek tudását bevigyék a számítógépes rendszerekbe. Azok a területek azonban, amelyeken eddig szakértő rendszereket sikeresen alkalmaztak (orvosi diagnosztika, geológiai feltárás, számítógép konfigurálás), a könyvtári és információs rendszerektől nagyon távol állnak. Kritikus különbség a könyvtári és információs rendszerek tematikusán tág jellege. Hagyományos álláspont, hogy a szakértő rendszerek csak szűk, jól körülhatárolt szakterületen működhetnek. Kevés kísérlet volt még arra, hogy széles, sok forgalmat és kapcsolatot tartalmazó, de viszonylag csekély tudást igénylő területre alkalmazzanak szakértő rendszert. További nehézség ennek a területnek a nyelvfüggő volta. Itt nem esetleges, hogy éppen természetes nyelvi formában fejeződik ki a tudás, mint a szakértő rendszerek hagyományos témáiban, hanem a nyelvi forma a kérdés lényegéhez tartozik. A teljesség igénye nélkül felsorolunk néhány külföldi és hazai rendszert:
