उपयुक्त उदाहरणों द्वारा विशेषज्ञ प्रणाली के विभिन्न अवयवों का विस्तार से व्याख्या कीजिए ।

एक विशेषज्ञ प्रणाली कई इंटरैक्टिव घटकों से बनी होती है जो मिलकर कार्य करती हैं ताकि मानव विशेषज्ञ के समान प्रदर्शन किया जा सके। इन प्रमुख घटकों को नीचे विस्तार से समझाया गया है:

1. ज्ञान आधार (Knowledge Base)

ज्ञान आधार विशेषज्ञ प्रणाली का सबसे महत्वपूर्ण घटक है, जो किसी विशिष्ट डोमेन से संबंधित विशेषज्ञ ज्ञान को संग्रहीत करता है। यह तथ्यों (facts) और नियमों (rules) का एक विशाल संग्रह होता है, जिसे अक्सर "यदि-तो" (if-then) कथनों के रूप में दर्शाया जाता है। ज्ञान आधार जितना व्यापक और सटीक होगा, विशेषज्ञ प्रणाली उतनी ही बेहतर प्रदर्शन करेगी।

• तथ्यात्मक ज्ञान (Factual Knowledge): इसमें किसी विशेष डोमेन से संबंधित बुनियादी तथ्य और परिभाषाएँ शामिल होती हैं जो व्यापक रूप से स्वीकृत होती हैं।
• अनुमानित ज्ञान (Heuristic Knowledge): इसमें विशेषज्ञ के अनुभव-आधारित नियम, अंतर्ज्ञान और "अंगूठे के नियम" (rules of thumb) शामिल होते हैं, जो समस्या-समाधान के लिए शॉर्टकट या प्रभावी रणनीतियाँ प्रदान करते हैं।

उदाहरण: एक चिकित्सा निदान विशेषज्ञ प्रणाली (जैसे MYCIN) में, ज्ञान आधार में विभिन्न बीमारियों के लक्षण (तथ्य), उन लक्षणों के संभावित कारण (तथ्य), और "यदि रोगी को बुखार और खांसी है, तो उसे फ्लू हो सकता है" जैसे नियम (अनुमानित ज्ञान) शामिल होंगे।

2. अनुमान इंजन (Inference Engine)

अनुमान इंजन विशेषज्ञ प्रणाली का "मस्तिष्क" होता है। यह ज्ञान आधार में संग्रहीत ज्ञान का उपयोग करके उपयोगकर्ता द्वारा पूछे गए प्रश्नों का उत्तर देने या समस्याओं को हल करने के लिए तर्क करता है। यह ज्ञान आधार से प्रासंगिक नियमों और तथ्यों को चुनता है और उनका विश्लेषण करके निष्कर्ष निकालता है।

अनुमान इंजन मुख्य रूप से दो रणनीतियों का उपयोग करता है:

• फॉरवर्ड चेनिंग (Forward Chaining): यह ज्ञात तथ्यों से शुरू होकर निष्कर्षों की ओर बढ़ता है। यदि तथ्य किसी नियम की "यदि" शर्त से मेल खाते हैं, तो नियम को सक्रिय किया जाता है और "तो" खंड में नया तथ्य उत्पन्न होता है।
  • उदाहरण: यदि रोगी को बुखार और खांसी है (तथ्य), तो अनुमान इंजन "यदि बुखार और खांसी, तो फ्लू" नियम को लागू करके निष्कर्ष निकालेगा कि रोगी को फ्लू हो सकता है।
• बैकवर्ड चेनिंग (Backward Chaining): यह वांछित लक्ष्य या निष्कर्ष से शुरू होता है और उन तथ्यों को खोजने का प्रयास करता है जो उस लक्ष्य का समर्थन कर सकते हैं।
  • उदाहरण: यदि लक्ष्य "रोगी को फ्लू है" है, तो अनुमान इंजन उन नियमों की तलाश करेगा जो फ्लू का निदान करते हैं (जैसे "यदि बुखार और खांसी, तो फ्लू") और फिर यह पता लगाएगा कि क्या बुखार और खांसी जैसे आवश्यक तथ्य मौजूद हैं। MYCIN प्रणाली बैकवर्ड चेनिंग का उपयोग करती थी।

3. उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (User Interface)

उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस वह माध्यम है जिसके द्वारा गैर-विशेषज्ञ उपयोगकर्ता विशेषज्ञ प्रणाली के साथ इंटरैक्ट करता है। यह उपयोगकर्ता के प्रश्नों को स्वीकार करता है, उन्हें अनुमान इंजन को भेजता है, और फिर अनुमान इंजन द्वारा उत्पन्न समाधान या सलाह को उपयोगकर्ता के समझने योग्य प्रारूप में प्रदर्शित करता है। एक प्रभावी उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रणाली को उपयोग में आसान और सहज बनाता है।

उदाहरण: एक ऑनलाइन टैक्स सलाहकार विशेषज्ञ प्रणाली में, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस एक वेब फ़ॉर्म हो सकता है जहाँ उपयोगकर्ता अपनी आय, व्यय और कटौती संबंधी जानकारी इनपुट करता है। प्रणाली फिर टैक्स देयता या वापसी का परिणाम प्रदर्शित करती है।

4. स्पष्टीकरण सुविधा (Explanation Facility)

स्पष्टीकरण सुविधा विशेषज्ञ प्रणाली को अपने निर्णय या निष्कर्ष तक पहुँचने के पीछे के तर्क को उपयोगकर्ता को समझाने की अनुमति देती है। यह घटक उपयोगकर्ता को यह समझने में मदद करता है कि प्रणाली ने किसी विशेष सलाह या समाधान पर कैसे पहुंचा, जिससे प्रणाली पर विश्वास बढ़ता है।

उदाहरण: यदि एक ऋण अनुमोदन विशेषज्ञ प्रणाली किसी आवेदन को अस्वीकार करती है, तो स्पष्टीकरण सुविधा बता सकती है कि "आपके क्रेडिट स्कोर कम होने और पिछले तीन महीनों में उच्च ऋण-से-आय अनुपात के कारण आवेदन अस्वीकार कर दिया गया है।"

5. ज्ञान अर्जन मॉड्यूल (Knowledge Acquisition Module)

यह घटक ज्ञान इंजीनियरों और विषय विशेषज्ञों को ज्ञान आधार में नए ज्ञान को जोड़ने, अपडेट करने या संशोधित करने में सहायता करता है। ज्ञान अर्जन एक सतत प्रक्रिया है, क्योंकि विशेषज्ञता विकसित होती रहती है और नई जानकारी उपलब्ध होती है।

उदाहरण: एक नया चिकित्सा अनुसंधान पेपर एक नई बीमारी या उपचार पद्धति की पहचान करता है। ज्ञान अर्जन मॉड्यूल का उपयोग करके, ज्ञान इंजीनियर उस नई जानकारी को ज्ञान आधार में एकीकृत कर सकता है, जिससे प्रणाली की विशेषज्ञता बढ़ जाती है।

इन घटकों का सामंजस्यपूर्ण कार्य विशेषज्ञ प्रणाली को जटिल समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल करने और मानवीय विशेषज्ञता को व्यापक रूप से उपलब्ध कराने में सक्षम बनाता है।