전문가시스템 (Expert System)
쉽게 풀면
전문가의 지식과 판단 규칙을 컴퓨터에 저장해두고, 전문가처럼 상담이나 진단을 해주는 프로그램이다.
왜 중요한가
1970~80년대 인공지능 연구에서 전문가의 판단 규칙을 지식베이스로 부호화해 진단·설계·신용평가 결정을 지원하는 시스템으로 개발되어, MYCIN과 XCON 사례를 통해 경영정보시스템 연구의 지식 기반 시스템 흐름을 열었습니다. 실무에서는 규칙 기반 신용심사, 설비 고장 진단, 설정 검증 시스템으로 살아 있습니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
If-Then 규칙 형태로 저장된 전문지식을 바탕으로 추론엔진이 사용자가 입력한 증상이나 조건에 대해 단계적으로 결론을 도출한다.
지식베이스에 저장된 규칙과 추론엔진의 결합이 실제 진단 과정에서 어떻게 활용되는지를 보여주는 예시다.
조금 더 깊게 보면
전문가 지식을 명시적 규칙으로 뽑아내는 지식 획득 병목이 상용화를 제약했고, 규칙이 수천 개를 넘으면 유지보수가 불가능해지는 문제가 있었습니다. 데이터에서 패턴을 학습하는 기계학습이 이 병목을 우회했지만 설명 가능성은 오히려 규칙 기반 시스템이 우월해 규제 영역에서는 두 접근의 결합이 연구됩니다. 전문가시스템의 추론 방식은 조건에서 결론으로 나아가는 전향추론과, 목표 결론에서 거꾸로 필요한 조건을 찾아가는 후향추론으로 나뉘며, 진단 문제에는 후향추론이 널리 쓰인다. 시스템이 왜 그런 결론에 도달했는지 규칙 경로를 되짚어 설명할 수 있는 설명 기능이 인간 전문가의 신뢰를 얻는 데 중요한 요소로 다뤄진다. 지식 획득 병목을 해소하기 위해 전문가와 지식공학자가 반복 인터뷰를 통해 암묵적 판단 기준을 명시적 규칙으로 변환하는 과정 자체가 별도의 방법론으로 연구되었다.
주의할 점
전문가시스템은 지식베이스 구축과 갱신에 많은 비용이 들고 비정형적이거나 새로운 상황에 대한 대응력이 제한적이다.
지식베이스가 특정 시점의 전문 지식을 고정한 것이므로 해당 분야 지식이 갱신될 때마다 규칙을 별도로 수정하지 않으면 시스템이 낡은 판단 기준을 계속 따르게 된다.