Systemy ekspertowe potrafią efektywnie pozyskiwać wiedzę i mają niezłe moduły wnioskujące, ale tej siły brakuje ich interfejsom użytkownika. Ideałem byłoby tu nawet niekoniecznie złącze akustyczne, ale przede wszystkim bardziej oparte na swobodnym języku naturalnym, tak aby dać większą swobodę użytkownikowi w sposobie formułowania problemu i w miarę możliwości unikać męczenia kwestionariuszowymi wyborami, których celem jest algorytmiczne "zapędzenie go w kozi róg", czyli zaszufladkowanie do wąskiej klasy problemowej. Dopóki nie uda się tej bariery pokonać, dopóty systemy ekspertowe będą raczej służyły... samym ekspertom niż masowemu użytkownikowi, który zechciałby z nich skorzystać.

Opisywany problem nie dotyczy jednak bezdialogowych systemów ekspertowych, które z tego powodu niepostrzeżenie trafiają "pod strzechy", do przeciętnego użytkownika. Przykładem takich rozwiązań są systemy ekspertowe czasu rzeczywistego. Oczywiście i tu mamy moduł dialogu człowieka z maszyną cyfrową, ale w bardzo uproszczonej postaci. Większość bieżących danych wejściowych pochodzi od urządzeń technicznych (innych komputerów czy sterowników, maszyn, czujników), a nie od człowieka.

Dialog maszyny z maszyną

Dialog maszyny z maszyną jest bardziej efektywny niż człowieka z maszyną, nie ma ograniczeń szybkościowych ani problemów związanych z formatowaniem danych. W ten sposób można sterować ruchem lotniczym albo systemami energetycznymi, monitorować pacjentów bądź procesy giełdowe czy wytwórcze. Inteligencja SE jest tu "zaszyta" w konkretnym pakiecie software'owym, który nawet nie musi mieć w nazwie przymiotnika "ekspertowy". Opisywany fenomen można dostrzec na znanym każdemu przykładzie programów grających w szachy, które robią to lepiej niż ludzki ekspert-arcymistrz. Taki program nie tylko potrafi wykonywać bezbłędne (w porównaniu z człowiekiem) posunięcia, ale również wyjaśnić dlaczego tak robi, względnie uczyć gry w szachy (a takich funkcji również wymaga się od oprogramowania SE).

Zwróćmy uwagę, że mamy tu do czynienia z sytuacją gry, w której pozycja wyjściowa jest zawsze identyczna i jednoznacznie ustalona. Nie ma strat czasu na jej definiowanie i "przebijanie się" przez gąszcz pytań zmierzających do jej ustalenia. Można od razu rozpocząć grę, w której komputer prowadzi dialog głównie sam ze sobą, od czasu do czasu ustalając nową pozycję powstałą w wyniku ruchu wykonanego przez człowieka. Taka sytuacja prowadzi do wysokiej efektywności systemu. Dodajmy, że podobnie jest z ludzkim mózgiem, który kontaktuje się sam ze sobą znacznie częściej niż z otoczeniem.

Tak więc cecha "ekspertowości" oprogramowania to przede wszystkim jego funkcjonalność, a nie nazewnictwo, które zresztą często nagina się do potrzeb marketingowych. Jak najbardziej ekspertowy może być pakiet ERP, jeśli potrafi zbilansować zlecenia klientów z zasobami i zaplanować produkcję z optymalną kolejnością operacji na poszczególnych liniach, tak aby używając logiki rozmytej, uzyskać optimum na podstawie m.in. macierzy czasów przezbrojeń. Całość zaprezentowana użytkownikowi w postaci dynamicznej grafiki będzie miała nie mniejszą wartość niż podobne dane dostarczone przez doświadczonego planistę-eksperta.

Wiedza magnetyczna

Idea systemów ekspertowych rozpowszechnia się także w niezwykle szybko rozwijającym się obszarze inteligencji biznesowej (BI - Business Intelligence) - w końcu jej centralnym punktem jest zarządzanie wiedzą. Gartner Group szacuje tempo wzrostu w tej dziedzinie nawet na 10% w ciągu najbliższych lat. Już dziś takie narzędzia jak OLAP (Online Analytical Processing) czy data mining (drążenie, eksploracja danych) powodują, że możemy pracować z informacjami, a nie z surowymi danymi.

"Ekspertowość" pozwoli nam wejść na kolejny szczebel schematu: dane -> informacje -> wiedza -> inteligencja. Potrzeby są tu ogromne, wystarczy choćby wskazać na tak newralgiczną dziedzinę organizacyjną, jak zarządzanie projektami (patrz: Computerworld nr 7/2006 - "Projekt to nie tylko harmonogram").

Rozpowszechnienie się inteligentnych systemów zarządzania wiedzą będzie przełomem podobnym do tego, jaki nastąpił w latach 60., kiedy duże komputery masowo zaczęły zastępować ręczne przetwarzanie danych przetwarzaniem maszynowym, czy w latach 80., gdy pochód komputerów PC spowodował możliwość indywidualnego dostępu do tych danych i ich indywidualne agregowanie do poziomu informacji.

Z kolei obecnie mamy już narzędzia pracy i komunikacji grupowej, portale korporacyjne, hurtownie danych (data warehouse) i bazy wiedzy, zarówno w sieciach lokalnych, jak i globalnych.

Jest to zatem dogodny punkt wyjścia dla dalszego rozwoju rozwiązań SE. Ekspertowe systemy BI z rozbudowanymi mechanizmami dialogu i wizualizacji oraz zaawansowanymi mechanizmami interpretacyjnymi umożliwią efektywne zarządzanie wiedzą, która w idealnej sytuacji będzie nawet w stanie samodzielnie dotrzeć do odpowiedniego użytkownika (magnetyzm informacyjny).