64 Понятие и свойства экспертной системы
Экс-ая система – это комплекс компьютерного программного обеспечения, помогающий человеку приним-ть обоснованные решения.
Экс сист использ-т инф-ю полученную заранее от экспертов (специалистов которые в выбранной предметной области являются лучшими специалистами)
Функции экс системы:
- хранение знаний об определенной предметной области
- умение общаться с пользователем на ограниченном естественном языке
- обладание комплексом логических сред-в для выведения новых знаний, выявление закономерностей, обнаружение противоречий
- постановка задачи по запросу, уточнение ее постановки и нахождение решения , объяснение польз-лю каким образом получено решение,
-сообщение такой инф-ии которое повышает доверие польз-ля к экспертной системе, сооб-е польз-лю о себе и о своей собственной структуре
Свойства экс системы:
- компетентность означает что экс система должна достигать экспертного уровня решений т.е. находить правильные решения даже в случае некоторых некорректных данных
- символьные рассуждения – означает что эксперты обходятся без решения ситем уравнения или сложных математических формул используют знания выраженные обычными символьными строками, результат экспертизы всегда выражен обычными предложениями в терминологии профессиональной области знаний. Символьные строки объединяются в символьные структуры с помощью логических взаимосвязей, что позволяет переформулировать задачу если это необходимо.
- глубина – означает, что экс система должна работать в предметной области содержащей трудные задачи и использовать сложные правила .
- самосознание – означает, что экс система должна быть способна объяснять свои выводы и действия.
Главная воз-ть экс системы это возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов.
Накопление знаний в экс системе позвол-т повышать квалификацию специалистов работающих на предприятии
Классификация и структура экспертной системы
1)По степени сложности различают-поверхностные-глубинные экс системы
2) по степени связанности правил-связные- малосвязные
3) по типу предметной области - статические-динамические - реального времени
4) по стадиям разработки-демонстрационный прототип (от 10до 200 правил)- исследовательский прототип (от 200 до 500 правил)- действующий прототип (от 500 до 1000 правил)\- промышленный образец (от 1000 до 1500 правил)- коммерческий образец ( от 1500 до 3000 правил)
Структура экс системы
БЗ – это основной компонент экс системы, предназначена для генерации и поддержания динамической модели знаний о предметной области.
МЛВ – механизм логического вывода, реализует анализ поступающей в экспертную систему и имеющейся в ней информации и вывод на ее основе новых заключений в ответ на запрос к системе.
БД – база данных , предназначена для инф-го обеспечения работы механизма логического вывода прежде всего в части хранения и обработки поступивших новых фактов и промежуточных результатов логического вывода.
ЛП- лингвистический процессор предназначен для обеспечения комфортного интерфейса между конечным пользователем и экспертной системой, в нем реализуются процедуры морфологического, синтаксического и семантического контроля, поступающих в систему запросов и приведение их к виду понятному ЭВМ. При выдаче ответной информации осуществляется обратная операция заключение переводится на ограниченный естественный язык понятный конечному пользователю.
КОБ – компонент обработки , выдает информацию о ходе и исходе логического вывода, что принципиально отличает экс систему от всех др программных систем.
КПЗ – компонент приобретения знаний , предназначен для обеспечения работы инженера знаний по поддержанию модели знаний адекватной реальной предметной области.
Инструментальные средства проектирования, разработки и отладки экспертной системы
Масштабы разработки ЭС предопределили создание специальных инструментальных (аппаратных и программных) средств, систематизированное представление которых составляет содержание рис. 9.3.
Рисунок 9.3 – Инструментальные средства разработки экспертных систем
Следует отметить, что первоначально разработка ЭС осуществлялась на традиционных алгоритмических языках программирования с реализацией на универсальных ЭВМ. В дальнейшем были созданы как специализированные аппаратные и программные средства, так и средства автоматизации программирования. Появились и оболочки ЭС, которые по замыслу авторов должны были существенно упростить (и удешевить) разработку систем. Однако в полной мере эти надежды не оправдались (как показало дальнейшее развитие прикладных программных средств не только в области искусственного интеллекта, и не могли оправдаться). Это связано с принципиальной сложностью использования конкретной ЭС (даже весьма эффективной в своей предметной области) для решения совершенно других задач, а именно таким путем создавались первые оболочки ЭС. Еще более проблематичной представляются попытки создания так называемых универсальных оболочек, пригодных для применения "во всех" предметных областях.
При создании ЭС наибольшую трудность представляет разработка совершенной базы знаний, т. е. моделирование знаний экспертов о некоторой предметной области. Разработка любой модели – в том числе и модели знаний – представляет собой полностью не формализуемый процесс, содержащий элементы творчества и строго формальных действий. Условное соотношение "искусства" и "науки" при создании ЭС представлено на рис. 9.4.
Рисунок 9.4 – Соотношение формальных и неформальных процедур при разработке ЭС
Этапы разработки экспертной системы
Процедуры уточнения, перепроектирования и переформулирования не являются обязательными, характерны для разработки достаточно сложных ЭС и, как правило, предполагают проведение нескольких итераций. разработка ЭС является коллективным трудом, в котором принимают участие различные специалисты. Центральное место в схеме взаимодействия участников создания ЭС занимает инженер знаний. разработка ЭС возможна при совместном выполнении следующих основных условий:
-задача не требует общедоступных знаний;
-решение задачи требует только интеллектуальных действий;
-существуют подлинные (компетентные) эксперты;
-эксперты способны описать свои методы (приемы, уловки и т. п.) решения задачи;
-эксперты единодушны в своих решениях (или, по крайней мере, их мнения "хорошо" согласованы);
-задача понятна и "не слишком" трудна.
Очевидно, что разработка ЭС является коллективным трудом, в котором принимают участие различные специалисты. Центральное место в схеме взаимодействия участников создания ЭС занимаетинженер знаний (англ.knowledge engineer). Именно он организует все важнейшие работы и осуществляет их координацию. Ему принадлежит правовыбора типовых или – при необходимости и наличии соответствующих ресурсов –заказа новых инструментальных средств разработки ЭС. Он работает с предметными экспертами, генерирует, тестирует, уточняет и пополняет базу знаний и т. д. Направления взаимодействия создателей ЭС (этот процесс иногда называютигрой) представлены на рис. 9.6.
Рисунок 9.6 – Схема взаимодействия создателей экспертной системы
Как явствует из вышеизложенного, разработка ЭС – сложный, дорогостоящий и длительный процесс.
Существует ряд подходов к оценке того, когда же разработка ЭС является рациональной. На наш взгляд, наиболее конструктивен подход Д. Уотермена, который основан на проверке возможности, оправданности и разумности построения системы.
При этом предлагается считать, что разработка ЭС возможна при совместном выполнении следующих основных условий:
задача не требует общедоступных знаний;
решение задачи требует только интеллектуальных действий;
существуют подлинные (компетентные) эксперты;
эксперты способны описать свои методы (приемы, уловки и т. п.) решения задачи;
эксперты единодушны в своих решениях (или, по крайней мере, их мнения "хорошо" согласованы);
♦ задача понятна и "не слишком" трудна.
Разработка ЭС оправданна, если выполняется хотя бы
одно из следующих основных условий:
♦ получение решения задачи высокорентабельно;
♦ человеческий опыт решения задачи по различным причинам утрачивается;
число экспертов в рассматриваемой предметной области мало;
опыт решения задачи востребован во многих местах;
♦ опыт нужно применять во враждебных человеку условиях.
Наконец, разработка ЭС разумна, если совместно выполняются следующие основные условия:
задача требует эвристических решений;
задача требует оперирования символами;
задача "не слишком" проста;
задача представляет практический интерес,
задача имеет размерность, допускающую реализацию.
При всей условности и субъективности проверки наличия перечисленных обстоятельств можно по-новому взглянуть на причины столь широкой представительности перечня областей применения ЭС.
Примеры реализации систем искусственного интеллекта
Программные средства, базирующиеся на технологии и методах искусственного интеллекта, получили значительное распространение в мире. Их важность, в первую очередь экспертных систем, состоит в том, что данные технологии существенно расширяют круг практически значимых задач, которые можно решать на компьютерах, и их решение приносит значительный экономический эффект.
Основные области применения ЭС:
- Проектирование экспертных систем
- Медицинский диагноз и консультации по лечению.
- Консультации и оказание помощи пользователю по решению задач в различных предметных областях
- Техническая диагностика и выработка рекомендаций по ремонту оборудования.
- Обеспечение научных исследований в химии, выработка рекомендаций по синтезу соединений
-Формирование математических понятий, преобразование математических выражений
- Анализ рисков в политике и экономике
- Системы, основанные на знаниях, могут применяться в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.