Перспективы эс

Все существующие ЭС ориентированы на решение определенного круга задач в узкой предметной области и не могут быть применены для решения близких, но не предусмотренных при их создании, проблем. Даже для задач, входящих в "компетенцию" ЭС, точный анализ ситуации (диагноз) и нахождение оптимального решения возможны только в случае, если аналогичная ситуация была предусмотрена при ее создании. Попытка уточнить структуру БЗ в процессе эксплуатации или расширить круг решаемых проблем часто приводят к изменению "логического строя" и, как следствие, к необходимости переработки всего программного комплекса. В настоящее время проводятся исследования, которые должны привести к разработке универсальной экспертной системы (УЭС), но предлагаемые подходы не обеспечивают решение не формализованных (слабо формализованных) задач. Предлагается новая "концепция универсальности", которая позволяет накапливать знания и находить решения любых задач, в том числе не формализованных в различных областях науки и техники. Эта "концепция" позволяет ЭС в процессе эксплуатации обучаться, повышать точность анализов и расширять свои функциональные возможности. Адаптация поведения осуществляется за счет использования информации, накопленной ЭС, путем корректировки знаний, формализованных в "технических контекстах" (критериях оптимальности и в файлах инсталляции - базе фактов). Решение проблемы найдено в рамках построения иерархического комплекса взаимосвязанных ЭС, использующих общую универсальную информационную базу знаний (ИБЗ) и расширяемый ряд "интеллектуальных" блоков решателей, способных обучаться в процессе эксплуатации. Такой подход позволяет включить в состав ЭС блоки накапливающие информацию (информационно-поисковые системы, взаимодействующие с сетью Интернет) и блоки формализующие задачи и реализующие методы аналитического и имитационного моделирования (формирователи-анализаторы математических моделей). Наличие в ЭС, уточняемых в процессе эксплуатации математических моделей, обеспечивает возможность проведения структурно-параметрической идентификации динамических объектов, включает в процесс принятия решения теорию оптимизации и другие математические методы обработки информации. При этом в блок решателя могут быть включены алгоритмы, обеспечивающие автоматическое задание оптимального пространства поиска решений, которое основано на многокритериальном отборе и эвристическом подходе к проблеме. Эвристические алгоритмы оценки, выбора и принятия решения могут уточняться в процессе функционирования системы в диалоге с экспертом (пользователем). Полученные знания автоматически используются системой для повышения точности последующих решений. Поиск оптимального решения осуществляется при сочетании методов аналитического моделирования с имитационным экспериментом и технологией ЭС. Итак, Экспертные системы - это яркое и быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта. Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на ЭС, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Таким образом, как мы видим, экспертные системы являются востребованным продуктом на современном рынке информационных технологий.