Способи здобування знань Таблиця 1.1

Спосіб вивчення роботи експерта	Опис способу
1. Спостереження на робочому місці	Спостереження за експертом у процесі розв'язування проблем і виявлення кола вирішуваних ним проблем і задач
2. Опис задачі	Словесний опис експертом прототипної задачі для кожного варіанта можливої відповіді
3. Аналіз задачі	Подання експертові низки реальних задач для розв'язування уголос з метою виявлення логіки конкретних кроків розмірковувань, тобто встановлення відповідних правил
4. Доведення системи	Подання експертом інженерові кількох класів задач (від простих до дуже складних), що їх має розв'язувати під його контролем інженер зі знань на підставі виявлених правил
5. Оцінювання системи	Аналіз і оцінювання експертом кожного правила з точки зору обґрунтованості його застосування
6. Перевірка системи	Наведення прикладів, розв'язаних експертом і прототипом майбутньої АЕС, для оцінювання іншим незалежним експертом

Після збирання інформації знання аналізуються, щоб вирішити питання про способи їх подання. Якщо для розв'язування задачі знання можна подати з допомогою правил, то для опису вибирають знання у формі правил ЯКЩО—ТО. Іноді подати знання у ви­гляді правил неможливо, тоді використовують подання у вигляді фреймів або вдаються до інших способів. Коли вибрано спосіб по­дання знань, проектується база знань, тобто опис зібраних знань формальним способом, покладеним в основу обраної мережі.

У процесі програмування розв'язуються задачі перетворення формалізованих знань на комп'ютерні програми. Важлива проблема — вибір мов програмування. За інструментальний засіб для програмування можна взяти мову програмування для обробки знань (наприклад, АІПС) або мову інженерії знань. Якщо за мову програмування вибрано одну з проблемно-орієнтованих мов, наприклад ПАСКАЛЬ, то це дає змогу розробляти ефективніші і гнучкіші системи, але з більшими витратами.

Після написання програм виконують їх тестування та оцінюють роботу АЕС на кількох прикладах. При тестуванні вияв­ляються неточності у поданні знань, відсутність потрібних понять або відношень, неправильно вибраний рівень деталізації знань або незручні механізми управління. Виявлені при тестуванні вади іноді спричинюють необхідність доопрацювання не лише програм, а й бази знань у плані її модифікації або поповнення.

Функціонування АЕС визнається задовільним, якщо система допомагає експертові прийняти рішення; правила висновку є несуперечливими і повними; система охоплює всі задачі та проблеми, що належать до компетенції спеціаліста обраної предметної області, а також адекватно пояснює порядок здобування тих чи інших висновків. Крім того, мають бути оцінені такі характеристики системи, як час її реакції на запит користувача, ступінь «дружності» інтерфейсу.

Розглянуті етапи розробки АЕС і характеристики робіт, виконуваних на кожному етапі, показують, що розробки АЕС — складний процес, який пов'язаний із залученням великої кількості спеціалістів і характеризується значними витратами часу (від двох до чотирьох років).

Існує інший підхід до розробки АЕС, який потребує значно менших витрат. Він ґрунтується на використанні систем-оболонок («скелетів»). Система-оболонка містить механізм висновку і управління висновком, а також засоби подання знань. Оболонка АЕС певною мірою подібна до компілятора з мови програмування. Використовувати оболонки вигідно на етапі апробування нової технології та обґрунтування потреби розробити оригінальну АЕС. Як система-оболонка використовується система GURU.

Нині фахівці різних галузей (економісти, інженери, техніки, лікарі тощо) виявляють великий інтерес до АЕС. Створено десятки комерційних автоматизованих експертних систем, переважно у США та Західній Європі. Досвід їх проектування та експлуатації дає змогу висунути низку вимог до АЕС нового покоління. Основні вимоги такі:

* мають бути розроблені ефективні засоби для створення і підтримки великих баз знань, оскільки сучасні АЕС (за відсутності таких засобів) зорієнтовані на вузькі предметні області;

* мають бути розроблені системи пояснень, які оперуватимуть термінами, пов'язаними із загальними принципами побудови баз знань у частині метазнань, тобто знань системи про себе та свої функціональні можливості;

* автоматизований процес здобування знань від експерта реалізацією індуктивних і правдоподібних схем розмірковування;

* автоматизований процес вибору стратегій залежно від розв'язуваної задачі;

* налагоджена робота в динамічному, змінюваному середовищі, тобто побудова динамічних автоматизованих експертних систем;

* мають бути створені гнучкі (інтегровані) АЕС, що поєднують можливості традиційних АЕС, систем управління баз знань (баз даних) та інтелектуальних пакетів прикладних програм;

* апаратна реалізація автоматизованих експертних систем (або їх частин), яка забезпечує значне підвищення відповідних обчислювальних потужностей, швидкодії та надійності.