6.3. Экспертные системы, основные понятия и определения
Современные экспертные системы широко используются для тиражирования опыта и знаний ведущих специалистов практически во всех сферах экономики. Традиционно знания существуют в двух видах — коллективный опыт и личный опыт. Если большая часть знаний в предлагаемой области представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня (экспертов), если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область нуждается в экспертных системах.
Экспертные системы — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей. На рис. 7.1 изображены основные компоненты экспертной системы.
Рис. 6.1. Обобщенная структура экспертной системы
Пользователь — специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке со стороны экспертной системы.
Инженер по знаниям — специалист по искусственному интеллекту, выступает в роли промежуточного звена между экспертом и базой знаний (инженер-интерпретатор).
Интерфейс пользователя — комплекс программ, реализующий диалог пользователя с экспертной системой на стадии как ввода информации, так и получения результатов.
База знаний — ядро экспертной системы, совокупности знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному). Параллельно такому «человеческому» представлению существует база знаний во внутреннем «машинном» представлении.
Решатель — программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в базе знаний.
Подсистема объяснений — программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная информация?» и «Почему система приняла такое решение?». Ответ на вопрос «Как?» — это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов базы знаний, то есть всех шагов цепи умозаключения. Ответ на вопрос «Почему?» — ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, то есть отход на один шаг назад.
Интеллектуальный редактор базы знаний — программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать базы знаний в диалоговом режиме.
Инструментальные средства построения экспертных систем:
о связано с тем, что парадигма объектно-ориентированного программирования тесно связана с фреймовой моделью представления знаний, кроме того, традиционные языки используются для создания других классов инструментальных средств искусственного интеллекта.
Языки искусственного интеллекта. Lisp, Prolog. Универсальность этих языков меньшая, чем у традиционных языков, но это компенсируется богатыми возможностями по работе с символьными и логическими данными, что крайне важно для задач искусственного интеллекта. На основе языков искусственно го интеллекта создаются специализированные компьютеры (например, Лисп- машины).
«Оболочки» ( shells ) — «пустые» версии существующих экспертных систем, то есть готовые экспертные системы без базы знаний. Они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Требуются только специалисты в предметной области для заполнения базы знаний. Однако если некоторая предметная область плохо укладывается в модель, используемую в некоторой оболочке, заполнить базу знаний в этом случае весьма непросто.
Существующие компьютеры имеют принципы работы, в корне отличные от принципов работы человеческого мозга, поэтому основные надежды на развитие искусственного интеллекта связаны с построением нейрокомпьютеров.