Раздел 7. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ.
(6 ауд. час. и 6 час. СРС )
Глава 10Лекция 7.1. Структура экспертных систем.
Глава 11Продукционная модель представления знаний
Глава 12Структура экспертных систем. Базовые компоненты. Продукционная модель представления знаний. Методы неточных рассуждений с ненадежными данными.
Структура экспертных систем. Базовые компоненты.
Наибольшие практические результаты в области искусственного интеллекта связаны с созданием экспертных систем (ЭС), которые начинают использоваться в металлургии при решении практических задач.
В настоящее время существует целый ряд определений ЭС различной степени общности и детализации. Дадим некоторые определения понятия ЭС.
Экспертная система – это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультации менее квалифицированных пользователей. Иными словами, экспертная система – это компьютерная система, использующая знания специалистов в некоторой прикладной области и принимающая решения (делающая заключения) в рамках этой области на уровне эксперта.
Большинство современных экспертных систем включает следующие базовые компоненты (рис.7.1):
интерфейс пользователя;
база знаний;
редактор базы знаний (подсистема накопления и модификации знаний);
машина вывода (решатель, подсистема логического вывода);
подсистема объяснений;
интерфейс эксперта;
база данных.
В коллектив разработчиков ЭС входит как минимум четыре человека (групп людей):
эксперт;
инженер по знаниям (инженер базы знаний);
программист;
пользователь.
Определим эти термины.
Эксперт – это известный специалист в данной предметной области, который владеет разнообразными знаниями предметной области, знает огромное число источников знаний (книг, справочников и т.п.), а также за годы обучения, теоретической и экспериментальной работы в конкретной предметной области приобрел навыки и опыт высокоэффективного решения определенного класса задач, относящихся к предметной области.
Инженер по знаниям – это специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Он возглавляет коллектив, это ключевая фигура при разработке систем, основанных на знаниях (на рис. 7.1 не показан).
Программист – специалист по разработке и отладке программного обеспечения, профессионально владеющий программными средствами реализации алгоритмов ЭС.
Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.
Рассмотрим несколько детальнее каждую из указанных компонент и ее место в общей архитектуре экспертной системы, а также общий принцип работы пользователя с ЭС.
Интерфейс эксперта обеспечивает пользователю возможность вести дружественный диалог с системой, т.е. осуществлять проблемно-ориентированное общение между пользователем и компьютером. Хотя работа с ЭС не является простым делом, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.
База знаний. База знаний содержит два основных элемента: факты (данные) из предметной области и специальные эвристические правила, которые управляют использованием фактов при решении проблемы, т.е. содержимое БЗ формируется в соответствии с принятым способом (моделью) представления знаний.
Редактор базы знаний (подсистема накопления и модификации знаний) – это программа, предназначенная для ввода в базу знаний новых знаний о предметной области для представления их в базе знаний. При этом в режиме приобретения знаний (обучения системы путем ввода знаний в БЗ) инженер базы знаний работает в тесном контакте с экспертом из прикладной области, на которую ориентирована данная БЗ, а вместе с ней и ЭС. В процессе приобретения знаний (обучения) БЗ переводит знания эксперта с его профессионального языка на язык правил и стратегий. В отличие от БД, содержащих статические связи между полями записей, записями и файлами, БЗ находится в непрерывном динамическом обновлении, отражая рекомендации соответствующих экспертов. Действительно, с увеличением объема БЗ как основа принятия решений, так и сами решения могут изменяться.
Машина вывода – это «мозг» ЭС, т.е. программа, поддерживающая методологию обработки информации из базы знаний, получение и представление заключений и рекомендаций. Она моделирует ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы машины вывода: решатель, дедуктивная машина, машина логического вывода.
База знаний и решатель вместе составляют основную часть ЭС – ее ядро. Иногда к ядру ЭС относят только базу знаний.
Подсистема объяснений. Особенностью ЭС является возможность получить не только решение, но и необходимые объяснения. Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получать ответ на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?», «Почему система приняла такое решение?» и т.п. Подсистема объяснений предназначена для отображения в удобном для пользователя виде промежуточных и окончательных выводов и объяснения производимых системой действий. Различают два вида объяснений:
объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать от ЭС объяснения своих действий;
объяснения решения проблемы. После получения результата решения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи.
Интерфейс эксперта. Как правило, для общения эксперта используется диалоговый режим и графический интерфейс, позволяющий наглядно отображать ход принятия решений системой. Наличие такой компоненты предполагает, что система использует методы рассуждений, доступные объяснению и пониманию эксперту.
База данных – хранит всю информацию, поступающую в режиме реального времени, генерируемую техническими средствами контроля технологического процесса, а также вводимую вручную технологическим персоналом.
Общая схема взаимодействия пользователя с ЭС сводится к следующему. После создания конкретной ЭС в результате совместной работы инженера по знаниям, эксперта, программиста при главенствующей роли первого, взаимодействие пользователя с системой производится через интерфейс на некотором непроцедурном языке, близком к естественному или профессиональному языку предметной области, на которую ориентирована данная ЭС. В интерфейсной компоненте ЭС производится трансляция предложений этого языка во внутренний язык представления знаний системы.
Описание запроса поступает в подсистему логического вывода. Основу БЗ составляют формально представленные в ней факты и правила модели предметной области, которая на основе информации из БЗ генерирует рекомендации по решению поставленного вопроса.
В подсистеме логического вывода реализуется некоторая стратегия выбора соответствующего правила из БЗ. Посредством подсистемы объяснений производится отображение промежуточных и окончательных выводов и объяснение производимых системой процедур.
В процессе работы с ЭС пользователь в рамках интеллектуального интерфейса должен получить следующие основные возможности:
решение поставленных перед системой задач в приемлемом для его понимания виде;
поддерживать в актуальном состоянии БЗ системы путем ее модификации, в первую очередь, приобретением новых знаний;
обеспечение различного рода справочной информации по системе, включая обучающие функции и демонстрационные примеры.
Процесс приобретения знаний состоит в передаче знаний и опыта от источника (эксперт, опытные факты, публикации, результаты расчетов с использованием математических моделей и т.п.) системе. Как правило, в качестве источника знаний выступают эксперты не в целом по предметной области, на которую ориентирована ЭС, а специалисты по ее узким направлениям.
Полученные от эксперта знания представляют собой набор фактов, правил, процедур и оценок (включая вероятностные) в его узкой профессиональной области. С целью упрощения процесса погружения знаний в БЗ организуется совместная работа инженера базы знаний, отвечающего за проектирование и разработку ЭС.
Эксперт, как правило, не владеет основами знаний по искусственному интеллекту, способам представления знаний в ЭС, тогда как инженер базы знаний имеет в этой области целенаправленную подготовку.
Заметим попутно, что процесс передачи знаний от эксперта посредством инженера базы знаний является на сегодня одним из наиболее узких мест проектирования экспертных систем.
Приведенная структура ЭС является весьма обобщенной и, конечно, не может отразить всех деталей ее структуры. Заметим, что в содержании и возможностях каждой из компонент существует большое разнообразие.