7.3. Экспертные системы и гис

В последние годы в технологию ГИС стали широко внедряться экспертные системы. Экспертную систему можно определить как систему искусственного интеллекта», использующую знания из сравнительно узкой предметной области для решения возникающих в ней задач, причем так, как это делал бы эксперт-человек. Компьютерные системы, которые могут лишь повторить логический вывод эксперта, принято относить к экспертным системам первого поколения. Экспертные системы, относящиеся ко второму поколению, называют партнерскими, или усилителями интеллектуальных способностей человека. Отличительная черта экспертных систем – это умение обучаться и развиваться, т.е. эволюционировать [49]. Экспертные системы в географии используются для управления базами данных, для принятия управленческих решений, в вопросах классификаций в географии, возможности экологически безопасного размещения производства и т.д.

Экспертные системы подразделяются на: интерпретирующие, т.е. позволяющие на основе наблюденных фактов делать описания и выводы; прогнозирующие, т.е. выводящие следствия из совокупности состояний исследуемых явлений, например, прогноз погоды, урожайность сельскохозяйственных культур и др.; диагностики, проектирования, планирования, обучения, ремонта и т.д.

Для экспертных систем необходимы три компоненты: факты, правила и управляющие структуры. Архитектура, основанная на правилах, содержит большое число таких элементов как: если (условие 1), то (действие 1); если (условие 2), то (действие 2); если (условие 3), то (действие 3) и т.д. Каждый их подобных элементов называется правилом. Вся структура экспертной системы состоит из 4-5 компонент: базы знаний, машины вывода, системы накопления метазнаний (для самообучения системы), системы объяснений и общения с пользователем.

Знания в базе знаний представлены семантическими сетями с произвольной структурой и регуляризованными сетями-фреймами. Фреймы выражают общие понятия, а слоты или ячейки дают их детализацию, что приводит к типичной иерархической структуре. Например, фреймовое представление знаний на примере оценки состояния природной среды в условиях загрязнения. Образовав фрейм «состояние природной среды» в качестве слотов выступают определения: «степень загрязненности атмосферы», «загрязнение поверхностных и подземных вод», «состояние геологической среды», «состояние растительного покрова» и т.д. Каждый слот кроме имени может иметь одно или несколько значений (качественных или количественных), например, «выбросы вредных веществ в атмосферу» характеризуются «изобутилен» «200», «600», «400», «600», где 1-е значение фоновое, 2-е значение максимальные концентрации, 3-е значение - реальные концентрации, 4-е значение - предельно допустимые концентрации.

Примером экспертной системы в географии может служить Litho 1.0, разработанная во ВНИИ космоаэрогеологических методов (Россия) для дешифрирования вещественного состава коренных горных пород [50].

Экспертная система (ЭС) Litho 1.0 способна поддерживать базу данных в виде классифицированного набора аэро- и космических снимков, их описаний и схем дешифрирования, а также базу знаний в форме правил анализа материалов дистанционного зондирования Земли и условий их применения. Экспертная система дает возможность аккумулировать имеющийся опыт экспертов и позволяет геологу-интерпретатору использовать накопленные в отрасли знания в повседневной практической работе. Составными частями ЭС являются: пользовательский интерфейс, база данных (БД), база знаний и набор инструментальных средств.

Основными функциями пользовательского интерфейса являются: просмотр изображений, составляющих базу данных системы, и материалов пользователя; поиск изображений, отвечающих заданным условиям; формирование описания фрагмента изображения для решения задач дешифрирования и получения экспертного заключения системы; просмотр описания правил дешифрирования, которыми пользуется ЭС в процессе логического вывода. База данных содержит аэро- и космоснимки и их унифицированные описания по следующим разделам: тип и возраст горных пород; геоструктурное положение; форма залегания геологических тел; обнаженность и дислоцированность пород; климат; расчлененность рельефа; технические данные; комментарий. База знаний поддерживает наборы дешифровочных признаков для различных условий классификации объектов дешифрирования, процедуры логического вывода для получения заключений о типе горных пород на основе имеющихся признаков и процедуры объяснения для обоснования сделанного заключения. Схема описания включает следующие разделы: строение геологических тел; рельеф; гидрографическая сеть; растительность; тон (цвет) фотоизображения. ЭС в состоянии дешифрировать основные группы осадочных, магматических и метаморфических пород.

Инструментальные средства экспертной системы - это язык описания знаний и вспомогательные утилиты, предоставляющие следующие возможности: работа с неметрическими данными; проведение логического вывода, основанного как на нечетких знаниях, так и на нечетких данных; представление заключений в нечеткой форме; графическая форма языка представления знаний, позволяющая эксперту использовать при построении моделей только понятия из его предметной области; определение минимально требуемых заключений. ЭС ориентирована на активный диалог с пользователем, она дает возможность мобильного извлечения из базы данных информации по заданной пользователем геологической ситуации.

В целом экспертные системы могут рассматриваться как одно из самых мощных средств географических исследований на ближайшую перспективу.