Вопрос 6. Экспертные системы

Существенный прорыв в практических приложениях ИИ произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. Так появились первые интеллектуальные системы, основанные на знаниях. Они получили название – экспертные системы.

Экспертные системы вместе с системами обработки естественных языков являются наиболее важными областями использования ИИ.

В настоящее время созданы многочисленные экспертные системы для разных областей знания, таких, например, как медицинская диагностика и обследование пациентов, генные и молекулярные исследования, составление конфигурации вычислительных машин, образование, поиск неисправностей в устройствах и системах и многие другие практические приложения.

Экспертные системы (ЭС) - это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.

Обобщенная структура экспертной системы представлена на рисунке. Следует учесть, что реальные экспертные системы могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой ЭС, поскольку являют собой негласный канон на структуру современной экспертной системы.

В коллектив разработчиков ЭС входят как минимум четыре человека: эксперт, инженер по знаниям, программист и пользователь.

Возглавляет коллектив инженер по знаниям, это ключевая фигура при разработке систем, основанных на знаниях.

И нженер по знаниям (аналитик) – специалист, как правило, имеющий познания в информатике и искусственном интеллекте, знающий правила построения экспертной системы. Он опрашивает экспертов и организует знания, решает каким образом, они должны быть представлены в системе и может помочь программисту в написании программ.

Эксперт - это человек, способный ясно выражать свои мысли, пользующийся репутацией специалиста, умеющий правильно находить правильные решения в конкретной предметной области. Эксперт использует свои приемы и ухищрения, чтобы сделать поиск решения более эффективным, а экспертная система моделирует все его проекты. Как правило, экспертная система моделирует знания одного или нескольких человек, хотя она может также содержать опыт из других источников (книги, журнальные статьи и т.д.).

Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система, Обычно его квалификация недостаточно высока и он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получения результатов.

База знаний (БЗ) – ядро ЭС, совокупность 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 БЗ во внутреннем «машинном» представлении-

Решатель (блок логического вывода) – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ.

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы; «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?».

Интеллектуальный редактор БЗ – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок («help» - режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.

Средства построения ЭС – это язык программирования, используемый инженером знаний или программистом для построения экспертной системы. Этот инструмент отличается от обычных языков программирования тем, что обеспечивает удобные способы предоставления сложных высокоуровневых понятий.

Классификация экспертных систем

Экспертные системы объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям. Рассмотрим классификацию ЭС по типу решаемой задачи:

ЭС
Решаемая задача	Пример существующих систем
Интерпретация данных – согласованное и корректное определение смысла данных.	АВТАНТЕСТ – определение основных свойств личности по результатам психодиагностического тестирования. SIAP – обнаружение и идентификация различных типов океанских судов.
Диагностика – обнаружение неисправности в некоторой системе. Позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии.	ANGY – диагностика и терапия сужения коронарных сосудов. CRIB – диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ.
Мониторинг – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.	СПРИНТ – контроль за работой электростанций. FALCON – контроль аварийных датчиков на химическом заводе.
Проектирование – подготовка спецификаций на создание «объектов» с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов чертеж, пояснительная записка и т.д.	CADHELP – проектирование БИС. SYN – синтез электрических цепей.
ЭС

Решаемая задача	Пример существующих систем
Прогнозирование – логический вывод вероятных следствий из заданных ситуаций (модели прогнозов с вероятностными оценками).	WILLARD – предсказание погоды. PLANT – оценки будущего урожая. ЕСОN – прогнозы в экономике.
Планирование – нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции.	STRIPS – планирование поведения робота. ISIS – планирование промышленных заказов.
Обучение – диагностируют ошибки при изучении какого-либо материала с помощью ЭВМ, подсказывают, планируют общение с обучаемым в зависимости от его успехов.	PROUST – обучение языку программирования Паскаль.

На практике, как правило, используют ЭС смешанного типа. Например, ЭС ВУЗа «Электронный учебный курс по математике», обучающая и тестирующая студентов ВУЗа.