2. Экспертные системы

Экспертная система – система искусственного интеллекта, включающая базу знаний с набором правил и механизмом вывода, позволяющим на основании правил и предоставляемых пользователем фактов распознать ситуацию, поставить диагноз, сформулировать решение или дать рекомендацию для выбора действия. Экспертные системы, применяемые в управлении, базируются на эвристических, эмпирических знаниях, оценках, полученных от экспертов. Они способны анализировать данные о ситуации, требующей решения, объяснить пользователю свои действия и показать знания, лежащие в основе принятия решений.

Экспертные системы основаны на формализованном способе представления знаний эксперта – специалиста в исследуемой предметной области. Их успех во многом определялся тем, насколько компетентны эксперты, насколько они способны передать свой опыт специалистам по представлению и записи знаний в базу, четко ли очерчена решаемая проблема, достаточен ли полученный объем знаний для подсказки решения.

В процессе разработки экспертных систем специалисты по представлению знаний (программисты) в интерактивном режиме совместно с экспертом записывали знания в базу знаний. Эксперт передавал свой опыт словами (вербально) в терминах предметной области, в виде либо некоторых общих высказываний и правил, либо описания конкретных примеров, образцов решений и действий в конкретных различных ситуациях. Создание экспертной системы выполнялось методом проектирования, при котором происходит постоянное наращивание базы знаний при итерационном прохождении каждого этапа проектирования экспертной системы.

Для представления знаний использовались фреймовые и объектно-ориентированные модели. Фрейм – структура представления знаний, которая при заполнении ее элементов-слотов – определенными значениями превращается в описание конкретного факта. Слот предназначен для определения имен атрибутов факта, их значений и ссылок на другие слоты.

В дальнейшем при проектировании экспертных систем использовались семантические сети, теория графов, лингвистические процессоры, когнитивная графика и др. Семантические сети дают способ представления знаний в виде помеченного ориентированного графа, в котором вершины соответствуют понятиям, объектам, действиям, ситуациям или сложным отношениям, а дуги – свойствам или элементарным отношениям. Теория графов изучает графы, сети и действия над ними. Лингвистические процессоры предназначены для перевода текстов на естественном языке в машинное представление и обратно.

Экспертные системы помогают принимать решения в ситуациях, когда алгоритм принятия решения заранее не известен и формулируется одновременно с формированием базы знаний.

По способу формирования решений экспертные системы разделяются на аналитические и синтетические. Аналитические системы предполагают выбор решений из множества известных альтернатив. Синтетические – предполагают генерацию решений для выбора.

Экспертные системы применяются во многих сферах человеческой деятельности. Они используются в управлении производством, транспортными системами и других направлениях экономической деятельности. Примером может служить система страхования коммерческих займов CLUES.

Преимущества экспертных систем.

Как описано ниже, экспертные системы обладают многими привлекательными особенностями.

· Повышенная доступность. Для обеспечения доступа к экспертным знаниям могут применяться любые подходящие компьютерные аппаратные средства. В определенном смысле вполне оправдано утверждение, что экспертная система - это средство массового производства экспертных знаний.

· Уменьшенные издержки. Стоимость предоставления экспертных знаний в расчете на отдельного пользователя существенно снижается.

· Уменьшенная опасность. Экспертные системы могут использоваться в таких вариантах среды, которые могут оказаться опасными для человека.

· Постоянство. Экспертные знания никуда не исчезают. В отличие от экспертов-людей, которые могут уйти на пенсию, уволиться с работы или умереть, знания экспертной системы сохраняются в течение неопределенно долгого времени.

· Возможность получения экспертных знаний из многих источников. С помощью экспертных систем могут быть собраны знания многих экспертов и привлечены к работе над задачей, выполняемой одновременно и непрерывно, в любое время дня и ночи. Уровень экспертных знаний, скомбинированных путем объединения знаний нескольких экспертов, может превышать уровень знаний отдельно взятого эксперта-человека.

· Повышенная надежность. Применение экспертных систем позволяет повысить степень доверия к тому, что принято правильное решение, путем предоставления еще одного обоснованного мнения эксперту-человеку или посреднику при разрешении несогласованных мнений между несколькими экспертами-людьми. Решение экспертной системы должно всегда совпадать с решением эксперта; несовпадение может быть вызвано только ошибкой, допущенной экспертом, что может произойти, только если эксперт-человек устал или находится в состоянии стресса.

· Объяснение. Экспертная система способна подробно объяснить свои рассуждения, которые привели к определенному заключению. А человек может оказаться слишком усталым, не склонным к объяснениям или неспособным делать это постоянно. Возможность получить объяснение способствует повышению доверия к тому, что было принято правильное решение.

· Быстрый отклик. Для некоторых приложений может потребоваться быстрый отклик или отклик в реальном времени. В зависимости от используемого аппаратного и программного обеспечения экспертная система может реагировать быстрее и быть более готовой к работе, чем эксперт-человек.

· Неизменно правильный, лишенный эмоций и полный ответ при любых обстоятельствах. Такое свойство может оказаться очень важным в реальном времени и в экстремальных ситуациях, когда эксперт-человек может оказаться неспособным действовать с максимальной эффективностью из-за воздействия стресса или усталости.

· Возможность применения в качестве интеллектуальной обучающей программы. Экспертная система может действовать в качестве интеллектуальной обучающей программы, передавая учащемуся на выполнение примеры программ и объясняя, на чем основаны рассуждения системы.

· Возможность применения в качестве интеллектуальной базы данных.

Экспертные системы могут использоваться для доступа к базам данных с помощью интеллектуального способа доступа. В качестве примера можно привести анализ скрытых закономерностей в данных.