Информационные технологии экспертных систем

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 дают возможность менеджеру получать не­обходимую информацию для принятия решений по любым пробле­мам при наличии необходимой базы знаний.(http://dudikhin.narod.ru/ise/6a.htm)

Экспертные системы имеют непосредственное отношение к об­ласти «искусственного интеллекта». Но сюда относится также и создание роботов, систем, моделирующих интеллектуальные спо­собности человека.

На рис. 20. приводится классификация информационных интел­лектуальных систем [10].

Экспертные системы (ЭС) возникли как теоретический и прак­тический результат применения и развития методов искусственного интеллекта с использованием ЭВМ. Это набор программ, выпол­няющий функции эксперта при решении задач из некоторой пред­метной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают кон­сультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует повышению эффективности работы и ква­лификации специалистов.

Рис. 20. Классификация информационных интеллектуальных систем

Главным достоинством экспертных систем (ЭС) является возможность накопления знаний и их долгосрочное сохранение. В отличие от человека к лю­бой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, тре­бующих обработки большого объема знаний, возможность возникно­вения ошибки при переборе очень мала.

Основным отличием ЭС от других программных продуктов яв­ляется использование не только данных, но и знаний, а также спе­циального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм об­работки знаний, а не решения задачи. Поэтому при решении кон­кретной задачи применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата, который не был преду­смотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и строится по ходу решения задачи на основании эвристиче­ских правил. Решение задачи в ЭС сопровождается понятными пользователю объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже, а иногда и лучше достигаемого специалистами. В систе­мах, основанных на знаниях, правила, по которым решаются про­блемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов.

Качество ЭС определяется размером и качеством базы знаний (правил или эвристик). Система функционирует в следующем цик­лическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдения, интерпретация результатов, усвоение новой информа­ции, выдвижение с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов. Про­цесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, дос­таточная для окончательного заключения.

В любой момент времени в системе существует три типа знаний:

1) структурированные — статистические знания о предметной области. После того как эти знания выявлены, они уже не изменя­ются;

2) структурированные динамические — изменяемые знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления новой информации;

3) рабочие — знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

Эти знания хранятся в базе знаний. Для ее построения требует­ся провести опрос специалистов, являющихся экспертами в кон­кретной предметной области, а затем систематизировать, организо­вать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.

Системы, основанные на знаниях, строятся по модульному принципу, что позволяет постепенно наращивать их базы знаний.

Компьютерные системы, которые могут лишь повторить логи­ческий вывод эксперта, принято относить к ЭС первого по­коления. Однако специалисту, решающему интеллектуально сложную задачу, явно недостаточно возможностей системы, кото­рая лишь имитирует деятельность человека. Ему нужно, чтобы ЭС выполняла функции полноценного помощника и советчика, спо­собного проводить анализ нечисловых данных, выдвигать и отбра­сывать гипотезы, оценивать достоверность фактов, самостоятельно пополнять свои знания, контролировать их непротиворечивость, делать заключения на основе прецедентов и, может быть, даже по­рождать решение новых, ранее не рассматриваемых задач. Наличие таких возможностей характерно для ЭС второго поколе­ния, концепцию которых начали разрабатывать 9—10 лет назад. Экспертные системы, относящиеся ко второму поколению, назы­вают партнерскими, или усилителями интеллектуальных способно­стей человека. Их общими отличительными чертами является уме­ние обучаться и развиваться, т.е. эволюционировать.

В экспертных системах первого поколения знания представлены следующим образом:

1) знаниями системы являются только знаниями эксперта, опыт накопления знаний не предусматривается;

2) методы представления знаний позволяют описывать лишь статические предметные области;

3) модели представления знаний ориентированы на простые области.

Представление знаний в экспертных системах второго поколе­ния следующее:

1) используются не поверхностные знания, а более глубинные, возможно дополнение предметной области;

2) ЭС может решать задачи динамической базы данных пред­метной области.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: прогнозирова­ние, планирование, контроль и управление, обучение, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, ме­дицинская диагностика.

Прогнозирующие системы предсказывают возможные результа­ты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система «Завоевание Уолл-стрит» может проанализи­ровать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать план капиталовложений на перспективу.

Прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать по­году, урожайность и поток пассажиров.

Планирующие системы предназначены для достижения кон­кретных целей при решении задач с большим числом переменных, дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предостав­ляет в распоряжение покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации, с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету.

Системы, основанные на знаниях, могут применяться в качест­ве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, ана­лизируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на автономных электростанциях, управляют
движением воздушных судов и осуществляют медицинский кон­троль. Они могут быть также полезны при регулировании финансо­вой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.

Системы, основанные на знаниях, могут входить составной ча­стью в компьютерные системы обучения. Система получает инфор­мацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается по мере воз­растания квалификации играющего.

Большинство ЭС включают знания, по содержанию которых их можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, обу­чающая система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование. Она определяет способно­сти обучаемого по основным направлениям курса, а затем с учетом полученных данных составляет учебный план. Управляющая систе­ма может применяться для целей контроля, диагностики, прогнози­рования и планирования.

Существует ряд прикладных задач, которые решаются с помо­щью систем, основанных на знаниях, более успешно, чем любыми другими средствами. При определении целесообразности приме­нения таких систем нужно руководствоваться следующими крите­риями.

1. Данные и знания надежны и не меняются со временем.

2. Пространство возможных решений относительно невелико.

3. В процессе решения задачи должны использоваться формаль­ные рассуждения. Существуют системы, основанные на знаниях, пока еще не пригодные для решения задач методами проведения аналогий или абстрагирования (человеческий мозг справляется с этим лучше). Традиционные компьютерные программы оказывают­ся эффективнее систем, основанных на знаниях, в тех случаях, ко­гда решение задачи связано с применением процедурного анализа. Системы, основанные на знаниях, более подходят для решения за­дач, где требуются формальные рассуждения.

4. Должен быть по крайней мере один эксперт, который спосо­бен явно формулировать свои знания и объяснять методы приме­нения этих знаний для решения задач.

В целом ЭС не рекомендуется применять для решения следую­щих типов задач:

- математических, решаемых обычным путем формальных преобразований и процедурного анализа;

- задач распознавания, поскольку в общем случае они реша­ются численными методами;

- задач, знания о методах решения которых отсутствуют (не­возможно построить базу знаний).

Системы, основанные на знаниях, имеют определенные пре­имущества перед человеком-экспертом.

1. У них нет предубеждений.

2. Они не делают поспешных выводов.

3. Эти системы работают систематизирование, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.

4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются.

5. Системы, основанные на знаниях, устойчивы к «помехам».
Эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влия­нию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с
решаемой задачей. ЭС, не обремененные знаниями из других об­ластей, по своей природе менее подвержены «шумам». Со временем
системы, основанные на знаниях, могут рассматриваться пользова­телями как разновидность тиражирования — новый способ записи
и распространения знаний. Подобно другим видам компьютерных
программ они не могут заменить человека в решении задач, а ско­рее напоминают орудия труда, которые дают ему возможность ре­шать задачи быстрее и эффективнее.

6. Эти системы не заменяют специалиста, а являются инстру­ментом в его руках.

При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это связано пре­жде всего с тем, что заказчик не всегда может достаточно точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Так­же возможно возникновение трудностей чисто психологического характера: при создании базы знаний системы эксперт может пре­пятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят «машиной». Но эти страхи не обоснованы, так как ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуици­ей. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реа­лизующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.

Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объясне­ния, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора.

База знаний — это совокупность моделей, правил и факторов, данных, порождающих анализ и выводы для нахождения решений сложных задач в некоторой предметной областиСегодня создается целый спектр баз знаний — от небольших по объему до мощных, предназначенных для профессионалов, экс­плуатирующих сложные, технически оснащенные ЭВМ. (http://www.piter-press.ru/attachment.php?barcode=978594723449&at=exc&n=0)Совершен­ствование создаваемых баз знаний делает их доступными для мас­сового пользователя с превращением их в коммерческий продукт(http://www.seobuilding.ru/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%B7%D0%B0_%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B9)

Поиск по сайту: