Экспертные системы (ЭС) – это сложные
программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных
предметных областях и предназначенные для обеспечения высокоэффективного решения
неформализованных задач.
Неформализованные задачи обладают следующими
особенностями:
• ошибочностью,
неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;
• большой
размерностью пространства решения;
• динамически
изменяющимися данными и знаниями;
• не существует
алгоритмического решения задачи
Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих
факторов:
• решение задачи
принесет значительный эффект, например, экономический;
• использование
человека-эксперта невозможно либо из-за недостаточного количества экспертов,
либо из-за необходимости выполнять экспертизу одновременно в различных местах;
• использование ЭС
целесообразно при необходимости решать задачу в окружении, враждебном для
человека.
Экспертные системы отличаются от систем обработки данных тем,
что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ
представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не выполнение
известного алгоритма).
Классификация ЭС:
I) По задаче
1) Интерпретация – выявление описаний ситуаций из наблюдения.
Эта категория включает наблюдения, понимание речи, анализ образов, интерпретацию
сигналов и многие другие виды интеллектуального анализа. Система интерпретации
объясняет наблюдаемые данные путем присвоения им символических значений,
описывающих ситуацию (SIAP, АВТАНТЕСТ,
МИКРОЛЮШЕР, DENDRAL, PROSPECTOR,
TEC)
2) Прогнозирование (предсказание) – выявление похожих
последствий в данной ситуации (WERRA –
предсказание наводнений и управление ими; WILLARD
–предсказание погоды , PLANT
– оценки будущего урожая, ECON
– прогнозы в экономике)
3) Диагностика – выявление неисправностей системы через
наблюдение. Включают диагностику в медицине, электронике, механике и программном
обеспечении.
Диагностирующие системы обычно соотносят наблюдаемые
поведенческие отклонения с причинами, лежащими в основе (CRIB
– диагностика ошибок в аппаратуре и мат. обеспечении ЭВМ;
MYCIN – обнаружение инфекционного заболевания
крови, терапия антибиотиками; DART –
обнаружение и локализация неисправностей в ЭВМ; INTERNIST
– обнаружение заболевания внутренних органов; DIDIMA
– ранняя диагностика рака груди).
4) Планирование – разработка планов для достижения целей
(планирование промышленных заказов ISIS –
проектирование производственных процессов;планирование эксперимента MOLGEN
– эксперименты в молекулярной генетике, на основе экспериментов с ферментами
системой вырабатываются гипотезы о структуре ДНК; ЭКСПЛАН – планирование
производства на Бакинском нефтеперерабатывающем заводе) .
5) Проектирование – конфигурирование и разработка объектов,
удовлетворяющих определенным требованиям. Такие задачи включают конструирование
зданий, планировка расположения оборудования и другие. Эти системы конструируют
различные взаимосвязи описаний объектов друг с другом и проверяют, удовлетворяют
ли эти конфигурации установленным ограничениям и требованиям. (SYN
– синтез электрических цепей)
6) Мониторинг – сравнение наблюдений с планами, сигнализируя
об отклонениях и исключениях. Существует много компьютерных систем мониторинга:
от контроля движения воздушных потоков до задач управления сбором налогов
(СПРИНТ – контроль за работой электростанций;
REACTOR – помощь диспетчерам атомного
реактора)
7)Управление – интерпретирование, предсказывание,
восстановление и мониторинг поведения системы, адаптивно управляют всеобщим
поведением системы. Для осуществления этого система управления должна
периодически интерпретировать текущую ситуацию, предсказывать будущее,
диагностировать причины ожидаемых проблем, формулировать план устранения этих
проблем и осуществлять мониторинг его выполнения для обеспечения успеха. (PROCON
– оперативное управление химической установкой; GAS
– помощь в управлении газовой котельной)
8) Обучение – диагностируют ошибки при изучении дисциплины с
помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о
гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе диагностируют
слабости в познаниях обучаемых, находят соответствующие средства для их
ликвидации. (PROUST – обучение языку Паскаль;
обучение языку программирования ЛИСП «Учитель ЛИСПа» )
II) По связи с реальным временем
Если исходная информация о предметной области или окружающем
мире, на основе которой решается задача, не изменяется за время решения задачи,
то такую предметную область можно условно назвать статической предметной
областью, и ее представление в ЭС будет статическим. ЭС,
разрабатываемые в таких предметных областях, называются статическими.
Если информация о предметной области изменяется за время
решения задач, то такую предметную область называют динамической
предметной областью.
Квазидинамическими ЭС называют системы, которые
интерпретируют ситуацию, меняющуюся с некоторым фиксированным интервалом
времени. Пример, микробиологические ЭС, в которых снимаются лабораторные
измерения с технологического процесса один раз в 4 – 5 часов (производство
лизина) и анализируется динамика полученных показателей по отношении к
предыдущему измерению.
III) По типу ЭВМ
• на суперЭВМ (для
уникальных стратегических важных задач – Эльбрус, CRAY,
CONVEX и др.);
• на ЭВМ средней
производительности (типа ЭС ЭВМ);
• на символьных
процессорах и рабочих станциях (SUN,
Silicon Graphics, APOLLO);
• на ПЭВМ (IBM
PC, MAC II и др.).
IV) По степени интеграции
• Автономные
ЭС работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для
решения задач, в которых не требуется привлекать традиционные методы обработки
данных.
• Гибридные
ЭС представляют программные комплекс, соединяющий стандартные пакеты
прикладных программ (ППП) (например, математическую статистику, линейное
программирование или системы управления базами данных) и средства
манипулирования знаниями.
Структура и этапы создания экспертных систем
К числу основных участников следует отнести:
• экспертную
систему,
• экспертов,
• инженеров знаний,
• средства
построения ЭС и пользователей.
Эксперт – это человек, пользующийся репутацией
специалиста, умеющего находить правильные решения проблем в конкретной
предметной области. Эксперт использует приемы и знания, чтобы сделать поиск
решения более эффективным, и ЭС модулирует все его стратегии.
Инженер знаний – человек, как правило, имеющий
познания в информатике, программировании, искусственном интеллекте и знающих,
как надо строить ЭС. Инженер знаний опрашивает экспертов, организует знания,
решает, каким образом они должны быть представлены в ЭС, и может помочь
программисту в написании программ.
Средство построения ЭС – это программное
средство, используемое инженером знаний или программистом для построения ЭС.
Структура экспертных систем:
- Среда развития -
используется разработчиком ЭС для построения компонентов и размещения знаний в
БЗ
- Среда
рекомендаций – используется неэкспертами для получения экспертных знаний и
советов
Три главных компонента, которые проявляются в каждой ЭС:
1.База знаний
2.механизм вывода
3.пользовательский интерфейс
ЭС могут содержать следующие компоненты:
1.подсистема извлечения знаний;
2.БЗ;
3.механизм вывода;
4.пользовательский интерфейс;
5.рабочая область;
6.подсистема объяснения;
7.подсистема верификации
знаний.
Потенциальные источники знаний:
• эксперты;
• учебники;
• Справочники
• Базы данных
• Исследовательские
отчеты
База знаний содержит знания, необходимые для
понимания, формулирования и решения задач. Факты – проблемная ситуация и
теоретические знания о проблемной области. Специальные эвристики или правила –
направляют использование знаний при решении специфических задач в отдельной
области
Механизм вывода – является мозгом ЭС, его также
называют управляющая структура или интерпретатор правил. Этот компонент
является в основном компьютерной программой, которая обеспечивает методологию
для рассуждения об информации в БЗ и в рабочей области, а также для
формулирования заключений. Она обеспечивает указания о том, как использовать
знания системы при реализации агенды (расписания запланированных действий в
рабочей области, которая организует и управляет шагами, предпринимаемыми для
решения задачи).
Механизм вывода:
- Интерпретатор
– выполняет выбранные позиции агенды, используя соответствующие правила БЗ.
- Планировщик –
поддерживает управление агендой .
Пользовательский интерфейс. ЭС содержат языковой
процессор для дружественного, проблемно-ориентированного общения между
пользователем и компьютером. Общение наилучшим образом выполняется на
естественном языке. Иногда оно дополняется меню и графикой.
Этапы создания экспертных систем:
1. Идентификация – определяются
задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются
эксперты и типы пользователей
2. Концептуализация –
проводится содержательный анализ проблемной области; выявляются используемые
понятия и их взаимосвязи; определяются методы решения задач;
3. Формализация – выбираются ИС
и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные
понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы,
оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений,
средств представления и манипулирования знаниями;
4. Выполнение – осуществляется
наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания,
данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС.
Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта,
организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление
знаний в виде, понятном ЭС;
5. Опытная эксплуатация;
6. Тестирование.