Информационная технология экспертных систем

В ИТ экспертных систем используются достижения в области искусственного интеллекта.

Под термином «искусственный интеллект» понимается способность некоторой компьютерной системы к таким действиям, которые неотличимы в определенной ситуации от действий мыслящего человека. Например, если человек, ведущий диалог с компьютером по электронной почте, не в состоянии определить, кто его собеседник: человек или машина, то можно говорить об искусственном интеллекте компьютера. Экспертные системы, накапливая опыт экспертов в той или иной области знания, преобразуют этот опыт в набор эвристических правил, позволяющих получать при решении задач результаты близкие к оптимальным. Применение ИТ экспертных систем особенно продуктивно при решении неподдающихся формализации задач или задач большой размерности, недоступных для имеющихся вычислительных мощностей.

Уровень поддержки принятия решения с помощью рассматриваемой ИТ выше, чем в предыдущих системах по следующим причинам:

в ИТ экспертных систем задействуются коллективный опыт и знания лучших специалистов в некоторой предметной области;

экспертная система помимо решений задач дает необходимые пояснения по ходу решения.

Основными компонентами ИТ экспертных систем являются: база знаний, интерпретатор знаний, интерфейс пользователя, модуль создания системы.

База знаний. Этот термин требует пояснений. Мы уже отмечали (см.1.2) разницу между терминами «данные» и «информация». Знания связаны с информацией о некоторой предметной области, основаны на ней, но являются продуктом мышления человека, результатом обобщения опыта его деятельности. Таким образом, знания – это совокупность познанных закономерностей, дающих возможность решать задачи в некоторой предметной области. При создании баз знаний (БЗ) знания трансформируются следующим образом.

Автором и первичным носителем знаний на естественном языке является человек. Вторичными носителями на этом же языке выступают рукописи, книги и т.д. Для ввода в ЭВМ и создания возможности их хранения и дальнейшей обработки в базе знания описываются на одном из специальных языков представления знаний.

Языки представления знаний. Для различных предметных областей созданы десятки моделей (и соответствующих языков) представления знаний. Они, в основном, сводятся к следующим типам:

- сетевым;

- фреймовым;

- продукционным;

- формально-логическим.

Сетевые модели. В сетевой модели понятиям соответствуют узлы сети, а звеньям сети – отношения между понятиями.

Фреймовые модели. Под фреймом (англ. frame – каркас) понимается некоторый абстрактный образ, описываемый набором атрибутов. Атрибуты подбираются так, что ни один из них нельзя исключить, не исказив описываемого образа. В то же время во фрейме предусматриваются так называемые слоты – незаполненные значения атрибутов. Например, атрибут «колесо» является необходимым в образе автомобиля, а размер колеса может быть разным и поэтому не указан.

Продукционные модели. Это модели, основанные на некоторых правилах. Знания в таких моделях представляются предложениями вида: Если (условие), то (действие), т.е. здесь сформулировано некоторое правило. Сама БЗ состоит из набора правил.

Формально-логические модели. Эти модели строятся по законам математической логики, являются экспериментальными и в промышленных экспертных системах не используются.

Вне зависимости от модели представления знаний в любой БЗ существует система правил, каждое из которых определяет, что следует делать в конкретной ситуации.

Интерпретатор. Это комплекс программ, производящий обработку знаний в базе знаний. Обычно интерпретатор последовательно рассматривает совокупность правил до получения варианта решения задачи.

Интерфейс пользователя. Он реализуется комплексом программ, обеспечивающим диалог пользователя с системой как при вводе информации, так и при получении выходной информации. Информационная технология экспертных систем, позволяет получать на выходе не только решение некоторой задачи, но и объяснение того, как оно получено.

Модуль создания системы. Модуль служит для создания набора правил. Программы модуля могут быть написаны на алгоритмических языках или взяты готовыми и приспособлены к решению определенных задач путем создания соответствующей базы знаний. В этом случае говорят о готовой оболочке экспертных систем (готовой программной среде).

В некоторых ИТ экспертных систем вводятся дополнительные компоненты: база данных, блок расчетов, блок ввода и корректировки данных. Блок расчетов необходим в ИТ, используемых для принятия управленческих решений, при этом информация о плановых, физических, расчетных и отчетных показателях берется из базы данных. Блок ввода и корректировки данных служит для внесения оперативных изменений в базу данных.