Классификация ЭС. Архитектура и принципы построения ЭС.

Основой любой ЭС является совокупность знаний, структурированная в целях упрощения процесса принятия решения. Для специалистов в области искусственного интеллекта термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя "интеллектуально". Эта информация принимает форму фактов и правил. Факты и правила в ЭС не всегда либо истинны, либо ложные. Иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется "коэффициентом доверия".

Коэффициент доверия — это число, которое означает вероятность или степень уверенности, с которой можно считать данный факт или правило достоверным или справедливым.

Многие правила ЭС являются эвристиками, то есть эмпирическими правилами или упрощениями, которые эффективно ограничивают поиск решения. ЭС используют эвристики, так как задачи, которые она решает, трудны, не до конца понятны, не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод даёт приемлемое решение в большинстве случаев.

Знания в ЭС организованы так, чтобы знания о предметной области отделить от других типов знаний системы, таких как общие знания о том, как решать задачи или знание о том, как взаимодействовать с пользователем. Выделенные знания о предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом вывода. Программные средства, которые работают со знаниями, организованными таким образом, называются системами, основанными на знаниях.

БЗ содержит факты (данные) и правила (или другие представления знаний), использующие эти факты как основу для принятия решений. Механизм вывода содержит:

интерпретатор, определяющий как применять правила для вывода новых знаний на основе информации, хранящейся в БЗ;

диспетчер, устанавливающий порядок применения этих правил.

Такие ЭС получили название статических ЭС и имеют структуру, аналогичную рис.3. Эти ЭС используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира за время решения задачи.

Однако существует более высокий класс приложений, где требуется учитывать динамику изменения окружающего мира за время исполнения приложения. Такие экспертные системы получили название динамических ЭС и их обобщённая структура будет иметь вид, приведённый на рис.4.

По сравнению со статической ЭС в динамическую вводится два компонента: подсистема моделирования внешнего мира; подсистема сопряжения с внешним миром.

Динамические ЭС осуществляет связи с внешним миром через систему контроллеров и датчиков. Кроме того компоненты БЗ и механизма вывода существенно изменяются, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

К разряду таких динамических сред разработки ЭС относится семейство программных продуктов фирмы Gensym Corp. (США). Один из таких продуктов система G2 – базовый программный продукт, представляющий собой графическую, объектно-ориентированную среду для построения и сопровождения экспертных систем реального времени, предназначенных для мониторинга, диагностики, оптимизации, планирования и управления динамическим процессом.

Технология разработки ЭС, включает в себя шесть этапов (рис.5): этапы идентификации, концептуализации, формализации, выполнения, тестирования, опытной эксплуатации. Рассмотрим более подробно последовательности действий, которые необходимо выполнить на каждом из этапов.

На этапе идентификации необходимо выполнить следующие действия: определить задачи, подлежащие решению и цели разработки, определить экспертов и тип пользователей.

На этапе концептуализации: проводится содержательный анализ предметной области, выделяются основные понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

На этапе формализации: выбираются программные средства разработки ЭС, определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия.

На этапе выполнения (наиболее важном и трудоёмком) осуществляется наполнение экспертом БЗ, при котором процесс приобретения знаний разделяют: на "извлечение" знаний из эксперта, на организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу ЭС, на представление знаний в виде, понятном для ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе деятельности эксперта. На этапе тестирования эксперт и инженер по знаниям с использованием диалоговых и объяснительных средств проверяют компетентность ЭС. Процесс тестирования продолжается до тех пор, пока эксперт не решит, что система достигла требуемого уровня компетентности. На этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность ЭС для конечных пользователей. По результатам этого этапа возможна существенная модернизация ЭС. Процесс создания ЭС не сводится к строгой последовательности этих этапов, так как в ходе разработки приходится неоднократно возвращаться на более ранние этапы и пересматривать принятые там решения.