Экспертные системы как наиболее значимое практическое направление применения интеллектуальных систем на современном этапе
Экспертная система (ЭС) – это система,которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы. ЭС имитируют процесс рассуждения экспертов, используя это для решения специфических задач. ЭС могут функционировать лучше, чем некоторые отдельные эксперты в отдельной узкой области экспертизы. Эта возможность может иметь значительное влияние как на деятельность профессиональных консультантов (финансовых аналитиков, юристов, аудиторов и др.) и на организации и их менеджмент. Технологию построения ЭС часто называют инженерией знаний. Широкое применение ЭС обусловлено тем, что они представляют знания символически, исследуют и объясняют свои процессы рассуждения и предназначены для предметных областей, в которых людям для достижения мастерства необходимы годы специального обучения и практики. nДинамическая ЭС – ЭС, в которй информация о предметной области изменяется за время решения задачи. Такую предметную область можно назвать динамической. Если ЭС использует динамическое представление или решает динамические задачи, то, соответственно, она работает в динамической проблемной среде. Задачи, при решении которых требуется учет фактора времени и изменение данных о реальных процессах называют динамическими. Важность времени в динамических проблемных средах определила название таких ЭС как ЭС реального времени. nСтатическая ЭС – ЭС в которой решаемые задачи явно не учитывают факор времени и не изменяют в процессе решения данные об окружэающем мире. ЭС работает в статической проблемной среде, если она использует статическое представление и решает статические задачи. Типовая структура экспертных систем. Составные части экспертной системы Экспертная система (ЭС) - сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующий этот эмпирический опыт для консультации менее квалифицированных пользователей.
Это упрощенная структура экспертной системы. Конкретная экспертная система может отличаться от данной структуры в сторону усложнения, но любая экспертная система должна содержать представленные блоки. Определения элементов системы: Пользователь - специалист предметной области для которого предназначена эта система, обычно его квалификация невысока. Инженер по знаниям – специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли буфера между экспертом и базой знаний, синонимы: аналитик, инженер-интерпретатор. Интерфейс пользователя – комплекс программ реализующих диалог пользователя с экспертной системой как на стадии ввода информации, так и при получении результатов. База знаний – ядро экспертной системы, совокупность знаний предметной области записанных на магнитном носителе в формате понятном эксперту и пользователю.(обычно на некотором языке приближенном к естественному), кроме этого существует представление базы знаний во внутреннем машинном представлении.
Решатель – программа моделирующая ход рассуждения эксперта на основании знаний хранящихся в безе знаний, синонимы: дедуктивная машина, блок логического вывода. Подсистема объяснений – программа позволяющая пользователю получить ответ на вопрос: «как была получена та или иная рекомендация?» и «почему система приняла такое решение?». «как?» - трассировка всего процесса получения решения указанием всех использованных фрагментов базы знаний. «почему?» - ссылка на умозаключения предшествующие полученному решению, те отвод на шаг назад.
Классификация систем ЭС Классификация экспертных систем по задаче: - интерпретация данных (процесс определения смысла данных) - диагностика (соотнесение объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности в некоторой системе) - мониторинг (непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе данных) - проектирование (подготовка спецификаций на создание объектов с заранее определенными свойствами) - прогнозирование (Willard - предсказание погоды, Plant –предсказание урожая) - планирование (ISIS – планирование промышленных заказов, MORGEN –планирование эксперимента) - обучение - управление - поддержка принятия решения (Crisys – выбор стратегии фирмы)
Классификация систем основанных на знаниях Классификация экспертных систем по связи с реальным временем: n Статические – разрабатываются в предметных областях, в котрых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. n Квази – динамические - интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным период времени (микробиологические Ис, для лабораторных измерений) n Динамические - работают в соответствии с датчиками реального времени (мониторинг в операционных палатах) Классификация систем основанных на знаниях Классификация экспертных систем по типу ЭВМ: - ЭС Для решения уникальных задач на супер ЭВМ - ЭС На ЭВМ средней производительности - На символьных мониторах - На мини ЭВМ - На ПК Классификация систем основанных на знаниях Классификация экспертных систем по степени интеграции:
- автономные (в которых не надо применять методы моделирования, работают в режиме консультации)
- гибридные (используют другие программы системы (MatLab, MatCad, MS Excel…)). Сравнение человеческой и искусственной компетенции:
|
