Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Определение 1.9




Экспертные системы (ЭС)— это наиболее распространенный класс ИС, ори­ентированный на тиражирование опыта высококвалифицированных специали­стов в областях, где качество принятия решений традиционно зависит от уров­ня экспертизы, например таких, как медицина, юриспруденция, геология, экономика, военное дело и др.

ЭС эффективны лишь в специфических "экспертных" областях, где важен эмпирический опыт специалистов.

Только в США ежегодный доход от продаж инструментальных средств раз­работки ЭС составлял в начале 90-х годов 300—400 млн. долларов, а от при­менения ЭС — 80—90 млн. долларов [Попов, 1996]. Ежегодно крупные фирмы разрабатывают десятки ЭС типа "in-house" для внутреннего пользо­вания. Эти системы интегрируют опыт специалистов компании по ключе­вым и стратегически важным технологиям. В начале 90-х гг. появилась новая наука— "управление знаниями" (knowledge management), ориентированная на методы обработки и управления корпоративными знаниями (Borghoff, 1998; Гаврилова, Хорошевский, 2001).

Современные ЭС — это сложные программные комплексы, аккумулирую­щие знания специалистов в конкретных предметных областях и распростра­няющие этот эмпирический опыт для консультирования менее квалифици­рованных пользователей. Разработка экспертных систем, как активно разви­вающаяся ветвь информатики, направлена на использование ЭВМ для обработки информации в тех областях науки и техники, где традиционные математические методы моделирования малопригодны. В этих областях важна смысловая и логическая обработка информации, важен опыт экс­пертов.

Основные факторы, влияющие на целесообразность и эффективность раз­работки ЭС (частично из [Уотермен, 1989]):

Ø нехватка специалистов, затрачивающих значительное время для оказания помощи другим;

Ø выполнение небольшой задачи требует многочисленного коллектива спе­циалистов, поскольку ни один из них не обладает достаточным знанием;

Ø сниженная производительность, поскольку задача требует полного анализа сложного набора условий, а обычный специалист не в состоянии просмотреть (за отведенное время) все эти условия;

Ø большое расхождение между решениями самых хороших и самых плохих исполнителей;

Ø наличие экспертов, готовых поделиться своим опытом. Подходящие задачи имеют следующие характеристики:

Ø не могут быть решены средствами традиционного математического моделирования;

Ø имеется "шум" в данных — некорректность определений, неточность, неполнота, противоречивость информации;

Ø условий, ограничений;

Ø являются узкоспециализированными;

Ø не зависят в значительной степени от общечеловеческих знаний или со­ображений здравого смысла;

Ø не являются для эксперта ни слишком легкими, ни слишком сложными. (Время, необходимое эксперту для решения проблемы, может составлять от трех часов до трех недель.)

Хотя экспертные системы достаточно молоды — первые системы такого рода MYCIN появились в США в середине 70-х годов. В настоящее время в мире насчитывается несколько тысяч промышленных ЭС, которые дают советы:

Ø при управлении сложными диспетчерскими пультами, например, сети распределения электроэнергии;

Ø при постановке медицинских диагнозов;

Ø при поиске неисправностей в электронных приборах, диагностика отка­зов контрольно-измерительного оборудования;

Ø по проектированию интегральных схем;

Ø по управлению перевозками;

Ø по прогнозу военных действий;

Ø по формированию портфеля инвестиций, оценке финансовых рисков, налогообложению и т. д.

Наиболее популярные приложения ИС отражены на рис. 1.11 [Durkin, 1998].

Рис. 1.11.Основные приложения ИС

Сейчас легче назвать области, не использующие ЭС, чем те, где они уже применяются. Уже в 1987 году опрос пользователей, проведенный журналом "Intelligent Technologies" (США), показал, что примерно:

Ø 25% пользователей используют ЭС;

Ø 25% собираются приобрести ЭС в ближайшие 2—3 года;

Ø 50% предпочитают провести исследование об эффективности их использования.

Главное отличие ИС и ЭС от других программных средств — это наличие базы знаний (БЗ), в которой знания хранятся в форме, понятной специали­стам предметной области, и могут быть изменены и дополнены также в по­нятной форме. Это и есть языки представления знаний — ЯПЗ.

До последнего времени именно различные ЯПЗ были центральной пробле­мой при разработке ЭС.

Для перечисленных в разд. 1.2 моделей существует соответствующая мате­матическая нотация, разработаны системы программирования, реализую­щие эти ЯПЗ, и имеется большое количество реальных коммерческих ЭС. Подробнее вопросы программной реализации прикладных ИС рассмотрены в книге далее.

В России в исследования и разработку ЭС большой вклад внесли работы Д. А. Поспелова (основателя Российской ассоциации искусственного ин­теллекта и его первого президента), Э. В. Попова, В. Ф. Хорошевского, В. Л. Стефанюка, Г. С. Осипова, В. К. Финна, В. Л. Вагина, В. И. Городецкого и многих других.

Современное состояние разработок в области ЭС в России можно охаракте­ризовать как стадию все возрастающего интереса среди широких слоев спе­циалистов — финансистов, топ-менеджеров, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, программистов, лингвистов. В последние годы этот интерес имеет пока достаточно слабое материальное подкрепление — явная нехватка учебников и специальной литературы, отсутствие символьных процессоров и рабочих станций, ограниченное финансирование исследова­ний в этой области, слабый отечественный рынок программных продуктов для разработки ЭС.

Поэтому появляется возможность распространения "подделок" под эксперт­ные системы в виде многочисленных диалоговых систем и интерактивных пакетов прикладных программ, которые дискредитируют в глазах пользова­телей это чрезвычайно перспективное направление. Процесс создания экс­пертной системы требует участия высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, которых пока готовит небольшое ко­личество высших учебных заведений страны.

Наибольшие трудности в разработке ЭС вызывает сегодня не процесс машинной реализации систем, а домашинный этап анализа знаний и проектирования базы знаний. Этим занимается специальная наука — инженерия знаний (см. гл. 2).

Обобщенная структура экспертной системы представлена на рис. 1.12. Сле­дует учесть, что реальные ЭС могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой дейст­вительно экспертной системе, поскольку представляют собой стандарт де-факто структуры современной ЭС.

Рис. 1.12.Структура экспертной системы

В целом процесс функционирования ЭС можно представить следующим образом: пользователь, желающий получить необходимую информацию, че­рез пользовательский интерфейс посылает запрос к ЭС; решатель, пользуясь базой знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекомен­дацию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяс­нений.

Так как терминология в области разработки ЭС постоянно модифицирует­ся, определим основные термины в рамках данной книги:

 

Ø Пользователь— специалист предметной области, для которого преднаначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.

Ø Инженер по знаниям — специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Синонимы: когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик.

Ø Интерфейс пользователя — комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и при получении результатов.

Ø База знаний (БЗ) — ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному).

Параллельно такому "человеческому" представлению существует БЗ во внутреннем "машинном" представлении.

Ø Решатель — программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы: дедуктивная машина, машина вывода, блок логического вывода.

Ø Подсистема объяснений — программа, позволяющая пользователю полу­чить ответы на вопросы: "Как была получена та или иная рекомендация?" и "Почему система приняла такое решение?" Ответ на вопрос "как" — это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, т. е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос "почему" — ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т. е. отход на один шаг назад. Развитые подсистемы объяснений поддерживают и другие типы вопросов.

Ø Интеллектуальный редактор БЗ — программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок ("help" — режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.

Еще раз следует подчеркнуть, что представленная на рис. 1.12 структура яв­ляется минимальной, что означает обязательное присутствие указанных на ней блоков. Если система объявлена разработчиками как экспертная, только наличие всех этих блоков гарантирует реальное использование аппарата об­работки знаний. Однако промышленные прикладные ЭС могут быть су­щественно сложнее и дополнительно включать базы данных, интерфейсы обмена данными с различными пакетами прикладных программ, электрон­ными библиотеками и т. д.


Поможем в написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой





Дата добавления: 2015-08-30; просмотров: 576. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2022 год . (0.025 сек.) русская версия | украинская версия
Поможем в написании
> Курсовые, контрольные, дипломные и другие работы со скидкой до 25%
3 569 лучших специалисов, готовы оказать помощь 24/7