Экспертные системы

Экспертная система (ЭС) - это компьютерная программа, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в некоторой определенной области и использует для этого базу знаний, содержащую факты и правила об этой области, специальную процедуру логического вывода.
Разработка систем, основанных на знаниях, является составной частью исследований по ИИ, и имеет целью создание компьютерных методов решения проблем, обычно требующих привлечения экспертов-специалистов.
Взаимодействие эксперта, пользователя и структурных частей системы можно представить в виде следующей базовой структуры.

Рис.1. Базовая структура экспертной системы

Рассмотрим архитектуру экспертной системы.
База знаний. Основу ЭС составляет база знаний (БЗ), хранящая множество фактов и набор правил, полученных от экспертов, из специальной литературы. БЗ отличается от базы данных тем, что в базе данных единицы информации представляют собой не связанные друг с другом сведения, формулы, теоремы, аксиомы. В БЗ те же элементы уже связаны как между собой, так и с понятиями внешнего мира. Информация в БЗ - это все необходимое для понимания, формирования и решения проблемы. Она содержит два основных элемента: факты (данные) из предметной области и специальные эвристики или правила, которые управляют использованием фактов при решении проблемы. Знания могут быть представлены несколькими способами: логической моделью, продукциями, фреймами и семантическими сетями.
Машина логического вывода (МЛВ). Главным в ЭС является машина логического вывода, осуществляющая поиск в базе знаний для получения решения. Она манипулирует информацией из БЗ, определяя в каком порядке следует выявлять взаимосвязи и делать выводы. МЛВ используются для моделирования рассуждений, обработки вопросов и подготовки ответов.
Интерфейс пользователя. ЭС содержат языковой процессор для общения между пользователем и компьютером. Это общение может быть организовано с помощью естественного языка, сопровождаться графикой или многооконным меню. Интерфейс пользователя должен обеспечивать два режима работы: режим приобретения знаний и режим решения задач. В режиме приобретения знаний эксперт общается с ЭС при посредничестве инженера знаний. В режиме решения задач ЭС для пользователя является или просто носителем информации (справочником), или позволяет получать результат и объясняет способ его получения.
Эксперты поставляют знания в экспертную систему и оценивают правильность получаемых результатов.
Инженер по знаниям - специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Помогает эксперту выявить и структурировать знания. Синонимы: когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик. Программисты разрабатывают программное обеспечение экспертной системы и осуществляют его сопряжение со средой, в которой оно будет использоваться
Пользователь - специалист предметной области, для которого предназначена система, обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны экспертной системы.
Многочисленные экспертные системы решают в настоящее время задачи в таких областях, как медицина, образование, бизнес, дизайн и научные исследования.

Базовые функции экспертных систем
1. Приобретение знаний
"Приобретение знаний - это передача потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в программе".
2. Представление знаний
Представление знаний — еще одна функция экспертной системы. Теория представления знаний — это отдельная область исследований, тесно связанная с философией формализма и когнитивной психологией. Предмет исследования в этой области — методы ассоциативного хранения информации, подобные тем, которые существуют в мозгу человека. При этом основное внимание, естественно, уделяется логической, а не биологической стороне процесса, опуская подробности физических преобразований.
3. Управление процессом поиска решения
При проектировании экспертной системы серьезное внимание должно быть уделено и тому, как осуществляется доступ к знаниям и как они используются при поиске решения. Знание о том, какие знания нужны в той или иной конкретной ситуации, и умение ими распорядиться — важная часть процесса функционирования экспертной системы. Такие знания получили наименование метазнаний — т.е. знаний о знаниях. Решение нетривиальных проблем требует и определенного уровня планирования и управления при выборе, какой вопрос нужно задать, какой тест выполнить, и т.д.
4. Разъяснение принятого решения
Вопрос о том, как помочь пользователю понять структуру и функции некоторого сложного компонента программы, связан со сравнительно новой областью взаимодействия человека и машины, которая появилась на пересечении таких областей, как искусственный интеллект, промышленная технология, физиология и эргономика. На сегодня вклад в эту область исследователей, занимающихся экспертными системами, состоит в разработке методов представления информации о поведении программы в процессе формирования цепочки логических заключений при поиске решения.

Отличительные особенности ЭС
1. Экспертиза может проводиться только в одной конкретной области.
2. Создание новой БЗ для ЭС должно обеспечивать выполнение требований машины логического вывода.
3. ЭС объясняет ход решения задачи (цепочку рассуждений) понятным пользователю способом (можно спросить как и почему получилось такое решение и получить понятный ответ).
4. Выходные результаты являются качественными (например, совет), а не количественными (цифровыми).
5. Системы строятся по модульному принципу, что позволяет наращивать их базы знаний.
6. Наиболее подходящая область применения - решение задач дедуктивным методом (лат. deductio - выведение), позволяющим по определенным правилам логики делать выводы из некоторых утверждений и комбинаций.

Классификация экспертных систем
Для классификации ЭС можно использовать различные критерии.
1. По назначению ЭС можно условно разделить на консультационные (информационные), исследовательские и управляющие. Консультационные ЭС предназначены для получения квалифицированных ответов; исследовательские - для помощи пользователю квалифицированно решать научные задачи; управляющие - для автоматизации управления процессами в реальном масштабе времени.
2. По сложности и объему базы знаний - неглубокие и глубокие.
Неглубокие (простые) ЭС имеют относительно малые БЗ. Доказательства их заключений обычно коротки, большинство выводов являются прямыми следствиями информации, хранимой в базе знаний. Такие ЭС в основном предназначены для решения относительно простых задач типа ответов на запросы по требуемой информации.
Глубокие ЭС делают свои выводы обязательно из моделей происходящих процессов, хранящихся в базах знаний. Сама модель процесса представляет собой набор правил, предназначенных для объяснения большого количества эмпирических данных. В глубоких ЭС доказательства выводов значительно длиннее, основываются на знаниях, выведенных из моделей.
3. По области применения ЭС делятся следующие классы.
1) Диагностика. Например, медицинская диагностика, когда системы используются для установления заболеваний; техническая диагностика, когда определяют неисправности в механических и электрических устройствах.
2) Прогнозирование. Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта (погода, урожайность, поток пассажиров).
3) Планирование и проектирование. Такие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных (консультации по приобретению товаров, проектирование космических станций, и так далее).
4) Интерпретация. Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения (например, местоположение и тип судов в океане по данным акустических систем слежения).
5) Контроль и управление (например, регулирование финансовой деятельности предприятия и оказание помощи при выработке решений в критических ситуациях, управление воздушным движением, атомными электростанциями).
6) Обучение. Экспертно-обучающие системы реализуют следующие педагогические функции: учение, обучение, контроль и диагностику знаний, тренировку.
4. По связям с реальным миром.
1) Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых БЗ и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны. Например, диагностика неисправностей в автомобиле.
2) Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени. Например, микробиологические ЭС, в которых снимаются лабораторные изменения с технологического процесса один раз в 4 -5 часов и анализируется динамика полученных показателей по отношению к предыдущему измерению.
3) Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацие поступающих в систему данных. Например, управление гибкими производственными комплексами, мониторинг в реанимационных палатах.
Можно выде­лить четыре основных класса ЭС: классифицирующие, доопределяющие, трансформирующие и мультиагентные.
1) Классифицирующие ЭС решают задачи распознавания ситуа­ций. Основным методом формирования решений в таких систе­мах является дедуктивный логический вывод.
2) Доопределяющие ЭС используются для решения задач с не полностью определенными данными и знаниями. В таких ЭС возникают задачи интерпретации нечетких знаний и выбора аль­тернативных направлений поиска в пространстве возможных ре­шений. В качестве методов обработки неопределенных знаний могут использоваться байесовский вероятностный подход, коэф­фициенты уверенности, нечеткая логика.
3) Трансформирующие ЭС относятся к синтезирующим динами­ческим экспертным системам, в которых предполагается повто­ряющееся преобразование знаний в процессе решения задач. В ЭС данного класса используются различные способы обработки знаний:

· генерация и проверка гипотез;

· логика предположений и умолчаний (когда по неполным данным формируются представления об объектах определенного класса, которые впоследствии адаптируются к конкретным усло­виям изменяющихся ситуаций);

· использование метазнаний (более общих закономерностей) для устранения неопределенностей в ситуациях.

4) Мулътиагентные системы — это динамические ЭС, основан­ные на интеграции нескольких разнородных источников знаний. Эти источники обмениваются между собой получаемыми резуль­татами в ходе решения задач. Системы данного класса имеют сле­дующие возможности:

· реализация альтернативных рассуждений на основе исполь­зования различных источников знаний и механизма устранения противоречий;

· распределенное решение проблем, декомпозируемых на па­раллельно решаемые подзадачи с самостоятельными источника­ми знаний;

· применение различных стратегий вывода заключений в за­висимости от типа решаемой проблемы;

· обработка больших массивов информации из баз данных;

· использование математических моделей и внешних процедур для имитации развития ситуаций.

2) Синтезирующие. В системах решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний.
7. По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детерминированными и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний и данных понимаются их неполнота, ненадежность, нечеткость.

Экспертная система – это вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой узкой предметной области в форме базы знаний. Экспертные системы должны уметь принимать решения вместо специалиста в заданной предметной области. В отличие от систем обработки данных в экспертных системах используется символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (установление истины с помощью наводящих вопросов (т.н. сократическая беседа)) (а не готовое решение).

Характерными чертами экспертной системы являются:

· четкая ограниченность предметной области;

· способность принимать решения в условиях неопределенности;

· способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом;

· четкое разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода);

· способность пополнять базу знаний, возможность наращивания системы;

· результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложившейся ситуации, не уступающих решениям лучших специалистов;

· ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач;

· алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой;

· отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.

Экспертные системы применяются для решения только трудных практических задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают прозрачностью, т.е. могут, быть объяснены пользователю на качественном уровне (в отличие от решений, полученных с помощью числовых алгоритмов, и в особенности от решений полученных статистическими методами). Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.

В разработке экспертной системы участвуют представители следующих специальностей: эксперты, инженеры знаний и программисты.

Эксперт – это человек, способный ясно выражать свои мысли и пользующийся репутацией специалиста, умеющего находить правильные решения проблем в конкретной предметной области. Эксперт использует свои приёмы и ухищрения, чтобы сделать поиск решения более эффективным, и экспертная система моделирует все его стратегии.

Инженер знаний – человек, как правило, имеющий познания в информатике и искусственном интеллекте и знающий, как надо строить экспертные системы. Инженер знаний опрашивает экспертов, организует знания, решает, каким образом они должны быть представлены в экспертной системе и может помочь программисту в написании программ.

Программист разрабатывает инструментальное средство (если оно разрабатывается заново или впервые), содержащее в пределе все основные компоненты экспертной системы, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.

После разработки экспертной системы с ней начинают работу пользователи.

Пользователь – это человек, который использует уже построенную экспертную систему. Так пользователем может быть юрист, использующий её для квалификации конкретного случая; студент, которому экспертная система помогает изучать информатику и т.д. Термин пользователь несколько неоднозначен. Обычно он обозначает конечного пользователя, однако пользователем может быть:

· создатель инструмента, отлаживающий средство построения экспертной системы;

· инженер знаний, уточняющий существующие в экспертной системе знания;

· эксперт, добавляющий в систему новые знания;

· клерк, заносящий в систему текущую информацию.