Чем отличаются экспертные системы от традиционного подхода к программированию? Стр 13

Особенности экспертных систем. Знания, которыми обладает специалист в какой-либо области (дисциплине), можно разделить на формализованные (точные) и неформализованные (неточные). Формализованные знания формируются в книгах и руководствах в виде общих и строгих суждений (законов, формул, моделей, алгоритмов и т.п.), отражающих универсальные знания. Неформализованные знания, как правило, не попадают в книги и руководства в связи с их конкретностью, субъективностью и приблизительностью. Знания этого рода являются результатом обобщения многолетнего опыта работы и интуиции специалистов. Они обычно представляют многообразие эмпирических (эвристических) приемов и правил.

В зависимости от того, какие знания преобладают в той или иной области (дисциплине), ее относят к формализованным (если преобладают точные знания) или к неформализованным (если преобладают неточные знания) описательным областям. Задачи, решаемые на основе точных знаний, называют формализованными, а задачи, решаемые с помощью неточных знаний, - неформализованными. (Речь идет не о неформализуемых, а о неформализованных задачах, т.е. о задачах, которые, возможно, и формализуемы, но эта формализация пока неизвестна).

Традиционное программирование в качестве основы для разработки программы использует алгоритм, т.е. формализованное значение. Поэтому до недавнего времени считалось, что ЭВМ не приспособлены для решения неформализованных задач. Расширение сферы использования ЭВМ показало, что неформализованные задачи составляют очень важный класс задач, вероятно, значительно больший, чем класс формализованных задач. Неумение решать неформализованные задачи сдерживает внедрение ЭВМ в описательные науки. По мнению авторитетов, основной задачей информатики является внедрение ее методов в описательные науки и дисциплины. На основании этого можно утверждать, что исследования в области ЭС занимают значительное место в информатике.

К неформализованным задачам относятся те, которые обладают одной или несколькими из следующих особенностей:

а) алгоритмическое решение задачи неизвестно (хотя, возможно, и существует) или не может быть использовано из-за ограниченности ресурсов ЭВМ (времени, памяти);

б) задача не может быть определена в числовой форме (требуется символьное представление);

в) цели задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции.

Как правило, неформализованные задачи обладают неполнотой, ошибочностью, неоднозначностью и (или) противоречивостью знаний (как данных, так и используемых правил преобразования).

Экспертные системы не отвергают и не заменяют традиционного подхода к программированию, они отличаются от традиционных программ тем, что ориентированы на решение неформализованных задач и обладают следующими особенностями:

1) алгоритм решения не известен заранее, а строится самой ЭС с помощью символических рассуждений, базирующихся на эвристических приемах;

2) ясность полученных решений, т.е. система «осознает» в терминах пользователя, как она получила решение;

3) способность анализа и объяснения своих действий и знаний;

4) способность приобретения новых знаний от пользователя-эксперта, не знающего программирования, и изменения в соответствии с ними своего поведения (открытая система);

5) обеспечение «дружественного», как правило, естественно-языкового (ЕЯ) интерфейса с пользователем.

Обычно к ЭС относят системы, основанные на знании, т.е. системы, вычислительная возможность которых является следствием их наращиваемой базы знаний и только во вторую очередь определяется используемыми методами. Методы инженерии знаний (методы ЭС) в значительной степени инвариантны тому, в каких областях они могут применяться: военные приложения, медицина, электроника, вычислительная техника, геология, математика, космос, сельское хозяйство, управление, финансы, юриспруденция и т.д. В настоящее время ЭС используются при решении задач следующих типов: принятие решений в условиях неопределенности (неполноты информации), интерпретации символов и сигналов, предсказание, диагностика, конструирование, планирование, управление, контроль и др.