Экспертные системы — это системы обработки знаний в узкоспециализированной области подготовки решений пользователей на уровне профессиональных экспертов.

Экспертные системы могут довольно сильно отличаться друг от друга. Более простые системы, основанные на знаниях, функционируют в режиме диалога (режим консультации). После запуска система задает пользователю ряд вопросов о решаемой задаче, требующих ответа «да» или «нет». Ответы служат для установления фактов, по которым может быть выведено окончательное заключение.

Экспертная система функционирует в следующем циклическом режиме: а) выбор (запрос) данных или результатов анализов; б) наблюдение; в) интерпретация результатов; г) усвоение новой информации; д) выдвижение с помощью правил временных гипотез и е) выбор следующей порции данных или результатов анализов.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в ряд классов, однако в любом варианте содержится три типа знаний:

· структурированные статические знания о предметной области, после того, как эти знания выявлены, они уже не изменяются;

· структурированные динамические знания — изменяемые знания о предметной области; они обновляются по мере выявления новой информации;

· рабочие знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

Системы, основанные на знаниях, обладают рядом специфических свойств и ограничений:

· экспертиза может проводиться только в одной конкретной области;

· база знаний и механизм вывода являются различными компонентами (оказывается возможным сочетать механизм вывода с другими базами знаний для создания новых экспертных систем);

· наиболее подходящая область применения — решение задач дедуктивным методом, т.е. правила, или эвристики выражаются в виде пар посылок и заключений типа «если — то»;

· эти системы могут объяснять ход решения задачи понятным пользователю способом. Обычно мы не принимаем ответ эксперта, если на вопрос «Почему?» не можем получить логичный ответ. Точно так же мы должны иметь возможность спросить систему, основанную на знаниях, как было получено конкретное заключение;

· выходные результаты являются качественными (а не количественными);

· существует ряд прикладных задач, решаемых с помощью систем, основанных на знаниях, более успешно, чем любыми другими средствами.

Другой полезной чертой экспертных систем является наличие у них прогностических возможностей. Экспертная система может функционировать в качестве модели решения задачи в заданной области, давая ожидаемые ответы в конкретной ситуации и показывая, как изменятся эти ответы в новых ситуациях. Экспертная система может объяснить подробно, каким образом новая ситуация привела к изменениям. Это позволяет пользователю оценить возможное влияние новых фактов или информации и понять, как они связаны с решением. Аналогично пользователь может оценить влияние новых стратегий или процедур на решение, добавляя новые правила или изменяя уже существующие. Это чрезвычайно важные свойства для туроператоров, которые работают с десятками агентов, планируют свою деятельность в нескольких странах и регионах.

При определении целесообразности применения таких систем нужно руководствоваться следующими критериями:

· данные и знания надежны и не меняются со временем;

· пространство (или область) возможных решений относительно невелико;

· в процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения;

· должен быть, по крайней мере, один эксперт, способный явно сформулировать свои знания и объяснить методы применения этих знаний для решения задач.

Но даже лучшие из существующих экспертных систем имеют определенные ограничения по сравнению с человеком-экспертом, которые сводятся к следующему.

· Большинство экспертных систем не всегда бывают пригодны для применения конечным пользователем. Если пользователь не имеет некоторого опыта работы с такими системами, у него могут возникнуть серьезные трудности. Многие системы оказываются доступными только тем экспертам, которые создавали их базы знаний. Поэтому необходима разработка соответствующего пользовательского интерфейса, обеспечивающего конечному пользователю свойственный ему режим работы.

· Навыки системы не всегда возрастают после сеанса экспертизы.

· Все еще остается проблемой приведение знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию.

Технологию построения экспертных систем называют инженерией знаний. Этот процесс требует специфической формы взаимодействия создателя экспертной системы, которого называют инженером знаний, и одного или нескольких экспертов в некоторой предметной области. Инженер знаний «извлекает» из экспертов процедуры, стратегии, эмпирические правила, которые они используют при решении задач, и встраивает эти знания в экспертную систему.

Мощность экспертных систем, основанных на знании, зависит в первую очередь от качества и количества знаний, хранимых в них. Так как в настоящее время не существует методов автоматического приобретения знаний, процесс наполнения экспертных систем знаниями является весьма трудоемким. Знания для них могут быть получены из различных источников (книг, отчетов, баз данных, эмпирических данных, персонального опыта менеджера, эксперта, инженера и т.п.). Однако наиболее значимые знания в настоящее время приобретаются от пользователей-экспертов. Получение знаний от эксперта (экспертов) осуществляется в процессе интенсивного систематического взаимодействия инженера по знаниям с экспертом. Поэтому инженер по знаниям должен работать с экспертом в контексте решения конкретных задач (подзадач).

Экспертные системы — это прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта. Причиной повышенного интереса, который экспертные системы вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется такой предметной области, в которой не было бы создано ни одной экспертной системы или, по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.

Программные средства, базирующиеся на технологии и методах искусственного интеллекта, получили значительное распространение в мире. Их важность, и в первую очередь важность экспертных систем, состоит в том, что данные технологии существенно расширяют круг практически значимых задач, которые можно решать на компьютерах, и их решение приносит значительный экономический эффект.

База знаний, определяющая компетентность экспертной системы, может также обеспечить новое качество — институциональную память. Если база знаний разработана в ходе взаимодействия с ведущими специалистами в данной предметной области, то она представляет некоторую политику или способы действия этой группы людей. Этот набор знаний становится сводом квалифицированных мнений и постоянно обновляющимся справочником оптимальных стратегий и методов, используемых персоналом.

Важным свойством экспертных систем является возможность их применения для обучения и тренировки персонала. Экспертные системы могут быть разработаны с расчетом на подобный процесс обучения, так как они уже содержат необходимые знания и способны объяснить процесс своего рассуждения. Остается добавить программное обеспечение, поддерживающее соответствующий требованиям эргономики интерфейс между обучаемым и экспертной системой. Кроме того, должны быть включены знания о методах обучения и возможном поведении пользователя.

Экспертные системы используются для следующих целей:

· интерпретации состояния систем;

· прогноза ситуаций в системах;

· диагностики состояния систем;

· целевого планирования;

· устранения нарушений функционирования системы;

· управления процессом функционирования; и т.д.

Суммируя достигнутые принципиальные результаты можно отметить, что в этой области уже достигнуты значительные результаты лишь в узкоспециализированном направлении или технических решениях. Однако имеются перспективные разработки и на основе современных геоинформационных технологий, причем информационное содержание предназначалось для решения задач в обширных регионах (например, бассейн озера Байкал).

Разработка специальных экспертных систем активно ведется во всем мире специально для ответа на подобные многофункциональные запросы. Наиболее типичная структура их построения основана на следующих компонентах: географическая база данных; база знаний; пользовательский интерфейс; аппарат вывода умозаключений (контролирующая программа). По мнению картографов, экспертная методология успешно проникает во все сферы разработки и использования карт такого характера, причем нужные и сложные процедуры распознавания изображений (знаков, текстов), анализ, измерение, моделирование и имитация сценариев во все большей степени перепоручается «машинным экспертам».

Перспективен подход, основанный на моделировании. В широком смысле под моделью понимается любой образ (мысленный или условный: изображение, схема, чертеж, график, карта) какого-либо процесса объекта или явления («оригинала» данной модели), используемой в качестве его «заместителя».

На идее моделирования базируется метод научного исследования, как теоретический (знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (предметные модели). Картографическое моделирование относится к числу универсальных и наиболее эффективных. Использование новых технологий внесло принципиальные перемены в процессы создания карт и других моделей. Средства автоматизации значительно облегчают процессы моделирования.

Основное достоинство моделирования на основе современных информационных технологий заключается в оперативности построения при многократном использовании программ моделирования. Это позволяет сравнивать различные варианты расчетов, как бы накладывая один вариант на другой, визуально оценивать последствия возможного использования территории. Имеется возможность построения синтетических карт, например, оценка состояния туристических ресурсов, степени нарушенности ландшафтов в результате рекреационной деятельности и т.д.

При использовании системного подхода в исследовании рекреационной и туристической деятельности одним из важных звеньев процесса изучения будет создание разнообразных по форме и назначению моделей. Моделирование охватывает системы разных рангов, а его взаимодействие с картографическим методом обеспечило возникновение и популярность картографического моделирования в исследованиях туристических областей, оценке рекреационных ресурсов и планировании туристической деятельности в регионе.

Обязательное включение в анализ необходимых социально-экономических сведений наряду с базисной физико-географической, экономической и ресурсной информацией для программ развития туризма и рекреации послужило стимулом для создания целой сети справочно-информационных систем для обеспечения региональных нужд управления и планирования.

Моделирование стало ведущим методом в изучении рекреационной нагрузки и емкости территории в зависимости от определенного вида рекреационной и туристической деятельности, а использование ГИС для этих целей обеспечило возможность получения достоверных зависимостей и надежных количественных показателей для больших территорий.

В целом информатизация в рекреации и туризме методически и технически разветвляется на три направления: развитие программных средств; формирование баз данных; формирование баз знаний для принятия решений.