Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство аграрної політики та продовольства України

Миколаївський національний аграрний університет

Кафедра інформаційних систем і технологій

Реферат на тему:

"Роль і місце експертних систем у сільському господарстві"

Виконала Нікуліна О.О.

Перевірила Нєлєпова А.В.

Миколаїв 2013

Зміст

Вступ

1. Експертні системи

2. Будова та особливості експертних систем

3. Функції та характеристики ЕС

4. Тести

5. Місце експертних систем в сільському господарстві

6. Роль експертних систем в сільському господарстві

Висновки

Література

Вступ

Створення і використання експертних систем є одним з концептуальних етапів розвитку інформаційних технологій. У основі інтелектуального вирішення проблем в деякій наочній області лежить принцип відтворення знань досвідчених фахівців - експертів.

Виходячи з власного досвіду, експерт аналізує ситуацію і розпізнає найбільш корисну інформацію, оптимізує ухвалення рішень, ліквідуючи глухі шляхи.

Експертна система - це сукупність методів і засобів організації, накопичення і застосування знань для вирішення складних завдань в деякій наочній області. Експертна система досягає вищої ефективності за рахунок перебору великого числа альтернатив при виборі рішення, спираючись на високоякісний досвід групи фахівців, аналізує вплив великого об'єму нових чинників, оцінюючи їх при побудові стратегій, додаючи можливості прогнозу.

Основою експертної системи є сукупність знань (бази знань), структурованих в цілях формалізації процесу ухвалення рішень. Експертні системи розробляються з розрахунком на навчання і здатні обгрунтувати логіку вибору рішення, тобто володіють властивостями адаптивності і її аргументації. У більшості експертних систем є механізм пояснення. Цей механізм використовує знання, необхідні для пояснення того, яким чином система прийшла до даного рішення. Дуже важливим є визначення області застосування експертної системи, меж її використання і дії.

Експертні системи виникли як значний практичний результат у застосуванні і розвитку методів штучного інтелекту - сукупності наукових дисциплін, що вивчають методи вирішення задач інтелектуального (творчого) характеру з використанням ЕОМ.

Область штучного інтелекту має більш ніж сорокарічну історію розвитку. З самого початку в ній розглядалася низка дуже складних задач, які, поряд з іншими, і до цих пір є предметом досліджень: автоматичні докази теорем, машинний переклад, розпізнавання зображень і аналіз сцен, планування дій роботів, алгоритми та стратегії ігор.

Головним достоїнством експертних систем є можливість накопичення знань і збереження їх тривалий час. На відміну від людини до будь-якої інформації експертні системи підходять об'єктивно, що покращує якість проведеної експертизи.

При створенні експертних систем виникає ряд труднощів. Це, перш за все, пов'язано з тим, що замовник не завжди може точно сформулювати свої вимоги до розроблюваної системі. Також можливе виникнення труднощів чисто психологічного порядку: при створенні бази знань системи експерт може бути перешкодою для передачі своїх знань, побоюючись, що згодом його замінять "машиною". Але ці страхи не обгрунтовані, тому що експертні системи не здатні навчатися, вони не володіють здоровим глуздом, інтуїцією. Але в даний час ведуться розробки експертних систем, що реалізують ідею самонавчання. Також експертні системи застосовуються в великих предметних областях і в тих областях, де відсутні експерти.

Причиною підвищеного інтересу, який експертні системи викликають до себе протягом усього свого існування, є можливість їх застосування до розв'язання задач з самих різних областей людської діяльності.

1. Експертні системи

Експертні системи - це яскравий і швидко прогресуючий напрямок в області штучного інтелекту.

Штучний інтелект - наймолодший науковий напрям. Поява його була підготовлена розвитком потужності обчислювальних машин.

Штучний інтелект займає виняткове становище. Це пов'язано з наступним: частину функцій програмування в даний час виявилося можливим передати машині. При цьому спілкування з машиною відбувається на мові, близькою до розмовної. Для цього в ЕОМ закладають величезну базу знань, способи рішення, процедури синтезу, програми, а також засоби спілкування, що дозволяють користувачеві легко спілкуватися з ЕОМ.

· У зв'язку з впровадженням ЕОМ в усі сфери людського життя стає можливим перехід до безпаперової технології обробки інформації.

· Якщо раніше виробництво орієнтувалося на обов'язкову участь людини, то в даний час знаходять застосування безлюдні технології, засновані на роботизації і автоматизації системи управління.

· Інтелектуальні системи в даний час починають займати провідне положення в проектуванні зразків виробів. Частину виробів неможливо спроектувати без їх участі.

Системи, що відносяться до систем штучного інтелекту в даний час:

Ш Експертні системи. Перші системи, які знайшли широке застосування. Їх елементи використовуються в системах проектування, діагностики, управління та іграх. Засновані на вводі знань висококваліфікованих фахівців (експертів) в ЕОМ і розробці спеціальної системи щодо їх використання.

Ш Системи природно-мовного спілкування (мається на увазі письмова мова). Дані системи дозволяють проводити обробку пов'язаних текстів з якої-небудь тематики на природній мові.

Ш Системи мовного спілкування.

Ш Системи обробки візуальної інформації. Знаходять застосування в обробці аерокосмічних знімків, даних, що надходять з датчиків.

Ш Системи машинного перекладу. Маються на увазі природні мови людського спілкування.

Експертна система - це набір програм або програмне забезпечення, яке виконує функції експерта при вирішенні будь-яких завдань в області його компетенції. Експертна система, як і експерт-людина, в процесі своєї роботи оперує зі знаннями. Знання про предметну область, необхідні для роботи експертних систем, певним чином формалізовані і представлені в пам'яті ЕОМ у вигляді бази знань, яка може змінюватися і доповнюватися в процесі розвитку системи.

ЕС належать до систем обробки знань, причому йдеться не взагалі про знання, а виключно - про знання експертні. Тому в роботах, що стосуються експертних систем, велику увагу приділено проблемі діяльності експертів, а також проблемі знань, що відрізняють діяльність експерта від діяльності новачків-непрофесіоналів. Виділяють, зокрема, такі особливості діяльності експерта:

- наявність широких знань;

- володіння різноманітними прийомами використання цих знань у розв'язанні проблем;

- володіння прийомами спрощення ("вміння швидко переглянути масу несуттєвої інформації, щоб дійти до головного");

- вміння визначати тип проблеми, з якою зіткнувся;

- наявність не просто знань, а володіння сукупністю використовуваних знань.

Відомі експертні системи:

CLIPS - мова програмування, використовується для створення експертних систем.

Dendral - аналіз даних мас-спектрометрії.

Dipmeter Advisor - аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти.

Jess - від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем.

MQL 4 - MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії.

Mycin - діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків.

Prolog - мова програмування, використовується для створення експертних систем.

R1 / XCON(експертна система) - обробка замовлень.

SHINE Real-time Expert System - від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля

STD Wizard - експертна система для рекомендації та вибору медичних засобів. експертний інформаційний безпаперовий інтелект

2. Будова та особливості експертних систем

При розробці експертної системи прийнято поділяти її на три основних

модулі:

§ база знань;

§ машина логічного висновку;

§ інтерфейс із користувачем.

рис. 1. Будова типової експертної системи

Експертні системи видають поради, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на вирішення завдань, що зазвичай вимагають проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від машинних програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи вирішують завдання у вузькій предметній області (конкретної галузі експертизи) на основі дедуктивних міркувань. Такі системи часто виявляються нездатними знайти вирішення завдань, які неструктуровані і погано визначені. Вони справляються з відсутністю структурованості шляхом залучення евристик, тобто правил, взятих "зі стелі", що може бути корисним у тих системах, коли брак необхідних знань або часу виключає можливість проведення повного аналізу.

Головне достоїнство експертних систем - можливість накопичувати знання, зберігати їх тривалий час, оновлювати і тим самим забезпечувати відносну незалежність конкретної організації від наявності в ній кваліфікованих фахівців. Накопичення знань дозволяє підвищувати кваліфікацію фахівців, що працюють на підприємстві, використовуючи найкращі, перевірені рішення.

Практичне застосування штучного інтелекту на машинобудівних підприємствах і в економіці засноване на експертних системах, що дозволяють підвищити якість і зберегти час прийняття рішень, а також сприяють зростанню ефективності роботи та підвищення кваліфікації фахівців.

3. Функції та характеристики ЕС

Експертні системи виконують такі функції:

- імітують діяльність кваліфікованого експерта;

- надають допомогу недостатньо кваліфікованим фахівцям у їх діяльності в певній предметній галузі;

- компенсують недостатню кількість експертів у конкретній предметній галузі;

- знімають небажані наслідки надмірної спеціалізації людини завдяки нагромадженню експертних знань;

- ефект навчання, зумовлений набуттям користувачем досвіду за період роботи з системою.

Основними характеристиками експертних систем є:

- нагромадження і організація знань, причому знань в доступному і явному вигляді;

- використання у розв'язуванні проблем ефективних способів, які застосовують фахівці, тобто моделювання діяльності експерта;

- прогностичні можливості, тобто можливість описати особливості функціонування системи, яка моделюється, в заданих параметрах, крім того, можливість пояснення своїх дій;

- конденсований і узагальнений досвід, відчужений від конкретного носія.

При створенні ЕС виникає ряд проблем. Це перш за все пов'язано з тим, що замовник не завжди може точно сформулювати свої вимоги до системи, що розробляється. Також можливо виникнення труднощів чисто психологічного порядку: при створенні бази знань системи експерт може перешкоджати передачі своїх знань, побоюючись, що згодом його замінять "машиною". Але ці страхи не обгрунтовані, оскільки ЕС не здатні навчатися, вони не володіють здоровим глуздом, інтуїцією. Але в даний час ведуться розробки експертних систем, що реалізовують ідею самонавчання. Також ЕС незастосовні у великих предметних областях і в тих областях, де відсутні експерти.

Головна риса ЕС - можливість накопичувати знання, зберігати їх тривалий час, обновляти і тим самим забезпечувати відносну незалежність конкретної організації від наявності в ній кваліфікованих фахівців. Накопичення знань дозволяє підвищувати кваліфікацію фахівців, що працюють на підприємстві, використовуючи якнайкращі, перевірені рішення.

Практичне застосування штучного інтелекту на машинобудівних підприємствах і в економіці засновано на ЕС, які дозволяють підвищити якість і зберегти час ухвалення рішень, а також сприяючих зростанню ефективності роботи і підвищенню кваліфікації фахівців.Основними відмінностями ЕС від інших програмних продуктів є використання не тільки даних, але і знань, а також спеціального механізму висновку рішень і нових знань на основі тих, що є. Знання в ЕС представляються в такій формі, яка може бути легке оброблена на ЕОМ. В ЕС відомий алгоритм обробки знань, а не алгоритм рішення задачі. Тому застосування алгоритму обробки знань може привести до отримання такого результату при рішенні конкретної задачі, який не був передбачений. Більш того, алгоритм обробки знань наперед невідомий і будується по ходу рішення задачі на підставі евристичних правил. Рішення задачі в ЕС супроводиться зрозумілими користувачу поясненнями, якість одержуваних рішень звичайно не гірше, а що іноді і краще досягається фахівцями. В системах, заснованих на знаннях, правила (або евристики), по яких розв'язуються проблеми в конкретній наочній області, зберігаються в базі знань. Проблеми ставляться перед системою у вигляді сукупності фактів, що описують деяку ситуацію, і система за допомогою бази знань намагається вивести висновок з цих фактів.

Якість ЕС визначається розміром і якістю бази знань (правил або евристик). Система функціонує в наступному циклічному режимі: вибір (запит) даних або результатів аналізів, спостереження, інтерпретація результатів, засвоєння нової інформації, висуненні за допомогою правил тимчасових гіпотез і потім вибір наступної порції даних або результатів аналізів. Такий процес продовжується до тих пір, поки не поступить інформація, достатня для остаточного висновку.

У будь-який момент часу в системі існують три типи знань:

- Структуровані знання - статичні знання про предметну область. Після того, як ці знання виявлені, вони вже не змінюються.

- Структуровані динамічні знання - змінні знання про предметну область. Вони обновляються у міру виявлення нової інформації.

- Робочі знання - знання, вживані для вирішення конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані вище знання зберігаються в базі знань. Для її побудови вимагається перекласти досвід фахівців, що є експертами в конкретній предметній області, а потім систематизувати, організувати і забезпечити ці знання покажчиками, щоб згодом їх можна було легко витягнути з бази знань.

1. Експертиза може проводитися тільки в одній конкретній області. Так, програма, призначена для визначення конфігурації систем ЕОМ, не може ставити медичні діагнози.

2. База знань і механізм висновку є різними компонентами. Дійсно, часто виявляється можливим поєднувати механізм висновку з іншими базами знань для створення нових ЕС.

3. Найбільш відповідна область використання - рішення задач дедуктивним методом. Наприклад, правила або евристики виражаються у вигляді пар посилань і висновків типу "якщо - то".

4. Ці системи можуть пояснювати хід рішення задачі зрозумілим користувачу способом. Звичайно ми не приймаємо відповідь експерта, якщо на питання "Чому ?" не можемо отримати логічну відповідь. Так само ми повинні мати нагоду запитувати систему, засновану на знаннях, як було отримано конкретний висновок.

5. Вихідні результати є якісними (а не кількісними).

6. Системи, засновані на знаннях, будуються за модульним принципом, що дозволяє поступово нарощувати їх бази знань.

Комп'ютерні системи, які можуть лише повторити логічний висновок експерта, прийнято відносити до ЕС першого покоління. Проте фахівцю, вирішальному інтелектуально складну задачу, явно недостатньо можливостей системи, яка лише імітує діяльність людини. Йому потрібно, щоб ЕС виступала в ролі повноцінного помічника і порадника, здатного проводити аналіз нечислових даних, висувати і відкидати гіпотези, оцінювати достовірність фактів, самостійно поповнювати свої знання, контролювати їх несуперечність, робити висновок на основі прецедентів і, можливо, навіть породжувати рішення нових задач, що раніше не розглядалися. Наявність таких можливостей є характерною для ЕС другого покоління, концепція яких почала розроблятися 9-10 років тому. Експертні системи, що відносяться до другого покоління, називають партнерськими, або підсилювачами інтелектуальних здібностей людини. Їх загальними відмінними рисами є уміння навчатися і розвиватися, тобто еволюціонувати.

В експертних системах першого покоління знання представлені таким чином:

1) знаннями системи є тільки знання експерта, досвід накопичення знань не передбачається.

2) методи представлення знань дозволяли описувати лише статичні предметні області.

3) моделі представлення знань орієнтовані на прості області.

Представлення знань в експертних системах другого покоління наступне:

1) використовуються не поверхневі знання, а більш глибинні. Можливо доповнення предметної області.

2) ЕС може вирішувати задачу динамічної бази даних предметних області.

4. Тести

1. Експертна система це:

а) сукупність методів і засобів організації, накопичення і застосування

знань для вирішення складних завдань в деякій наочній області;

б) узагальнена назва груп алгоритмів, які уміють навчатися на прикладах, витягуючи приховані закономірності з потоку даних;

в) Складання рецептів виправлення неправильного функціонування системи.

2. Порівняння результатів спостережень з очікуваними результатами

називається:

а) діагностика;

б) спостереження;

в) управління.

3. Проектування це:

а) управління поведінкою системи;

б) визначення послідовності дій;

в) побудова конфігурації об'єктів при заданих обмеженнях.

4. Основною формою взаємодії ПК в мережі є:

а) технологія сумісного використання ресурсів в рамках глобальних мереж;

б) технологія клієнт - сервер;

в) технологія універсального призначеного для користувача спілкування у вигляді електронної пошти.

5. Місце експертних систем в сільському господарстві

АПК (Агропромисловий комплекс) - це сукупність галузей народного господарства, зайнятих виробництвом продукції сільського господарства, її зберіганням, переробкою і доведенням до споживача.

АПК виконує притаманні йому функції за наявності науково-обгрунтованої галузевої структури, до якої входять три основні сфери:

1) виробництво засобів виробництва для сільського господарства та його виробничо-технічне забезпечення (тракторне і сільськогосподарське машинобудування, виробництво мінеральних добрив, капітальне будівництво в АПК тощо);

2) безпосередньо сільське господарство;

3) галузі, що забезпечують заготівлю, транспортування, переробку сільськогосподарської продукції і доведення її до споживача (легка, харчова, м'ясна, молочна, борошно-круп'яна і комбікормова галузі, торгівля продовольчими товарами).

У складі АПК важливе місце належить його інфраструктурі, яка забезпечує загальні умови розвитку виробництва та життєдіяльності людей: це шляхово-транспортне господарство, матеріально-технічне обслуговування, складське і тарне господарство, галузі соціального обслуговування. Відповідні ланки інфраструктури є в кожній з трьох зазначених сфер АПК.

У структурі АПК України перша сфера становить 12,5%, друга - 48,5%, третя - 39%.

Сільське господарство України є складовою економіки та має важливе місце у відтворенні суспільного продукту, робочої сили, в забезпеченні продовольчої безпеки держави.

Галузі виробництва й переробки сільськогосподарської продукції мають можливість виробляти певні види товарів у обсязі, перевищують внутрішні потреби, зберігають експортну орієнтацію, ступінь реалізації визначається кон'юнктурою як внутрішнього, і зовнішнього ринку.

Сільське господарство є основою складової аграрного виробництва. Аграрне виробництво належить до тої сфери праці, яка прямо пов'язана з виробництвом благ й життєвого фонду, що визначає її особливу роль у розвитку еволюції людського суспільства.

Експертні системи займають важливе місце в таких галузях та дисциплінах як:

§ Військова справа

§ Метеорологія

§ Геологія

§ Промисловість

§ Інженерна справа

§ Сільське господарство

§ Інформатика

§ Управління процесами

§ Комп'ютерні системи

§ Фізика

§ Космічна техніка

§ Хімія

§ Математика

§ Електроніка

§ Медицина

§ Юриспруденція

6. Роль експертних систем в сільському господарстві

Експертні системи (ЕС можуть вирішувати задачу динамічної бази даних предметних областей), виконують важливу роль у вирішенні різного роду проблем, у тому числі і проблем у сільському господарстві,типи яких можна згрупувати в категорії . Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній (Експертна система стану двигуна SUN SMP 4000),агротехніки.

1) Медична діагностика.

Діагностичні системи використовуються для встановлення зв'язку між порушеннями діяльності організму і їх можливими причинами. Найбільш відома діагностична система MYCIN, яка призначена для діагностики і спостереження за станом хворого при менінгіті і бактеріальних інфекціях. Її перша версія була розроблена в Стенфордськом університеті в середині 70-х років. В даний час ця система ставить діагноз на рівні лікаря-фахівця. Вона має розширену базу знань, завдяки чому може застосовуватися і в інших областях медицини.

2) Прогнозування.

Прогнозуючі системи передбачають можливі результати або події на основі даних про поточний стан об'єкту. Програмна система "Завоювання Уолл-стріту" може проаналізувати кон'юнктуру ринку і за допомогою статистичних методів алгоритмів розробити для вас план капіталовкладень на перспективу. Вона не відноситься до числа систем, заснованих на знаннях, оскільки використовує процедури і алгоритми традиційного програмування. Хоча поки що відсутні ЕС, які здатні за рахунок своєї інформації про кон'юнктуру ринку допомогти вам збільшити капітал, прогнозуючі системи вже сьогодні можуть передбачати погоду, врожайність і потік пасажирів. Навіть на персональному комп'ютері, встановивши просту систему, засновану на знаннях, ви можете отримати місцевий прогноз погоди.

3) Планування.

Плануючі системи призначені для досягнення конкретних цілей при рішенні задач з великим числом змінних. Дамаська фірма Informat вперше в торговій практиці надає у розпорядженні покупців 13 робочих станцій, встановлених в холі свого офісу, на яких проводяться безкоштовні 15-хвилинні консультації з метою допомогти покупцям вибрати комп'ютер, що найбільшою мірою відповідає їх потребам і бюджету. Крім того, компанія Boeing застосовує ЕС для проектування космічних станцій, а також для виявлення причин відмов літакових двигунів і ремонту вертольотів. Експертна система XCON, створена фірмою DEC, служить для визначення або зміни конфігурації комп'ютерних систем типу VAX і відповідно до вимог покупця. Фірма DEC розробляє більш могутню систему XSEL, що включає базу знань системи XCON, з метою надання допомоги покупцям при виборі обчислювальних систем з потрібною конфігурацією. На відміну від XCON система XSEL є інтерактивною.

4) Інтерпретація.

Інтерпретуючі системи володіють здатністю одержувати певні висновки на основі результатів спостереження. Система PROSPECTOR, одна з найбільш відомих систем інтерпретуючого типу, об'єднує знання дев'яти експертів. Використовуючи поєднання дев'яти методів експертизи, системі вдалося знайти поклади руди вартістю в мільйон доларів, причому наявність цих покладів не припускав жоден з дев'яти експертів. Інша інтерпретуюча система - HASP/SIAP. Вона визначає місцеположення і типи судів в тихому океані за даними акустичних систем стеження.

5) Контроль і управління.

Системи, засновані на знаннях, можуть застосовуватися як інтелектуальні системи контролю і ухвалювати рішення, аналізуючи дані, що поступають від декількох джерел. Такі системи вже працюють на атомних електростанціях, управляють повітряним рухом і здійснюють медичний контроль. Вони можуть бути також корисні при регулюванні фінансової діяльності підприємства і надавати допомогу при виробленні рішень в критичних ситуаціях.

6) Діагностика несправностей в механічних і електричних пристроях.

В цій сфері системи, засновані на знаннях, незамінні як при ремонті механічних і електричних машин (автомобілів, дизельних локомотивів і т.д.), так і при усуненні несправностей і помилок в апаратному і програмному забезпеченні комп'ютерів.

7) Навчання.

Системи, засновані на знаннях, можуть входити складовою частиною в комп'ютерні системи навчання. Система одержує інформацію про діяльність деякого об'єкту (наприклад, студента) і аналізує його поведінку. База знань змінюється відповідно до поведінки об'єкту. Прикладом цього навчання може служити комп'ютерна гра, складність якої збільшується у міру зростання ступеня кваліфікації граючого. Однією з найбільш цікавих повчальних ЕС є розроблена Д. Ленатом система EURISCO, яка використовує прості евристики. Ця система була опробована в грі Т. Тревевеллера, імітуюча бойові дії. Суть гри полягає в тому, щоб визначити склад флотилії, здатної завдати поразки в умовах незмінної безлічі правил. Система EURISCO включила в склад флотилії невеликі, здатні провести швидку атаку кораблі і одне дуже маленьке швидкісне судно і постійно вигравала протягом трьох років, не дивлячись на те, що в прагненні перешкодити цьому правила гри міняли щороку.

Більшість ЕС включають знання, за змістом яких їх можна віднести одночасно до декількох типів. Управляюча система може застосовуватися для цілей контролю, діагностики, прогнозування і планувань. Категорії про застосування експертних систем зображені в таблиці 1.

Таблиця 1 Типові категорії застосування експертних систем

Категорія	Вирішувана проблема
Інтерпретація	Опис ситуації за інформацією від датчиків
Прогноз	Визначення вірогідних наслідків заданих ситуацій
Діагностика	Виявлення причин неправильного функціонування системи занаслідками спостережень
Проектування	Побудова конфігурації об'єктів при заданих обмеженнях
Планування	Визначення послідовності дій
Спостереження	Порівняння результатів спостережень з очікуваними результатами
Відладка	Складання рецептів виправлення неправильного функціонування системи
Ремонт	Виконання послідовності вказаних виправлень
Навчання	Діагностика, відладка і виправлення поведінки навчаючого
Управління	Управління поведінкою системи як цілого

Переваги експертних систем в порівнянні з використанням досвідчених фахівців полягають в наступному:

* досягнута компетентність не втрачається, може документуватися, передаватися, відтворюватися і нарощуватися;

* мають місце стійкіші результати, відсутні емоційні і інші чинники людської ненадійності;

* висока вартість розробки врівноважується низькою вартістю експлуатації, можливістю копіювання, а в сукупності вони дешевші за висококваліфікованих фахівців.

Недоліки:

1. Більшість ЕС не цілком придатні для застосування кінцевим користувачем. Якщо ви не маєте деякого досвіду роботи з такими системами, то у вас можуть виникнути серйозні труднощі. Багато які системи виявляються доступними тільки тим експертам, які створювали бази знань.

2. "Питання у відповідь" - режим, звичайно прийнятий в таких системах, уповільнює отримання рішень. Наприклад, без системи MYCIN лікар може (а часто і повинен) ухвалити рішення значно швидше, ніж з її допомогою.

3. Навики системи не зростають після сеансу експертизи.

4. Все ще залишається проблемою приведення знань, отриманих від експерта, до вигляду, що забезпечує їх ефективну машинну реалізацію.

5. ЕС не здатні навчатися, не володіють здоровим глуздом. Домашні кішки здатні навчатися навіть без спеціального дресирування, дитина в змозі легко з'ясувати, що він стане мокрим, якщо перекине на себе стакан з водою, проте якщо почати виливати каву на клавіатуру комп'ютера, у нього не досить "розуму" відсунути її.

6. ЕС незастосовні у великих предметних областях. Їх використання обмежується предметними областями, в яких експерт може ухвалити рішення за час від декількох хвилин до декількох годин.

7. В тих областях, де відсутні експерти (наприклад, в астрології), застосування ЕС виявляється неможливим.

8. Людина-експерт при рішенні задач, звичайно звертається до своєї інтуїції або здорового глузду, якщо відсутні формальні методи рішення або аналоги таких задач.

Системи, засновані на знаннях, виявляються неефективними при необхідності проведення скрупульозного аналізу, коли число "рішень" залежить від тисяч різних можливостей і багато яких змінних, які змінюються в часі. В таких випадках краще використовувати бази даних з інтерфейсом на природній мові.

Системи, засновані на знаннях, мають певні переваги перед людиною-експертом.

1. У них немає упереджень.

2. Вони не роблять квапливих висновків.

3. Ці системи працюють систематизовано, розглядаючи всі деталі, часто вибираючи якнайкращу альтернативу зі всіх можливих.

4. База знань може бути дуже і дуже велика. Будучи введені в машину один раз, знання зберігаються назавжди. Людина ж має обмежену базу знань, і якщо дані довгий час не використовуються, то вони забуваються і назавжди втрачаються.

5. Системи, засновані на знаннях, стійкі до "перешкод". Експерт користується побічними знаннями і легко піддається впливу зовнішніх чинників, які безпосередньо не пов'язані з вирішуваною задачею. ЕС, необтяжені знаннями з інших областей, по своїй природі менш схильні "шумам". З часом системи, засновані на знаннях, можуть розглядатися користувачами як різновид тиражування - новий спосіб запису і розповсюдження знань. Подібно іншим видам комп'ютерних програм вони не можуть замінити людину в рішенні задач, а швидше нагадують знаряддя праці, які дають йому можливість вирішать задачі швидше і ефективніше.

6. Ці системи не замінюють фахівця, а є інструментом в його руках.

Експерти можуть безпосередньо сприймати весь комплекс вхідної інформації: символьно, візуальної, графічної, текстової, звукової. У експертної системи є тільки символи, за допомогою яких представлені бази знань, що утілюють ті або інші концепції. Перетворення сенсорної іформації в символьну супроводжується втратою частини інформації.

Але головне, що величезний об'єм знань, яким володіють експерти-спеціалісти (професійні знання і знання про світ і закони, що діють в нім), не вдається поки вбудувати в інтелектуальну систему, тим більше таку спеціалізовану, якою є будь-яка експертна система.

Висновки

Експертні системи є найбільш відомим і поширеним видом інтелектуальних систем.

Вони мають ряд своїх особливостей:

За допомогою експертних систем фахівці, які не знають програмування, можуть самостійно розробляти їх застосування, що дозволяє різко розширити сферу використання обчислювальної техніки.

При вирішенні практичних завдань експертні системи досягають результатів, які не поступаються, а іноді і перевершують можливості людей-експертів, не оснащених ЕОМ.

Особливо широке застосування експертні системи отримали в медицині, математиці, машинобудуванні, хімії, геології, обчислювальної техніки, бізнесі, законодавстві, обороні.

А також в даний час особливо актуальне використання експертних систем в таких додатках, як освіта, психолого-педагогічна діагностика та тестування.

Експертні системи будуються для вирішення широкого кола проблем в таких областях, як:

Прогнозування - проектування можливих наслідків даної ситуації.

Діагностика - визначення причин несправностей у складних ситуаціях на основі спостережуваних симптомів.

Проектування - знаходження конфігурації компонентів системи, яка задовольняє цільовим умов і безлічі проектних обмежень.

Планування - розробка послідовності дій для досягнення множини цілей за даних початкових умовах і тимчасові обмеження.

Моніторинг - порівняння спостережуваного поведінки системи з її очікуваним поведінкою.

Інструктування - допомога в освітньому процесі з вивчення технічної області.

Управління - управління поведінкою складного середовища.

Діагностика несправностей в механічних і електричних пристроях - виконання послідовності вказаних виправлень.

В вище перелічених областях вирішуються проблеми насамперед у сільському господарстві, які пов'язані з плануванням та прогнозуванням врожаїв, технічним обслуговуванням, забезпеченням дистанційного контролю за посівними площами, кваліфікованими спеціалістами - експертами.

Таким чином, експертні системи відіграють дуже важливу роль в сільському господарстві.

Література

1. file://localhost/C:/DOCUME~1/Admin/LOCALS~1/Temp/Rar$EX00.875/7786.html.

2. http://www.virtual.ks.ua/essays-term-papers-and-diplomas/1316-features-and-scope-of-expert-systems.html.

3. http://pidruchniki.ws/10811007/informatika/ekspertni_sistem.

4. http://uadoc.zavantag.com/text/17696/index-1.html.

Размещено на Allbest.ru

...