Експертні системи

Размещено на http://www.allbest.ru/

Експертні системи

Експертна система (ЕС) - це ІІС, призначена для вирішення слабо формалізованих задач на основі накопиченого в базі знань досвіду роботи експертів в проблемній області. Вона включає базу знань з набором правил і механізмом виводу і дозволяє на підставі наданих користувачем фактів розпізнати ситуацію, поставити діагноз, сформулювати рішення або дати рекомендацію для вибору дії.

Експертні системи призначені для відтворення досвіду, знань професіоналів високого рівня і використання цих знань в процесі управління. Вони розробляються з використанням математичного апарату нечіткої логіки для експлуатації у вузьких областях застосування, оскільки їх використання вимагає великих комп'ютерних ресурсів для обробки і зберігання знань. В основі побудови експертних систем лежить база знань, яка грунтується на моделях представлення знань. У святи з великими фінансовими і часовими витратами у вітчизняних економічних ІС експертні системи не мають великого поширення.

Вважається, що будь-яка експертна система - це система, заснована на знаннях, але остання не завжди є експертною. У системах, заснованих на знаннях, правила (або евристики), за якими вирішуються проблеми в конкретній предметній 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 [6, 9, 18].

Система функціонує в наступному циклічному режимі: вибір (запит) даних або результатів аналізів, спостереження, інтерпретація результатів, засвоєння нової інформації, висунення за допомогою правил тимчасових гіпотез і потім вибір наступної порції даних або результатів аналізів. Такий процес продовжується до тих пір, поки не надійде інформація, достатня для остаточного висновку.

Простіші системи, засновані на знаннях, функціонують в режимі діалогу, або режимі консультації. Після запуску система задає користувачеві ряд питань про розв'язуваної задачі, які потребують відповіді "так" чи "ні". Відповіді служать для встановлення фактів, за якими може бути виведено остаточний висновок.

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

- структуровані статичні знання про предметну область, після того як ці знання виявлені, вони вже не змінюються;

- структуровані динамічні знання - змінні знання про предметну область; вони оновлюються у міру виявлення нової інформації;

- робочі знання, що застосовуються для вирішення конкретного завдання або проведення консультації.

Всі перераховані вище знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опитування фахівців, які є експертами в конкретній предметній області, а потім систематизувати, організувати і забезпечити ці знання покажчиками, щоб згодом їх можна було легко витягти з бази знань.

Архітектура ЕС представлена на рис. 9.5. База знань (БЗ) відображає знання експертів. Однак далеко не кожен експерт в змозі грамотно викласти всю структуру своїх знань. Виявленням знань експерта і поданням їх в БЗ займаються фахівці - інженери знань. ЕС повинна володіти механізмом придбання знань для введення знань у базу і їх подальше оновлення. У простому випадку - це інтелектуальний редактор, який дозволяє вводити одиниці знань в базу, а також проводити їх аналіз на несуперечливість.

Області застосування систем, заснованих на знаннях, можуть бути згруповані в декілька основних класів: прогнозування, планування, контроль і управління, навчання.

Технологію побудови експертних систем називають інженерією знань. Цей процес вимагає специфічної форми взаємодії творця експертної системи, якого називають інженером знань, і одного або кількох експертів в деякій предметній області. Інженер знань "витягує" з експертів процедури, стратегії, емпіричні правила, які вони використовують при вирішенні завдань, і вбудовує ці знання в експертну систему.

Рис. 9.5. Архітектура ЕС

У результаті з'являється система, вирішуюча завдання багато в чому так само, як людина - експерт.

Ядро експертної системи складає база знань, яка створюється і накопичується в процесі її побудови. Знання виражені в явному вигляді і організовані так, щоб спростити ухвалення рішень. Накопичення та організація знань - одна з найважливіших характеристик експертної системи.

Найбільш корисною характеристикою експертної системи є те, що вона застосовує для вирішення проблем високоякісний досвід. Цей досвід може представляти рівень мислення найбільш кваліфікованих експертів у даній області, шо веде до рішень творчих, точних і ефективних. Саме високоякісний досвід у поєднанні з умінням його застосовувати робить систему рентабельною, здатної заслужити визнання на ринку. Цьому також сприяє гнучкість системи.

Система може нарощуватися поступово відповідно до потреб бізнесу або замовника. Це означає, що можна спочатку вкласти порівняно скромні кошти, а потім нарощувати можливості системи по мірі необхідності.

Іншою корисною рисою експертних систем є наявність у них прогностичних можливостей. Експертна система може функціонувати в якості моделі вирішення задачі в заданій області, даючи очікувані відповіді в конкретній ситуації і показуючи, як зміняться ці відповіді в нових ситуаціях. Експертна система може пояснити детально, яким чином нова ситуація привела до змін. Це дозволяє користувачеві оцінити можливий вплив нових фактів або інформації і зрозуміти, як вони пов'язані з рішенням. Аналогічно користувач може оцінити вплив нових стратегій або процедур на рішення, додаючи нові правила або змінюючи вже існуючі.

Важливою властивістю експертних систем є можливість їх застосування для навчання і тренування персоналу. Експертні системи можуть бути розроблені з розрахунком на подібний процес навчання, так як вони вже містять необхідні знання та здатні пояснити процес свого міркування. Залишається тільки додати програмне забезпечення, що підтримує відповідний вимогам ергономіки інтерфейс між учнем та експертною системою. Крім того, повинні бути включені знання про методи навчання та можливу поведінку користувача.

В даний час ЕС є інструментом, що підсилює інтелектуальні здібності всієї системи в цілому, і виконує такі завдання:

1) консультація для недосвідчених (непрофесійних) користувачів,

2) допомога при аналізі різних варіантів прийняття рішення,

3) допомога з питань, що належать до суміжних областей діяльності.

Найбільш широко і продуктивно ЕС застосовуються в бізнесі,

виробництві, медицині, менш - в науці.

Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови ЕС скоротилися терміни розробки, значно знизилася, трудомісткість. Інструментальні засоби побудови ЕС можна розбити на три основні типи:

- мови програмування;

- середовища програмування;

- порожні ЕС ( оболонки).

З точки зору розробника експертних систем, найбільший інтерес представляє використання середовищ програмування і порожніх експертних систем (оболонок), хоча не завжди можна помітити різницю між цими поняттями.

До числа таких засобів першої групи відносяться мови обробки символьної інформації, найбільш відомими з яких є Пролог і Лисп. Пролог - мова високого рівня, орієнтований на використання концепцій і методів математичної логіки. Як випливає з його назви, Пролог призначений для програмування в термінах логіки. Основною особливістю Прологу, що відрізняє його від всіх інших мов, є декларативний характер написаних на ньому програм. Мова Лисп винайдена в Массачусетському технологічному інституті і мас здатність обробляти спискові структури. Мови програмування Лисп і Пролог мають вбудовані механізми для маніпулювання знаннями.

Крім Лиспа і Прологу створено безліч інших мов, орієнтованих на обробку символьної інформації і розробку EC: Smalltalk, FRL, Interlisp. Крім цих спеціалізованих мов для розробки експертних систем використовуються і звичайні мови програмування загального призначення: Сі, Асемблер, Паскаль та інші.

Загальним недоліком мов програмування для створення експертних систем є: великий час розробки готової системи, необхідність залучення висококваліфікованих програмістів, труднощі з модифікацією готової системи. Все це робить застосування мов програмування для реалізації ЕС досить дорогим і трудомістким.

Інструментальні засоби другого типу - середовища програмування - дозволяють розробники не програмувати деякі або всі компоненти ЕС, а вибирати їх із заздалегідь складеного набору.

При застосуванні останнього типу інструментарію (порожніх ЕС, або "оболонок") розробник ЕС повністю звільняється від робіт зі створенім програм і займається лише наповненням бази знань.

Типовим представником другої і третьої груп інструментальних засобів є пакет EXSYS Professional 5.0 for Windows (оболонка - за визначенням розробника - компанії MulliLogic Inc США) і його наступна модифікація Exsys Developer 8.0, призначений для створення прикладних експертних систем в різних предметних областях.

Система побудована на використанні складних правій виду ЯКЩО - ТО - ІНАКШЕ. Для вибору стратепї отримання висновку в системі за замовчанням використовується зворотний ланцюжок виводу. Прямий ланцюжок може бути заданий при налаштуванні системи. Система володіє розвиненим графічним інтерфейсом, здатна звертатися до зовнішніх баз даних, перевіряти правила на несуперечливість. експертний знання інструментальний

Розробка (проектування) ЕС істото відрізняється від розробки звичайного програмного продукту.

Програмні засоби, що базуються на технології та методах штучного інтелекту, набули значного поширення у світі. їх Важливість, і в першу чергу важливість експертних систем, полягає в тому, то далі технології істотно розширюють коло практично значущих завдань, які можна вирішувати на комп'ютерах, і їх рішення приносить значний економічний ефект.

В основі будь експертної системи лежить принцип накопичення знань фахівців (експертів), які будь-яким чином програмно реалізуються. Потім за допомогою цих знань користувачі ЕС, мають звичайну кваліфікацію, можуть вирішувати свої поточні завдання настільки ж успішно, як це зробити б самі експерти. Такий ефект досягається завдяки тому, що експертна система в своїй роботі відтворює приблизно ту ж схему міркувань, яку зазвичай застосовує людина - експерт при аналізі проблеми. Тім самим ЕС дозволяє копіювати і поширювати знання, робити їх доступними широким колам рядових фахівців [6].

Рівень користувачів експертних систем може варіюватися в дуже широкому діапазоні. Від виду діяльності користувачів залежать і функції" якими наділяються створювані для них ЄС.

В даний час технологія експертних систем набула широкого поширення. Так, на американському і західноєвропейському ринках систем штучного інтелекту організаціям, які бажають створите експертну систему, фірми - розробники пропонують сотні інструментальних засобів для їх побудови. Прикладні ЕС, що успішно вирішують завдання з певного вузького класу, налічуються тисячі. Це дозволяє говорити про те, що ЕС зараз становить потужну гілку в індустрії програмування.

Інтернет / інтранет технології підтримують експертні системи і навпаки. Телекомунікаційні технології забезпечують величезному числу користувачів доступ до можливостей експертних систем, це сприяє окупності витрат на розробку ЕС. На жаль, тільки деякі експертні системи доступні по мережі. Вони можуть бути пов'язані з мережі не тільки з користувачами, але і з іншими системами, включаючи бази даних, системи прийняття рішень, керування роботами. Мережеві технології відкривають нові можливості в розробці експертних систем групами людей, розділених територіально, а також у реалізації експертних систем [18].

Експертні системи - це прогресуючий напрямок в облає, штучного інтелекту. Причиною підвищеного інтересу, який експертні системи викликають до себе протягом усього свого існування, с можливість їх застосування для вирішення завдань з самих різних областей людської діяльності. Мабуть, не знайдеться такої предметної області, в якій не було б створено жодної ЕС або, принаймні, такі спроби не робилися б.

Основні типи завдань, що вирішуються за допомогою ЕС:

1) інтерпретація, визначення смислового змісту вхідних даних;

2) пророцтво наслідків спостережуваних ситуацій;

3) діагностика несправностей (захворювань) за симптомами;

4) конструювання об'єкта із заданими властивостями при дотриманні встановлених обмежень;

5) планування послідовності дій, що призводять до бажаного стану об'єкта;

6) спостереження за мінливим станом об'єкта і порівняння його параметрів з встановленими або бажаними;

7) управління об'єктом з метою досягнення бажаної поведінки;

8) пошук несправностей;

9) навчання.

В економічних інформаційних системах за допомогою ЕС можливе вирішення наступних завдань:

1. Аналіз фінансового стану підприємства.

2. Оцінка кредитоспроможності підприємства.

3. Планування фінансових ресурсів підприємства.

4. Формування портфеля інвестицій.

5. Страхування комерційних кредитів.

6. Вибір стратегії виробництва.

7. Оцінка конкурентоспроможності продукції.

8. Вибір стратегії ціноутворення.

9. Вибір постачальника продукції.

10. Підбір кадрів.

Нейронні мережі особливо ефективні у випадках, коли потрібно проаналізувати велику кількість даних для оцінювання ситуації. Наприклад, при прийнятті рішення про видачу кредиту потрібно переглянути випадки з минулого досвіду з відповідями так / ні.

Області застосування нейронних мереж в сфері економічної діяльності:

- виявлення порушень при сплаті податків;

- аналіз ринку цінних паперів, пророкування курсів валют;

- передбачення наслідків того чи іншого рішення;

- передбачення результатів просування на ринку нових товарів;

- управління аеролініямі: заповнення місць і складання розкладу;

- оцінювання кандидатів на посаду;

- оптимальний розподіл ресурсів;

- встановлення справжності підпису та інші.

Размещено на Allbest.ru