Інформаційні технології експертних систем

Размещено на http://www.allbest.ru/

Інформаційні технології експертних систем

Найбільший прогрес серед комп'ютерних інформаційних систем відзначений в області розробки експертних систем, заснованих на використанні штучного інтелекту. Експертні системи дають можливість менеджеру або спеціалісту отримувати консультації експертів з будь-яким проблемам, про які цими системами накопичені знання.

Під штучним інтелектом зазвичай розуміють здатності комп'ютерних систем до таких дій, які називалися б інтелектуальними, якби виходили від людини.

Рішення спеціальних завдань вимагає спеціальних знань. Однак не кожна компанія може собі дозволити тримати у своєму штаті експертів по всім пов'язаним з її роботою проблемам або навіть запрошувати їх щоразу, коли проблема виникла. Головна ідея використання технології експертних систем полягає в тому, щоб отримати від експерта його знання і, завантаживши їх у пам'ять комп'ютера, використовувати всякий раз, коли в цьому виникне необхідність. Будучи одним з основних додатків штучного інтелекту, експертні системи являють собою комп'ютерні програми, що трансформують досвід експертів в якій-небудь галузі знань у форму евристичних правил (евристик). Евристики не гарантують отримання оптимального результату з такою ж упевненістю, як звичайні алгоритми, використовувані для вирішення завдань в рамках технології підтримки прийняття рішень. Однак часто вони дають достатньою мірою прийнятні рішення для їх практичного використання. Все це робить можливим використовувати технологію експертних систем у якості систем, що радять [9, 18].

Подібність інформаційних технологій, що використовуються в експертних системах і системах підтримки прийняття рішень, полягає в тому, що обидві вони забезпечують високий рівень підтримки прийняття рішень. Однак існують три суттєві відмінності. Перша пов'язана з тим, що рішення проблеми в рамках систем підтримки прийняття рішень відображає рівень її розуміння користувачем і його можливості одержати й осмислити рішення. Технологія експертних систем, навпаки, пропонує користувачу прийняти рішення, що перевершує його можливості. Друга відмінність зазначених технологій проявляється у здатності експертних систем пояснювати свої міркування у процесі одержання рішення. Дуже часто ці пояснення виявляються більш важливими для користувача, чим саме рішення. Третя відмінність пов'язана з використанням нового компонента інформаційної технології - знань.

Основними компонентами інформаційної технології, яка використовується в експертній системі, є (рис. 9.4): інтерфейс користувача, база знань, інтерпретатор, модуль створення системи.

Рис. 9.4. Основні компоненти інформаційної технології експертних систем

Інтерфейс користувача. Менеджер (фахівець) використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань.

Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним.

Менеджер може використовувати чотири методи введення інформації: меню, команди, природна мова і власний інтерфейс.

Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення.

Розрізняють два види пояснень:

- пояснення, що видаються за вимогою. Користувач в будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;

- пояснення отриманого рішення проблеми. Після отримання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано.

Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв'язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

База знань містить факти, що описують проблемну область, а також логічний взаємозв'язок цих фактів. Центральне місце в базі знань належить правилам. Правило визначає, що варто робити в даній конкретній ситуації, і складається з двох частин: умова, яка може виконуватися або ні, і дія, яку варто виконати, якщо виконується умова.

Всі використовувані в експертній системі правила утворюють систему правил, яка навіть для порівняно простої системи може містити кілька тисяч правил.

Всі види знань залежно від специфіки предметної області та кваліфікації проектувальника (інженера по знаннях) з тією чи іншою мірою адекватності можуть бути представлені за допомогою однієї або декількох семантичних моделей. До найбільш поширених моделей належать логічні, продукційні, фреймові і семантичні мережі.

Інтерпретатор. Це частина експертної системи, що виконує у певному порядку опрацювання даних, які знаходяться в базі знань. Технологія роботи інтерпретатора зводиться до послідовного розгляду сукупності правил (правило за правилом). Якщо умова, що міститься в правилі, дотримується, то виконується певна дія, і користувачу надається варіант вирішення його проблеми.

Крім того, у багатьох експертних системах уводяться додаткові блоки: база даних, блок розрахунку, блок введення і коректування даних. Блок розрахунку необхідний у ситуаціях, пов'язаних із прийняттям управлінських рішень. При цьому важливу роль відіграє база даних, де містяться планові, фізичні, розрахункові, звітні та інші постійні або оперативні показники. Блок введення і коректування даних використовується для оперативного і своєчасного відображення поточних змін у базі даних.

Модуль створення системи служить для створення набору (ієрархії) правил. Існує два підходи, які можуть бути покладені в основу модуля створення системи: використання алгоритмічних мов програмування і використання оболонок експертних систем

Для представлення бази знань існують спеціально розроблені мови, хоча можна використовувати і будь-яку відому алгоритмічну мову [18].

Оболонка експертних систем являє собою готове програмне середовище, яка може бути пристосована до вирішення певної проблеми шляхом створення відповідної бази знань. У більшості випадків використання оболонок дозволяє створювати експертні системи швидше і легше в порівнянні з програмуванням.

Інтелектуальна інформаційна система

Інтелектуальна інформаційна система (IIС) - це інформаційна система, яка заснована на концепції використання бази знань для генерації алгоритмів рішення економічних задач різних класів в залежності від конкретних інформаційних потреб користувачів.

Програмні засоби, що застосовуються в економічних інформаційних системах, можна розділити на такі групи [18]:

1. Проблемно - орієнтовані пакети економіко - математичного моделювання;

2. Пакети програм статистичного аналізу даних;

3. Програмні засоби інтелектуалізації доступу до бази даних;

4. Засоби евристичного вирішення завдань аналізу діагностики та прогнозування на основі застосування експертних систем (ЕС);

5. Програми аналізу та прогнозування управлінської діяльності на основі використання апарату нейронних мереж, а також баз знань (БЗ) прецедентів;

6. Програмні засоби динамічного планування на основі використання Case - технологій.

Інтелектуальні інформаційні системи охоплюють від 3 до 6 напрямів.

Класифікація ІІС. Залежно від совій природи знання буває фактуальне та операційне.

Залежно від своєї природи знання буває фактуальне та операційне.

Фактуальне знання - осмислені дані. Операційне знання - загальні залежності між фактами, які дозволяють інтерпретувати дані або витягати з них нову інформацію.

До головних недоліків традиційної ІС відносяться:

1. Слабка адаптованість до інформаційних потреб користувача;

2. Неможливість вирішувати завдання, що погано формалізуються.

Перераховані недоліки усуваються в ІІС. ІІС мають такі характерні

ознаки: розвинені комунікативні здібності; вміння вирішувати задачі складні та ті, що погано формалізуються (характеризуються наполовину якісним і кількісним описом, а добре формалізуються завдання - повністю кількісним описом); здатність до розвитку і самонавчання.

Умовно кожному з цих ознак відповідає свій клас 1ВС. Класифікація ІІС наведена у таблиці 9.1.

Інтелектуальні БД - відрізняються від звичайних БД можливістю вибірки за запитом інформації, яка може явно не зберігатися, а виводитися з наявної БД (наприклад, вивести список товарів, ціна яких вище галузевої).

Природно-мовний інтерфейс припускає трансляцію природно-мовних конструкцій на машинний рівень представлення знань. При цьому здійснюється розпізнавання і перевірка написаних слів за словниками і синтаксичним правилам. Даний інтерфейс полегшує звернення до інтелектуальних БД, а також голосове введення команд в системах управління.

Таблиця 9.1

Класи інтелектуальних інформаційних систем

Гіпертекстові системи призначені для пошуку текстової інформації за ключовими словами в базах.

Системи контекстної допомоги - окремий випадок гіпертекстових і природно-мовних систем.

Системи когнітивної графіки дозволяють здійснювати взаємодію користувача IIС з допомогою графічних образів.

Системи підтримки прийняття рішень

У процесі свого розвитку системи підтримки прийняття рішень пройшли наступний шлях.

Перші системи - системи обробки транзакцій (TSP) - це комп'ютерні системи, призначені для виконання рутинних операцій реєстрації, накопичення, зберігання та видачі інформації в заздалегідь заданій формі. Як бачимо, в рамках таких систем прийняття рішень забезпечувалося тільки інформацією. штучний інтелект комп'ютерний

Наступним етапом розвитку інформаційних систем була поява концепції автоматизованої системи управління (АСУ). На Заході ця концепція отримала назву MIS. Це комп'ютерна система, призначена для забезпечення своєчасною інформацією, необхідної для прийняття управлінських рішень. Рівень підтримки рішень при використанні даної концепції - інформаційний, застосовуються окремі моделі і методи для прийняття оптимальних рішень [18].

Відзначимо, що в істотній мірі характер всіх поколінь систем та їх концепцій визначався технічними можливостями обробки інформації, наявними на той період. Системи автоматизації конторської діяльності (OAS) реалізовували розподілені бази даних. Усувалась зайва централізація. З'явилися локальні обчислювальні мережі на базі середніх ЕОМ. Рівень підтримки рішень - інформаційний, застосовуються окремі моделі і методи для прийняття оптимальних рішень. OAS - це комп'ютерна система для виконання комплексу операцій функціонування системи управління як такої.

Наступний етап - системи підтримки прийняття рішень (DDS).DDS - діалогова комп'ютерна система, що використовує формалізовані правила і моделі об'єкта управління спільно з базою даних і особистим досвідом менеджера для вироблення і перевірки варіантів управлінських рішень. Система цього роду інформаційно не забезпечує процес прийняття рішень, а бере участь у ньому. Вершиною розвитку інформаційних систем є експертні системи (ES).

Експертна система - це комп'ютерна система, що використовує знання одного або кількох експертів, представлені в деякому формальному вигляді, для вирішення задач прийняття рішень (ESS - це варіант рішень DDS для вищого керівництва).

Таблиця 9.2

Користувачі різних типів інформаційних систем

Приклади завдань, що вирішуються із залученням СППР: вибір методів завоювання ринку побутової техніки; оцінка перспективності видів альтернативного пального для автомобілів.

Отже, система підтримки прийняття рішень - діалогова автоматизована інформаційна система, що використовує правила рішень і відповідні моделі з базами даних, а також інтерактивний комп'ютерний процес моделювання, що підтримує прийняття самостійних і неструктурованих рішень окремими менеджерами і особистим досвідом особи, яка приймає рішення, для отримання конкретних, реалізованих рішень проблем, що не піддаються вирішенню звичайними методами.

Останнім часом СППР починають застосовуватися і в інтересах малого та середнього бізнесу (наприклад, вибір варіанта розміщення торгових точок, вибір кандидатури на заміщення вакантної посади, вибір варіанта інформатизації і т.д.). Загалом, вони здатні підтримати індивідуальний стиль і відповідати персональним потребам менеджера [6].

Існують системи, створені для вирішення складних проблем у великих комерційних і державних організаціях:

У галузі авіаперевезень використовується система підтримки прийняття рішень - Аналітична Інформаційна Система Управління. Вона була створена American Airlines, але використовується і рештою компаній, виробниками літаків, аналітиками авіаперевезень, консультантами та асоціаціями. Ця система підтримує безліч рішень в цій галузі шляхом аналізу даних, зібраних під час утилізації транспорту, оцінки вантажопотоку, статистичного аналізу графіка. Наприклад, вона дозволяє робити прогнози для авіаринку по часток компаній, виручці і рентабельності. Таким чином, ця система дозволяє керівництву авіакомпанії приймати рішення щодо ціни квитків, запитів в транспорті і т.д.

Геоірафічна інформаційна система - це спеціальна категорія систем підтримки, яка дозволяє інтегрувати комп'ютерну графіку з географічними БД і з іншими функціями систем підтримки прийняття рішень. Наприклад, IBMs GeoManager - це система, яка дозволяє конструювати і показувати карти та інші візуальні об'єкти для допомоги при прийнятті рішень щодо географічного розподілу людей і ресурсів. Наприклад, вона дозволяє створити географічну карту злочинності і допомагає вірно перерозподілити сили поліції. Також а використовують для вивчення ступеня урбанізації, в лісовій промисловості, залізничному бізнесі і т.д.

Размещено на Allbest.ru