Анализ использования экспертных систем

Annotation: The article describes various types of expert systems. The expediency of their use is grounded, a brief description of the algorithm for developing expert systems is also given.

В самое последнее время были созданы программы для вычислительных машин, обеспечивающие экспертизу в различных областях знаний, которые получили название экспертных систем (ЭС). Особое внимание в этом плане уделяется медицине, проблемам управления производством, обнаружению газовых и нефтяных месторождений, налоговой политике, составлению расписания работы, различного рода технологическим процессам. Программы, работающие в качестве экспертных систем в некоторых из названных областей, делаются так, чтобы они были коммерчески доступны; некоторые из них рассчитаны на мини-компьютеры. По замыслу экспертная система должна усвоить существенную часть знаний человека-эксперта в конкретной области и быть в состоянии использовать накопленную информацию так, как это делал бы человек. Например, экспертная система в области медицины должна уметь ставить диагноз, т.е. при подаче на вход в качестве данных симптомов пациента программа должна давать заключение о возможных заболеваниях .

Основные отличия ЭС от других программных документов - использование не только данных, но и знаний, применение специального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Экспертные системы предназначены для решения задач, которые не имеют алгоритмов, содержат неформализованные, экспертные знания и характеризуются неполными и неточными исходными данными. Экспертная система сама строит алгоритм решения таких задач в соответствии с имеющимися исходными данными. Главная особенность ЭС - представление знаний в форме, легко обрабатываемой на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи. Поэтому применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Обрабатывая знания, ЭС их анализирует, сравнивает, оценивает и выбирает путь решения задачи.

Объектом работы ЭС является информация, представленная специальным образом в виде правил, совокупность которых рассматривается как знание о конкретной предметной области.

ЭС охватывают самые разные предметные области, среди которых лидируют бизнес, производство, медицина, проектирование и системы управления. Во многих случаях ЭС являются инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта. Кроме того, ЭС может выступать в роли:

1) Консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей;

2) Ассистента эксперта-человека в процессах анализа вариантов решений. Для классификации ЭС используются следующие признаки:

A) Способ формирования решения;

Б) Способ учета временного признака;

B) Вид используемых данных и знаний;

Г) Число используемых источников знаний.

По способу формирования решения ЭС можно разделить на анализирующие и синтезирующие. В системах первого типа осуществляется выбор решения из множества известных решений на основе анализа знаний, в системах второго типа решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний. В зависимости от способа учета временного признака ЭС делят на статические и динамические.

ЭС могут создаваться с использованием одного или нескольких источников знаний. В общем случае ЭС состоит из следующих основных компонент: базы знаний, рабочей памяти (базы данных), решателя (интерпретатора), системы объяснений, модуля приобретения знаний, интерфейса с пользователем.

Разработка ЭС выполняется группой людей, включающей экспертов, инженеров по знаниям и программистов. Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС, определяет способ представления знаний в ЭС.

При наличии коллектива экспертов возникает проблема оценки непротиворечивости формулируемых ими суждений. В такой ситуации могут применяться известные способы экспертного оценивания (методы ранжирования, парных сравнений, непосредственной оценки) или выделяется среди экспертов один, отвечающий за непротиворечивость знаний

В основе технологии разработки ЭС лежат шесть основных этапов, включающих идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование и опытную эксплуатацию.

Условие возможности реализации ЭС можно сформулировать в виде следующих требований:

1. Существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;

2. Эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, так как в противном случае будет невозможно оценить качество разработанной ЭС;

3. Эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы;

4. Решение задачи требует только рассуждений, а не действий;

5. Задача не должна быть слишком трудной (то есть ее решение должно занимать у эксперта несколько часов, а не недель или лет);

6. Задача, хотя и не должна быть выражена в формальном виде, все же должна относиться к достаточно «понятной» и структурированной области, то есть должна существовать возможность выделения основный понятий, отношений и способов получения решения задачи;

7. Решение задачи не должно в значительной степени опираться на «здравый смысл» (то есть широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не представляется возможным в достаточном количестве заложить в ЭС.

Основной отличительной функцией ЭС является умение давать правильные предсказания, рекомендации на основе обработки поступающих данных и выявления устойчивых (закономерных) связей между характеристиками данных.

Данные системы обладают средствами самостоятельного извлечения знаний из данных, поступающих в систему в ходе ее создания и эксплуатации. Это дает возможность ЭС обнаруживать противоречия между имеющимися и вновь поступающими знаниями и данными (проверка адекватности базы знаний). Подобные возможности позволяют рассматривать данный класс ЭС как «активные» экспертные системы, выполняющие роль активного помощника пользователя.

Анализ показывает, что применение ЭС эффективно в тех случаях, когда:

1) Решаемые задачи характеризуются слабой формализацией процесса решения.

2) Предметная область достаточно узка, чтобы можно было создать всеобъемлющую БЗ и механизм обработки знаний; имеется возможность привлечения экспертов для составления БЗ, и эксперты в целом имеют одинаковое представление о решаемых проблемах и ожидаемых результатах их решения.

3) Решение проблемы возможно экспертным путем.

4) Имеет место неполнота данных.

5) Проблема легко разделяется на ряд более мелких автономных проблем;.

6) Эффект решения проблемы очевиден и будет иметь место даже при частичном или неоптимальном ее решении.

Применение ЭС нецелесообразно, если:

1) Прикладная область весьма широка.

2) Отсутствует возможность оценить эффективность решения.

3) Факты и отношения между ними описать трудно или невозможно.

4) Не найден точный методы решения проблем.

5) Нет надежных экспертов в рассматриваемой области.

Главными достоинствами ЭС являются следующие:

1) Решение с помощью ЭВМ неформализованных задач.

2) Накапливание знаний.

3) Автоматизация программирования и привлечения к разработке прикладных программ специалистов, не обученных основами программирования.

4) Получение решений, основанных на опыте большого числа специалистов-экспертов.

В ходе данного исследования было выявлены следующие преимущества от использования ЭС.

1. Постоянство. Человеческая компетенция ослабевает со временем. Перерыв в деятельности человека-эксперта может серьёзно отразиться на его профессиональных качествах.

2. Легкость передачи или воспроизведения знаний. Передача знаний от одного человека к другому, как правило, долгий и дорогой процесс, в отличие от которого передача электронной информации представляет собой простой процесс копирования программы или файла данных.

3. Устойчивость результатов. Эксперт-человек может принимать в тождественных ситуациях разные решения из-за эмоциональных факторов. Результаты ЭС - всегда стабильны.

4. Стоимость. Услуги экспертов, особенно высококвалифицированных, очень дороги. В противоположность этому ЭС характеризуются дорогостоящей разработкой, но дешевой эксплуатацией.

ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ

1. Введение в искусственный интеллект [Текст]: учеб. пособие для студентоввузов / Л.Н. Ясницкий. - М. : Академия, 2005. - 175 с.: ил. - (Высшее профессиональное образование). - Библиогр.: с. 170-173. - 5100 экз. - 1ББК 5-7695-1958-4. 15 экз. [Гриф УМО МО РФ]

2. Введение в искусственный интеллект [Текст] : конспект лекций : учеб.пособие / Д.В. Смолин. - 2-е изд., перераб. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 259 с. :ил. - Библиогр.: с. 253-255. - 1000 экз. - 1ББК 978-5-9221-0862-1 (в пер.)

3. Искусственные нейронные сети. Теория и практика [Текст] / В. В. Круглов, В.В. Борисов. - 2-е изд. - М. : Горячая линия-Телеком, 2002. - 382 с. :ил., граф.,табл. - Библиогр.: с. 377-378. - 1ББК 5-93517-031-0 (в пер) 3 экз.

4. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. - М.: Горячая линия -Телеком, 2010. - 496 с.

5. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. -- М.: Финансы и статистика, 2002, 344с.

Размещено на Allbest.ru