Экспертная система

Размещено на http://www.allbest.ru/

Экспертная система -- компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Экспертные системы были предложены в 1832 году С.Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например, определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний -- как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

В настоящее время «классическая» концепция экспертных систем, сложившаяся в 70-80 годах прошлого века, переживает серьезный кризис, по всей видимости, связанный с её глубокой ориентацией на общепринятый в те годы текстовый человеко-машинный интерфейс, который в настоящее время в пользовательских приложениях полностью вытеснен графическим (GUI). Кроме того, «классический» подход к построению экспертных систем плохо согласуется с реляционной моделью данных, что делает невозможным эффективное использование для организации баз знаний таких систем. Все приводимые в литературных и интернет-источниках примеры «известных» или «распространенных» экспертных систем на самом деле относятся к 80-м годам прошлого столетия и в настоящее время давно не существуют, либо безнадежно устарели и поддерживаются лишь немногочисленными энтузиастами. С другой стороны, нередко в качестве маркетингового хода экспертными системами объявляются современные программные продукты, в «классическом» понимании таковыми не являющиеся (например, компьютерные справочно-правовые системы). Предпринимаемые энтузиастами попытки объединить «классические» подходы к разработке экспертных систем с современными подходами к построению пользовательского интерфейса не находят поддержки среди крупных компаний-производителей программного обеспечения и по этой причине остаются пока в экспериментальной стадии.

Структура ЭС представляет следующую структуру ЭС:

Интерфейс пользователя

Пользователь

Интеллектуальный редактор базы знаний

Эксперт

Инженер по знаниям

Рабочая (оперативная) память

База знаний

Решатель (механизм вывода)

Подсистема объяснений

База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.

Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила -- набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.

В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке Пролог с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.

Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.

Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» -- в рабочей памяти.

База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:

эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;

инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;

программисты, осуществляющие реализацию ЭС.

Режимы функционирования.

ЭС может функционировать в 2-х режимах.

Режим ввода знаний -- в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.

Режим консультации -- пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

Классификация ЭС:

Интерпретация данных

Диагностирование

Мониторинг

Проектирование

Прогнозирование

Сводное Планирование

Обучение

Управление

Ремонт

Отладка

Классификация ЭС по связи с реальным временем

Статические ЭС -- это ЭС, решающие задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.

Динамические ЭС -- это ЭС, решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Этапы разработки ЭС

Этап идентификации проблем -- определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.

Этап извлечения знаний -- проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

Этап структурирования знаний -- выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.

Этап формализации -- осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.

Реализация ЭС -- создается один или несколько прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.

Этап тестирования -- производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

Наиболее известные/распространённые ЭС

CLIPS -- весьма популярная оболочка для построения ЭС (public domain)

OpenCyc -- мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов

WolframAlpha -- поисковая система, интеллектуальный «вычислительный движок знаний»

MYCIN -- наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.

HASP/SIAP -- интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.

Акинатор -- интернет-игра. Игрок должен загадать любого персонажа, а Акинатор должен его отгадать, задавая вопросы. База знаний автоматически пополняется, поэтому программа может отгадать практически любого известного персонажа.

эксперт логический знание механический

Размещено на Allbest.ru