<<
>>

4.3.1. Структура и назначение экспертных систем

В настоящее время среди всех систем искусственного интеллекта (ИИ) наибольшее распространение (по некото­рым оценкам до 90%) получили экспертные системы (ЭС) различных типов. Объяснение этому находится в самой исто­рии развития технологии искусственного интеллекта.
Если условно проследить начало этой истории по десятилетиям [38], увидим, что в 60-х гг. XX в. специалисты в области ИИ пытались моделировать сложный процесс мышления, отыс­кивая общие методы решения широкого класса задач и реа­лизуя их в универсальных программах. Как уже отмечалось, большая часть таких попыток была неудачной.

Дальнейшие исследования в 70-е гг. были сконцентриро­ваны на разработке двух групп методов:

♦ методов представления задач (в стремлении сформу­лировать решаемую проблему так, чтобы ее было лег­че решить);

♦ методов поиска (вывода) ответа (в стремлении создать достаточно хитроумные способы управления ходом решения задачи, обеспечивающие приемлемый расход машинных ресурсов).

Однако и эта стратегия не принесла реальных успехов.

Только в конце 70-х гг. был сделан принципиальный вы­вод: эффективность программы при решении интеллекту­альных задач в большей степени зависит от знаний, кото­рыми она обладает, а не только от используемых формализ­мов и схем вывода. Чтобы сделать систему интеллектуаль­ной, ее нужно снабдить множеством высококачественных знаний о некоторой предметной области. Это послужило основой новой концепции развития систем ИИ — создания специализированных программных систем, каждая из кото­рых является как бы экспертом в некоторой узкой пред­метной области. Такие программы в дальнейшем и стали называть экспертными системами.

Огромный интерес к ЭС обусловлен тремя основными об­стоятельствами [22]:

♦ ЭС ориентированы на решение широкого круга задач в ранее не формализуемых областях, которые считались малодоступными для использования ЭВМ;

♦ ЭС предназначены для решения задач в диалоговом ре­жиме со специалистами (конечными пользователями), от которых не требуется знания программирования — это резко расширяет сферу использования вычисли­тельной техники, которая в данном случае выступает как инструмент подкрепления (поддержки) памяти специалиста и усиления его способностей к логическо­му выводу;

♦ специалист, использующий ЭС для решения своих за­дач, может достигать, а иногда и превосходить по результатам возможности экспертов в данной обла­сти знаний, что позволяет резко повысить квалифи­кацию рядовых специалистов за счет аккумуляции знаний в ЭС, в том числе знаний экспертов высшей квалификации.

Свое название ЭС получили по двум причинам:

♦ информацию (знания) для них поставляют эксперты;

♦ ЭС выдает решения, аналогичные тем, которые фор­мулируют эксперты.

Понятие "эксперт" заслуживает отдельного обсуждения.

По Д. Уотермену эксперт (англ. domain expert — знаток, специалист в области, сфере деятельности) — человек, кото­рый за годы обучения и практики научился чрезвычайно эф­фективно решать задачи, относящиеся к конкретной пред­метной области [54]. Главным в этом определении является требование к эксперту, которое предъявляются и к ЭС: эф­фективность решения конкретных задач из узкой предмет­ной области.

В соответствии с определением П. Джонса [54] "эксперт — это человек, который благодаря обучению и опыту может делать то, что мы все, остальные люди, делать не умеем; эксперты работают не просто профессионально, но к тому же уверенно и эффективно. Эксперты обладают огромными познаниями и пользуются различными приемами и уловками для применения своих знаний к проблемам и заданиям; они также умеют быстро переворошить массу несущественной информации, чтобы добраться до главного, и хорошо умеют распознавать в ситуациях, с которыми сталкиваются, при­меры тех типовых проблем, с которыми они уже знакомы. В основе поведения экспертов лежит совокупность практи­чески применимых знаний, которую мы будем называть ком­петентностью. Поэтому разумно предположить, что экс­перты — это те люди, к которым надо обратиться, когда мы желаем проявить компетентность, делающую возможным такое поведение, как у них".

Отметим, что в обоих определениях подчеркиваются ис­точники знаний экспертов — обучение и практика (опыт).

Таким образом, можно дать следующее определение: под ЭС понимается программная система, выполняющая дей­ствия, аналогичные тем, которые выполняет эксперт в не­которой прикладной предметной области, делая определен­ные заключения в ходе выдачи советов и консультаций.

Каково же назначение ЭС? В табл. 4.1.1 приведены ос­новные области их применения (в порядке уменьшения чис­ла ЭС, используемых в данной области).

Структура типовой ЭС представлена на рис. 4.3.1.

На рисунке обозначены: СОЗ — система, основанная на знаниях; ЛП — лингвистический процессор; РП (БД) — рабо­чая память (база данных); БЗн — база знаний; МЛВ — меха­низм (машина) логического вывода; КПЗн — компонент при­обретения знаний; Коб — компонент объяснений.

Дадим краткую характеристику структурных элементов ЭС.

СОЗ представляет собой программную систему, состоя­щую из трех элементов: БЗн, МЛВ и РП (БД).

БЗн — часть ЭС (СОЗ), предназначенная для генерации и поддержания динамической модели знаний о предметной области (в качестве возможных моделей знаний могут ис­пользоваться продукционные, сетевые или фреймовые мо­дели).

МЛВ — часть ЭС (СОЗ), реализующая анализ поступаю­щей в ЭС и имеющейся в ней информации и формирование (вывод) на ее основе новых заключений (суждений) в ответ на запрос к системе.

Таблица 4.1.1
№ п/п Область применения ЭС
1 Проектирование экспертных систем
2 Медицинский диагноз и консультации по лечению
3 Консультации и оказание помощи пользователю по решению задач в различных предметных областях
4 Автоматическое программирование, проверка и анализ программного обеспечения
5 Проектирование сверхбольших интегральных схем. Обучение в различных предметных областях
6 Техническая диагностика и выработка рекомендаций по ремонту оборудования
7 Планирование в различных предметных областях.

Анализ данных в различных предметных областях (в том числе и

статистический).

Интерпретация геологических данных и выработка рекомендаций по обнаружению полезных ископаемых

8 Интерпретация данных и планирование эксперимента в ходе иаучных исследований в области биологии.

Решение задач, связанных с космическими исследованиями

9 Обеспечение научных исследований в химии, выработка рекомендаций по синтезу соединений
10 Управление проектированием, технологическими процессами и промышленным производством. Анализ и синтез электронных схем.

Формирование математических понятий, преобразование математических выражений

11 Анализ рисков в политике и экономике

РП (БД) — часть ЭС (СОЗ), предназначенная для инфор­мационного обеспечения работы МЛВ, прежде всего в части хранения и обработки поступивших (новых) фактов (сужде­ний) и промежуточных результатов логического вывода.

Основные области применения ЭС

Лингвистический процессор предназначен для обеспече­ния комфортного интерфейса между конечным пользовате­лем и ЭС. В нем реализуются процедуры морфологического, синтаксического и семантического контроля поступающих в систему запросов и приведение их к виду, "понятному" ЭВМ. При выдаче ответной информации осуществляется обратная

Рис. 4.3.1. Структура экспертной системы

операция — заключение "переводится" на ограниченный ес­тественный язык, понятный конечному пользователю. От­метим, что в первых ЭС ЛП отсутствовал, так как общение с машиной осуществлялось на (строго) формальном языке. В дальнейшем (особенно при переходе к ЭВМ пятого поколе­ния) значимость ЛП в составе ЭС будет возрастать.

Компонент приобретения знаний предназначен для обес­печения работы инженера знаний по поддержанию модели знаний, адекватной реальной предметной области (генера­ции БЗн, ее тестирования, пополнения новыми знаниями, исключения неверных (ставших таковыми) знаний и т. п).

Наличие Коб, обеспечивающего по запросу пользовате­ля выдачу информации о ходе и исходе логического вывода, принципиально отличает ЭС от всех других программных систем. Дело в том, что в большинстве случаев конечному пользователю недостаточно сообщить лишь конечное заклю­чение ЭС, которое он должен (может) использовать в своей профессиональной деятельности. Гораздо большее доверие вызывает у него конечный вывод, подтвержденный понят­ными промежуточными рассуждениями. Кроме того, с по­мощью Коб можно организовать процесс обучения конечных пользователей работе с ЭС. В обучающих ЭС Коб играет еще более важную роль.

Важным классом СОЗ является класс интеллектуальных пакетов прикладных программ (ППП). Структура такого па­кета приведена на рис. 4.3.2.

Интеллектуальные ППП дают возможность конечному пользователю решать прикладные задачи по их описаниям и исходным данным без программирования — генерация ("сбор­ка") программы "под задачу" осуществляется автомати­чески механизмом логического вывода. БЗн в интеллектуаль­ном ППП может строиться по любому из известных эвристи­ческих методов (часто используются семантические сети и фреймы), лишь бы настраиваемая МЛВ программа была эф­фективна для решения поставленной задачи.

Рис. 4.3.2. Структура интеллектуального пакета прикладных программ

<< | >>
Источник: Балдин К. В., Уткин В. Б.. Информационные системы в экономике: Учебник. — 5-е изд. — М.: Издательско-торго- вая корпорация «Дашков и К0», — 395 с.. 2008

Еще по теме 4.3.1. Структура и назначение экспертных систем:

  1. 6.1.3. Экспертные системы
  2. 4.3.2. Классификация, этапы и средства разработки экспертных систем
  3. 4.3. Этапы проектирования экспертных систем
  4. Назначение и структура активного счета
  5. Назначение и структура пассивного счета
  6. Структура и назначение инструментария
  7. Назначение и структура активно-пассивного счета
  8. 9.1. Цель, назначение и структура оборотного капитала
  9. 14.1. ОБОРОТНЫЙ КАПИТАЛ: ЦЕЛЬ, НАЗНАЧЕНИЕ, СТРУКТУРА
  10. 26. НАЗНАЧЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ PROJECT EXPERT
  11. Глава 11. СИСТЕМА СПЕЦИАЛЬНЫХ БЮДЖЕТНЫХ И ВНЕБЮДЖЕТНЫХ ФОНДОВ: НАЗНАЧЕНИЕ, ИСТОЧНИКИ И МЕХАНИЗМЫ ФОРМИРОВАНИ
  12. 7.5. Кредитная система и ее элементы. Банковская система РФ: понятие, структура, этапы становления
  13. Структура финансовой системы. Европейская система интегрированных экономических счетов
  14. Экспертное заключение
  15. 6.3. Инструментальные системы совершенствованиябизнес-систем6.3.1. Функциональная структура системы АШ8
  16. Метод экспертных оценок
  17. Структура и источники формирования финансовых ресурсов некоммерческих организаций. Денежные фонды целевого назначения. Направления использования финансовых ресурсов. Смета доходов и расходов
  18. 4.5. Выявление экспертных оценок
  19. 2.4. ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ В МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
  20. 5.5. Интеграция экспертных оценок