<<
>>

4.3.2. Классификация, этапы и средства разработки экспертных систем

Существует множество признаков, по которым можно (весьма условно) классифицировать ЭС [49]. По степени слож­ности различают поверхностные и глубинные ЭС, по сте­пени связанности правил продукционные ЭС делят на связ­ные и малосвязные, по типу предметной области выделя­ют статические, динамические ЭС и ЭС реального времени и т.
п. Процесс создания ЭС занимает немало времени, поэтому определенный интерес представляет классификация ЭС по стадиям разработки, изображенная применительно к про­дукционным ЭС на рис. 4.3.3 (заметим, что аналогичные ста­дии в своем жизненном цикле имеют практически все доста­точно сложные программные системы).

Масштабы разработки ЭС предопределили создание спе­циальных инструментальных (аппаратных и программных) средств, систематизированное представление которых состав­ляет содержание рис. 4.3.4.

Следует отметить, что первоначально разработка ЭС осу­ществлялась на традиционных алгоритмических языках

База знаний содержит: 10—200 правил;

200—500 правил;

500—1000 правил;

1000—1500 правил;

1500—3000 правил.

Рис. 4.3.3. Классификация экспертных систем по стадиям разработки

программирования с реализацией на универсальных ЭВМ. В дальнейшем были созданы как специализированные аппарат­ные и программные средства, так и средства автоматиза­ции программирования. Появились и оболочки ЭС, которые по замыслу авторов должны были существенно упростить (и удешевить) разработку систем. Однако в полной мере эти надежды не оправдались (как показало дальнейшее разви­тие прикладных программных средств не только в области искусственного интеллекта, и не могли оправдаться). Это связано с принципиальной сложностью использования конк­ретной ЭС (даже весьма эффективной в своей предметной области) для решения совершенно других задач, а именно

Рис.

4.3.4. Инструментальные средства разработки экспертных систем

таким путем создавались первые оболочки ЭС. Еще более проблематичной представляются попытки создания так на­зываемых универсальных оболочек, пригодных для примене­ния "во всех" предметных областях.

При создании ЭС наибольшую трудность представля­ет разработка совершенной базы знаний, т. е. моделирова­ние знаний экспертов о некоторой предметной области. Раз­работка любой модели — в том числе и модели знаний — представляет собой полностью не формализуемый процесс, содержащий элементы творчества и строго формальных дей­ствий Условное соотношение "искусства" и "науки" при со­здании ЭС представлено на рис. 4.3.5.

Разработка ЭС включает нескольких этапов [38], основ­ное содержание которых применительно к продукционным системам отражено на рис. 4.3.6.

Процедуры уточнения, перепроектирования и перефор­мулирования не являются обязательными, характерны для

Рис. 4.3.5. Соотношение формальных и неформальных процедур при разработке ЭС

Переформулирование

Тестирование

Рис. 4.3.6. Этапы разработки экспертной системы

разработки достаточно сложных ЭС и, как правило, предпо­лагают проведение нескольких итераций. Отметим, что пе­речисленные этапы работ (идентификация — концептуали­зация — формализация — реализация — тестирование), как и стадии разработки (см. рис. 4.3.3), являются обязательными при создании любой программной системы.

Очевидно, что разработка ЭС является коллективным трудом, в котором принимают участие различные специа­листы. Центральное место в схеме взаимодействия участни­ков создания ЭС занимает инженер знаний (англ. knowledge engineer).

Именно он организует все важнейшие работы и осуществляет их координацию. Ему принадлежит право вы­бора типовых или — при необходимости и наличии соответ­ствующих ресурсов — заказа новых инструментальных средств разработки ЭС. Он работает с предметными экспер­тами, генерирует, тестирует, уточняет и пополняет базу зна­ний и т. д. Направления взамодействия создателей ЭС (этот процесс иногда называют игрой [38]) представлены на рис. 4.3.7.

Как явствует из вышеизложенного, разработка ЭС — сложный, дорогостоящий и длительный процесс. Последнее

Рис. 4.3.7. Схема взаимодействия создателей экспертной системы

Время человеко-лет

4—6 человек

3—5 человек

2—4 человека

30 -- 25 -- 20 15 10 4- 5 0

трудная
умеренно трудная
очень трудная

Проблемная область

Рис. 4.3.8. Затраты времени на создание экспертной системы

обстоятельство иллюстрируется рис. 4.3.8, на котором приве­дены условные затраты времени на создание систем для ре­шения проблем различной сложности [38].

Существует ряд подходов к оценке того, когда же разра­ботка ЭС является рациональной [21, 22, 26]. На наш взгляд, наиболее конструктивен подход Д. Уотермена, который осно­ван на проверке возможности, оправданности и разумнос­ти построения системы.

При этом предлагается считать, что разработка ЭС воз­можна при совместном выполнении следующих основных ус­ловий:

♦ задача не требует общедоступных знаний;

♦ решение задачи требует только интеллектуальных действий;

♦ существуют подлинные (компетентные) эксперты',

♦ эксперты способны описать свои методы (приемы, уловки и т. п.) решения задачи;

♦ эксперты единодушны в своих решениях (или, по край­ней мере, их мнения "хорошо" согласованы);

♦ задача понятна и "не слишком" трудна. Разработка ЭС оправданна, если выполняется хотя бы

одно из следующих основных условий:

♦ получение решения задачи высокорентабельно;

♦ человеческий опыт решения задачи по различным при­чинам утрачивается;

♦ число экспертов в рассматриваемой предметной облас­ти мал о;

♦ опыт решения задачи востребован во многих местах;

♦ опыт нужно применять во враждебных человеку усло­виях.

Наконец, разработка ЭС разумна, если совместно вы­полняются следующие основные условия:

♦ задача требует эвристических решений;

♦ задача требует оперирования символами;

♦ задача "не слишком" проста;

♦ задача представляет практический интерес;

♦ задача имеет размерность, допускающую реализацию.

При всей условности и субъективности проверки нали­чия перечисленных обстоятельств можно по-новому взгля­нуть на причины столь широкой представительности перечня областей применения ЭС (см. табл. 4.1.1).

В заключение напомним о принципиальной важности со­вершенствования базы знаний для эффективности ЭС. Дру­гим важнейшим составным элементом любой системы, осно­ванной на знаниях, в том числе и ЭС, является механизм логического вывода (МЛВ). Обсуждению основ функциониро­вания МЛВ для различных моделей представления знаний посвящен следующий пункт.

<< | >>
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 4.3.2. Классификация, этапы и средства разработки экспертных систем:

  1. 4.3. Этапы проектирования экспертных систем
  2. ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ПОЛИТИКИ ПРИВЛЕЧЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ ЗАЕМНЫХ СРЕДСТВ
  3. 8.1. Этапы разработки системы франчайзинга
  4. 5.2. Этапы разработки системы сбалансированныхпоказателей
  5. 1.2. Цели разработки и классификация экономических информационных систем
  6. 27. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ФИНАНСОВОЙ МОДЕЛИ {БЮДЖЕТОВ) БИЗНЕС‑ПЛАНА. ПОДГОТОВКА НЕОБХОДИМОЙ ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ФИНАНСОВОЙ МОДЕЛИ
  7. 6.1.3. Экспертные системы
  8. 6.1.ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ
  9. § 2. Этапы разработки и реализации инвестиционного проекта
  10. 2. СТРУКТУРА И ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ БИЗНЕС-ПЛАНА
  11. 4.3.1. Структура и назначение экспертных систем