<<
>>

Этапы проектирования экспертных систем. 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 сформу-лировать 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 об-стоятельствами [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 ре-жиме 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 фор-мулируют 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 ком-петентностью. 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 ис-точники 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?

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 ис-пользоваться 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.

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

операция — заключение “переводится” на ограниченный ес-тественный 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 обес-печения 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).

Интеллектуальные ППП дают возможность конечному пользователю решать прикладные задачи по их описаниям и исходным данным без программирования — генерация (“сбор-ка”) 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.

<< | >>
Источник: В. Б. Уткин. Информационные системы в экономике. 2008

Еще по теме Этапы проектирования экспертных систем. Структура и назначение экспертных систем:

  1. Классификация, этащл и средства разработки экспертных систем
  2. Задачи и структура экспертного заключения (отчета)
  3. CASE-технологии проектирования автоматизированных информационных систем
  4. Структура финансовой системы. Европейская система интегрированных экономических счетов
  5. Характеристика экспертных процедур
  6. Подбор экспертов и формирование экспертных групп
  7. Анализ и обработка экспертных оценок
  8. Методологические основы проектирования и применения информационных систем в экономике
  9. Этапы развития международной валютной системы
  10. Экспертно-аналитическая деятельность Счетной палаты
  11. Общие требования к содержанию экспертного заключения (отчета)
  12. ортфель «экспертных» акций
  13. Принципы построения и этапы проектирования базы данных
  14. Мировая финансовая система: этапы развития