Экспертные системы (общие понятия)

Экспертные системы - это прикладные системы ИИ, в которых база знаний представляет собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. Экспертные системы предназначены для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных (вредных) для них условиях.

Обычно экспертные системы рассматриваются с точки зрения их применения в двух аспектах: для решения каких задач они могут быть использованы и в какой области деятельности. Эти два аспекта накладывают свой отпечаток на архитектуру разрабатываемой экспертной системы.

Можно выделить следующие основные классы задач, решаемых экспертными системами:

· диагностика,

· прогнозирование,

· идентификация,

· управление,

· проектирование,

· мониторинг.

Наиболее широко встречающиеся области деятельности, где используются экспертные системы:

· медицина,

· вычислительная техника,

· военное дело,

· микроэлектроника,

· радиоэлектроника,

· юриспруденция,

· экономика,

· экология,

· геология (поиск полезных ископаемых),

· математика.

Структура экспертных систем

Когда целесообразно использование экспертных систем

Экспертные системы целесообразно использовать тогда, когда 1) разработка ЭС возможна, 2) оправдана и 3) методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче.

Рассмотрим более подробно эти условия.

Разработка ЭС возможна, когда:

· существуют эксперты в данной области;

· эксперты должны сходиться в оценке предлагаемого решения;

· эксперты должны уметь выразить на естественном языке и объяснить используемые методы;

· задача требует только рассуждений, а не действий;

· задача не должна быть слишком трудной, ее решение должно занимать у эксперта до нескольких часов или дней, а не недель или месяцев;

· задача должна относиться к достаточно структурированной области;

· решение не должно использовать в значительной мере здравый смысл (т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования).

Разработка ЭС оправдана, если:

· решение задачи принесет значительный эффект:

· использовать человека-эксперта невозможно из-за ограниченного количества экспертов или из-за необходимости выполнения экспертизы одновременно во многих местах;

· при передаче информации эксперту происходит значительная потеря времени или информации;

· необходимо решать задачу в окружении, враждебном человеку.

Методы инженерии знаний соответствуют задаче, если задача обладает следующими характеристиками:

· может быть естественным образом решена посредством манипуляции с символами, а не с числами;

· имеет эвристическую природу, т.е. не годится задача, которая может быть решена гарантированно с помощью некоторых формальных процедур;

· должна быть достаточно сложной, чтобы оправдать затраты, но не чрезмерно сложной;

· должна быть достаточно узкой, но практически значимой.

Этапы создания экспертных систем

В проектировании экспертных систем можно выделить следующие этапы:

ИДЕНТИФИКАЦИЯ

Определение участников и их ролей в процессе создания и эксплуатации экспертной системы

В процессе создания экспертной системы могут участвовать следующие специалисты: инженеры по знаниям, эксперты, программисты, руководитель проекта, заказчики (конечные пользователи). При реализации сравнительно простых экспертных систем программистов может не быть. Роль инженера по знаниям - выуживание профессиональных знаний из экспертов и проектирование базы знаний экспертной системы и ее архитектуры. Программист необходим при разработке специализированного для данной экспертной системы программного обеспечения, когда подходящего стандартного (например, оболочки для создания экспертных систем) не существует или его возможностей не достаточно и требуются дополнительные модули.

В процессе эксплуатации могут принимать участие конечные пользователи, эксперты, администратор.