Экспертные системы как наиболее значимое практическое направление применения интеллектуальных систем на современном этапе

 

Экспертная система (ЭС) – это система,которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы. ЭС имитируют процесс рассуждения экспертов, используя это для решения специфических задач.

ЭС могут функционировать лучше, чем некоторые отдельные эксперты в отдельной узкой области экспертизы.

Эта возможность может иметь значительное влияние как на деятельность профессиональных консультантов (финансовых аналитиков, юристов, аудиторов и др.) и на организации и их менеджмент.

Технологию построения ЭС часто называют инженерией знаний.

Широкое применение ЭС обусловлено тем, что они представляют знания символически, исследуют и объясняют свои процессы рассуждения и предназначены для предметных областей, в которых людям для достижения мастерства необходимы годы специального обучения и практики.

nДинамическая ЭС – ЭС, в которй информация о предметной области изменяется за время решения задачи. Такую предметную область можно назвать динамической. Если ЭС использует динамическое представление или решает динамические задачи, то, соответственно, она работает в динамической проблемной среде. Задачи, при решении которых требуется учет фактора времени и изменение данных о реальных процессах называют динамическими. Важность времени в динамических проблемных средах определила название таких ЭС как ЭС реального времени.

nСтатическая ЭС – ЭС в которой решаемые задачи явно не учитывают факор времени и не изменяют в процессе решения данные об окружэающем мире. ЭС работает в статической проблемной среде, если она использует статическое представление и решает статические задачи.

Типовая структура экспертных систем. Составные части экспертной системы

Экспертная система (ЭС) - сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующий этот эмпирический опыт для консультации менее квалифицированных пользователей.

 

 

Это упрощенная структура экспертной системы. Конкретная экспертная система может отличаться от данной структуры в сторону усложнения, но любая экспертная система должна содержать представленные блоки.

Определения элементов системы:

Пользователь - специалист предметной области для которого предназначена эта система, обычно его квалификация невысока.

Инженер по знаниям – специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли буфера между экспертом и базой знаний, синонимы: аналитик, инженер-интерпретатор.

Интерфейс пользователя – комплекс программ реализующих диалог пользователя с экспертной системой как на стадии ввода информации, так и при получении результатов.

База знаний – ядро экспертной системы, совокупность знаний предметной области записанных на магнитном носителе в формате понятном эксперту и пользователю.(обычно на некотором языке приближенном к естественному), кроме этого существует представление базы знаний во внутреннем машинном представлении.

 

 

Решатель – программа моделирующая ход рассуждения эксперта на основании знаний хранящихся в безе знаний, синонимы: дедуктивная машина, блок логического вывода.

Подсистема объяснений – программа позволяющая пользователю получить ответ на вопрос: «как была получена та или иная рекомендация?» и «почему система приняла такое решение?».

«как?» - трассировка всего процесса получения решения указанием всех использованных фрагментов базы знаний.

«почему?» - ссылка на умозаключения предшествующие полученному решению, те отвод на шаг назад.

 

Классификация систем ЭС

Классификация экспертных систем по задаче:

- интерпретация данных (процесс определения смысла данных)

- диагностика (соотнесение объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности в некоторой системе)

- мониторинг (непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе данных)

- проектирование (подготовка спецификаций на создание объектов с заранее определенными свойствами)

- прогнозирование (Willard - предсказание погоды, Plant –предсказание урожая)

- планирование (ISIS – планирование промышленных заказов, MORGEN –планирование эксперимента)

- обучение

- управление

- поддержка принятия решения (Crisys – выбор стратегии фирмы)

 

Классификация систем основанных на знаниях

Классификация экспертных систем по связи с реальным временем:

n Статические – разрабатываются в предметных областях, в котрых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени.

n Квази – динамические - интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным период времени (микробиологические Ис, для лабораторных измерений)

n Динамические - работают в соответствии с датчиками реального времени (мониторинг в операционных палатах)

Классификация систем основанных на знаниях

Классификация экспертных систем по типу ЭВМ:

- ЭС Для решения уникальных задач на супер ЭВМ

- ЭС На ЭВМ средней производительности

- На символьных мониторах

- На мини ЭВМ

- На ПК

Классификация систем основанных на знаниях

Классификация экспертных систем по степени интеграции:

 

- автономные (в которых не надо применять методы моделирования, работают в режиме консультации)

 

- гибридные (используют другие программы системы (MatLab, MatCad, MS Excel…)).

Сравнение человеческой и искусственной компетенции: