Экспертные системы: структура, назначение, возможности

Часто к экспертным системам предъявляют дополнительное требование - способность иметь дело с неопределенностью и неполнотой. Информация о поставленной задаче может быть неполной или ненадежной; отношения между объектами предметной области могут быть приближенными. Например, может не быть полной уверенности в наличии у пациента некоторого симптома или в том, что данные, полученные при измерении, верны; лекарство может стать причиной осложнения, хотя обычно этого не происходит. Во всех этих случаях необходимы рассуждения с использованием вероятностного подхода.

В самом общем случае для того, чтобы построить экспертную систему, мы должны разработать механизмы выполнения следующих функций системы:

• решение задач с использованием знаний о конкретной предметной области - возможно, при этом возникнет необходимость иметь дело с неопределенностью;
• взаимодействие с пользователем, включая объяснение намерений и решений системы во время и после окончания процесса решения задачи.

Каждая из этих функций может оказаться очень сложной и зависит от прикладной области, а также от различных практических требований. В процессе разработки и реализации могут возникать разнообразные трудные проблемы. Здесь мы ограничился наметками основных идей, подлежащих в дальнейшем детализации и усовершенствованию.

 

Глава 5. Этапы разработки экспертных систем

 

• Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.
• Этап концептуализации знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
• Этап формализации — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
• Этап выполнения — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС.

Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.

• Реализация ЭС — создается один или нескольких прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.
• Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

Первые два этапа разработки экспертной системы составляют логическую стадию, не связанную с применением четко определенного инструментального средства. Последующие этапы реализуются в рамках физического создания проекта на базе выбранного инструментального средства.

 

Глава 6.  Наиболее известные/распространённые ЭС

 

CLIPS — весьма популярная ЭС . Первые версии CLIPS разрабатывались с 1984 года в Космическом центре Джонсона, пока в начале 1990-х не было приостановлено финансирование. CLIPS включает полноценный объектно-ориентированный язык COOL для написания экспертных систем. Хотя она написана на языке Си, её интерфейс намного ближе к языку программирования LISP. Расширения можно создавать на языке Си, кроме того, можно интегрировать CLIPS в программы на языке Си.

OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов. проект по созданию объёмной онтологической базы знаний, позволяющей программам решать сложные задачи из области искусственного интеллекта на основе логического вывода и привлечения здравого смысла. Проект начал Дуглас Ленат в 1984 году. Большая часть сегодняшней работы в проекте Cyc все ещё связана с инженерией знаний — описание фактов об окружающем мире вручную и реализация эффективных механизмов логического вывода на основе этих знаний. Однако ведётся работа над тем, чтобы дать системе Cyc возможность самостоятельно общаться с пользователями на естественном языке, и над ускорением процесса пополнения базы с помощью машинного обучения. Последняя версия OpenCyc, 1.0 была выпущена в июле 2006 года. OpenCyc 1.0 включает в себя полную онтологию Cyc содержащую сотни тысяч выражений, миллионы утверждений, связывающих термы между собой. База знаний содержит 470000 концепций и 306000 фактов и её можно просмотреть на сайте OpenCyc. Первая версия OpenCyc была выпущена в мае 2001 года.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

С развитием компьютерных технологий возрастает роль искусственного интеллекта в повседневной жизни современного общества. Системы распознавания речи, текста, системы диагностики в медицине или других областях, обучающие программы, системы принятия решений – без этого уже не обойтись современному человеку. 
            Экспертная системы – одна из разновидностей искусственного интеллекта. В данном реферате были описаны основные характеристики, рассмотрена структура и функции основных блоков, а так же преимущества перед традиционными информационными системами. 
            Экспертные системы разрабатываются с целью облегчить и автоматизировать деятельность экспертов в той или иной предметной области. В отличие от человека, система не знает усталости, обладает меньшей вероятностью ошибок, и в то же время способна к самообучению, накапливанию опыта подобно эксперту.

Технология экспертных систем используется для решения таких задач, как: диагностика, контроль, инструктаж, управление, в самых разнообразных проблемных областях.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список используемой литературы

 

1. Б.С. Воинов Информационные технологии и системы. 2001г

2. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. — СПб.: Питер, 2000.

3. Н.Л. Дембицкий, А.В. Назаров . Применение методов искусственного интеллекта в проектировании и производстве. 2009г.

4. Г. Долин. Что такое ЭС.- Компьютер Пресс, 1992/2.

Информационные системы в экономике. – М.:Инфра-М,2012г

5. В.С. Крисевич, Л.А. Кузьмич., Экспертные системы для персональных компьютеров: методы, средства: Справочное пособие/ Л.В.Путькина, Т.Г. 6. 6. Пискунова. Интеллектуальные информационные системы. – М.: СПбГУП 2008г.

7. В. О. Сафонов. Экспертные системы- интеллектуальные помощники специалистов.- С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания” России, 1992.

8. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. В. А. Кондратенко, С. 9. В. Трубицына. — М.: Финансы и статистика, 1990.

10. В. Н. Убейко. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.

11. ru.wikipedia.org