Технология разработки экспертной системы. Выбор подходящей проблемы для разработки экспертной системы

 

Глава 3. Анализ теории экспертных систем и выводы

 

 3.1.Выбор подходящей проблемы  для разработки экспертной системы.

Этот этап включает деятельность, предшествующую решению начать разрабатывать конкретную ЭС. Он включает:

- определение проблемной  области и задачи;

- нахождение эксперта, желающего  сотрудничать при решении проблемы, и назначение коллектива разработчиков;

- определение предварительного  подхода к решению проблемы;

- анализ расходов и  прибыли от разработки;

- подготовку подробного  плана разработки.

Правильный выбор проблемы представляет, наверное, самую критическую часть разработки в целом. Если выбрать неподходящую проблему, можно очень быстро увязнуть в "болоте" проектирования задач, которые никто не знает, как решать. Неподходящая проблема может также привести к созданию экспертной системы, которая стоит намного больше, чем экономит. Дело будет обстоять еще хуже, если разработать систему, которая работает, но не приемлема для пользователей. Даже если разработка выполняется самой организацией для собственных целей, эта фаза является подходящим моментом для получения рекомендаций извне, чтобы гарантировать удачно выбранный и осуществимый с технической точки зрения первоначальный проект.

При выборе области применения следует учитывать, что если знание, необходимое для решения задач, постоянное, четко формулируемое, и связано с вычислительной обработкой, то обычные алгоритмические программы, по всей вероятности, будут самым целесообразным способом решения проблем в этой области,

Экспертная система ни в коем случае не устранит потребность в реляционных базах данных, статистическом программном обеспечении, электронных таблицах и системах текстовой обработки. Но если результативность задачи зависит от знания, которое является субъективным, изменяющимся, символьным или вытекающим частично из соображений здравого смысла, тогда область может обоснованно выступать претендентом на экспертную систему.

Приведем некоторые факты, свидетельствующие о необходимости разработки и внедрения экспертных систем:

- нехватка специалистов, расходующих значительное время  для оказания помощи другим;

- потребность в многочисленном  коллективе специалистов, поскольку  ни один из них не обладает  достаточным знанием;

- сниженная производительность, поскольку задача требует полного  анализа - сложное набора условий, а обычный специалист не в  состоянии просмотреть (за отведенное  время) все эти условия;

- большое расхождение  между решениями самых хороших  и самых плохих исполнителей;

- наличие конкурентов, имеющих  преимущество в том, что они  лучше справляются с поставленной  задачей.

Подходящие задачи имеют следующие характеристики:

1)являются узкоспециализированными;

2) не зависят в значительной  степени от общечеловеческих  знаний или соображении здравого  смысла;

3) не являются для эксперта  ни слишком легкими, ни слишком сложными (время, необходимое эксперту для решения проблемы, может составлять от трех часов до трех недель);

4) условия исполнения  задачи определяются самим пользователем  системы;

5) имеет результаты, которые  можно оценить.

Обычно экспертные системы разрабатываются путем получения специфических знаний от эксперта и ввода их в систему. Некоторые системы могут содержать стратегии одного индивида. Следовательно, найти подходящего эксперта - это ключевой шаг в создании экспертных систем.

В процессе разработки и последующего расширения системы инженер по знаниям и эксперт обычно работают вместе. Инженер по знаниям помогает эксперту структурировал знания, определять и формализовать понятия и правила, необходимые для решения проблемы.

Во время первоначальных бесед они решают, будет ли их сотрудничество успешным. Это немаловажно, поскольку обе стороны будут работать вместе, по меньшей мере, в течение одного года. Кроме них в коллектив разработчиков целесообразно включить потенциальных пользователей и профессиональных программистов.

Предварительный подход к программной реализации задачи определяется исходя из характеристик задачи и ресурсов, выделенных на ее решение. Инженер по знаниям выдвигает обычно несколько вариантов, связанных с использованием имеющихся на рынке программных средств. Окончательный выбор возможен лишь на этапе разработки прототипа.

После того как задача определена, необходимо подсчитать расходы и прибыли от разработки экспертной системы. В расходы включаются затраты на оплату труда коллектива разработчиков. В дополнительные расходы приобретаемого программного инструментария, с помощью которого разрабатывается экспертная система.

Прибыль возможна за счет снижения цены продукции, повышения производительности труда, расширения номенклатуры продукции или услуг или даже разработки новых видов продукции или услуг в этой области. Соответствующие расходы и прибыли от системы определяются относительно времени, в течение которого возвращаются средства, вложенные в разработку. На современном этапе большая часть фирм, развивающих крупные экспертные системы, предпочли разрабатывать дорогостоящие проекты, приносящие значительные прибыли.

Наметились тенденции разработки менее дорогостоящих систем, хотя и с более длительным сроком возвращаемости вложенных в них средств, так как программные средства разработки экспертных систем непрерывно совершенствуются. После того как инженер по знаниям убедился, что:

- данная задача может  быть решена с помощью экспертной  системы;

- экспертную систему можно  создать предлагаемыми на рынке  средствами;

- имеется подходящий эксперт;

- предложенные критерии  производительности являются разумными;

- затраты и срок их  возвращаемости приемлемы для заказчика.

Он составляет план разработки. План определяет шаги процесса разработки и необходимые затраты, а также ожидаемые результаты.

3.2.  Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом.

Системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом.

1. У них нет предубеждений.

2. Они не делают поспешных  выводов.

3. Эти системы работают, систематизировано, рассматривая все  детали, часто выбирая наилучшую  альтернативу из всех возможных.

4. База знаний может  быть очень и очень большой. Будучи введены в машину один  раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную  базу знаний, и если данные  долгое время не используются, то они забываются и навсегда  теряются.

5. Системы, основанные на  знаниях, устойчивы к “помехам”. Эксперт пользуется побочными  знаниями и легко поддается  влиянию внешних факторов, которые  непосредственно не связаны с  решаемой задачей. ЭС, не обремененные  знаниями из других областей, по своей природе менее подвержены  “шумам”. Со временем системы, основанные  на знаниях, могут рассматриваться  пользователями как разновидность  тиражирования - новый способ записи  и распространения знаний. Подобно  другим видам компьютерных программ  они не могут заменить человека  в решении задач, а скорее напоминают  орудия труда, которые дают ему  возможность решат задачи быстрее  и эффективнее.

6. Эти системы не заменяют  специалиста, а являются инструментом  в его руках.

 

Список использованной литературы

1.         Амарселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 2005 г. 2.         Моисеев В.Б. Представление знаний в интеллектуальных системах. Информатика и образование,. 2, 2003 г. с. 84-91 3.         Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: М. Наука, 2004 г. 4.         Зубов В. В., Макушкин В. А., Оглоблин А. Г. Экспертная система диагностирования цифровых устройств и БИС. Средства связи, №3, 2000, с. 32-36. 5.         Зубов В. В., Макушкин В. А. Экспертная система диагностирования цифровых устройств ДИЭКС на персональной ЭВМ.ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ НА ПЕРСОНАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРАХ, М.: МДНТП, 2005, с. 115-120. 6.         Макушкин В. А., Щербицкий К. А. Экспертная система для контроля и диагностирования цифроаналоговых устройств. НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПЛАНИРОВАНИИ, УПРАВЛЕНИИ И В ПРОИЗВОДСТВЕ, М.: МДНТП, 2001, с. 121-125. 7.         Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапт М. Д.Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 2003 г. 8.         Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2003г. 9.         Володичев Д.С., Макушкин В.А. OMEGAMON - эффективная система управления вычислительными ресурсами. М: Научная сессия МФТИ-2004, том 12, с.199-201. 10.      Муромцев Д.И. Введение в технологию экспертных систем. СПб: СПб ГУ ИТМО, 2005. 11.      Минский М.Л. Фреймы для представления знаний. М.:Энергия, 2001. 12.      www.intuit.ru 13.      www.ai.tsi.lv 14.      knpi-iip.mipk.kharkiv.edu 15.      www.libray.narod.ru 16.         expro.kzn.ru 17.      256bit.ru 18.      ru.wikipedia.org 19.      256bit.ru 20.      tver.mesi.ru 21.      www.ssti.ru 22.      Моделирование управления движением человека М.: СпортАкадемПресс, 2003. 360 с., сборник научных трудов под ред. Шестакова М. П. и Аверкина А. Н. 23.      Люгер Д. Искусственный интеллект М.: Мир, 2006. 690 с. 24.      Макаров И. М., Топчиев Ю. И. Робототехника. История и перспективы М.: Наука, МАИ, 2004. 350 с. 25.      Ярушкина Н. Г Основы теории нечетких и гибридных систем Учебное пособие, М.: Финансы и статистика, 2004. 320 c. 26.      Рыбина Г. В., Пышагин С. В., Смирнов В. В., Левин Д. Е., Душкин Р. В. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для поддержки разработки интегрированных экспертных систем учебное пособие, М.: МИФИ, 2001, 100 с. 27.      Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS BHV-Санкт-Петербург, 2003 г., 606 стр. 28.      И. Абдуллин. Программирование в промышленности. – М.: Логос. 2000г 29.      Г. Долин. Что такое ЭС. – Компьютер Пресс, 2002 г. 30.      К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энегроатомиздат, 2007. 31.      В.О. Сафонов. Экспертные системы – интеллектуальные помощники специалистов. – СПб.: Санкт-Петербургская организация общества «Знания Росси», 2007. 32.      К. Таусенд, Д. Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика. 2005. 33.      Н. Убейко. Экспертные системы. – М.: МАИ, 2002. 34.      Д. Джарратано, Г. Райли. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование. Изд. Вильямс, 2006. 35.      В.В. Круглов. Интеллектуальные информационные системы. 2002. 36.      В. Л. Афонин, В.А. Макушкин. Интеллектуальные робототехнические системы. ИНТУИТ.РУ, 2005.