Види експертних систем

 

 

 

 

 

 Знання є явними  і доступними, що відрізняє ЕС від традиційних програм, і визначає їхні основні властивості, такі, як:

 

1) Застосування для вирішення  проблем високоякісного досвіду,  який представляє рівень мислення  найбільш кваліфікованих експертів  у даній області, що веде  до рішень творчим, точним і  ефективним.

 

2) Наявність прогностичних  можливостей, при яких ЕС видає відповіді не тільки для конкретної ситуації, але і показує, як змінюються ці відповіді в нових ситуаціях, з можливістю докладного пояснення яким чином нова ситуація привела до змін.

 

3) Забезпечення такої  нової якості, як інституціональна  пам'ять, за рахунок вхідної  до складу ЕС бази знань, яка розроблена в ході взаємодій з фахівцями організації, і являє собою поточну політику цієї групи людей. Цей набір знань стає зведенням кваліфікованих думок і постійно оновлюваним довідником найкращих стратегій і методів, використовуваних персоналом. Провідні фахівці йдуть, але їх досвід залишається.

 

4) Можливість використання  ЕС для навчання і тренування керівних працівників, забезпечуючи нових службовців великим багажем досвіду і стратегій, по яких можна вивчати рекомендовану політику і методи.

1.2 Базові функції експертних  систем 

 

1. Придбання знань: це  передача потенційного досвіду  вирішення проблеми від деякого  джерела знань і перетворення  його у вигляд, який дозволяє  використовувати ці знання в  програмі.

 

2. Подання знань: це  окрема область досліджень, тісно  пов'язана з філософією формалізму  та когнітивною психологією. Предмет  дослідження в цій області  - методи асоціативного збереження  інформації, подібні тим, які існують  в мозку людини.

 

3. Управління процесом  пошуку рішення: При проектуванні  експертної системи серйозна  увага має бути приділена тому, як здійснюється доступ до  знань і як вони використовуються  при пошуку рішення. Знання  про те, які знання потрібні  в тій чи іншій конкретній  ситуації, і вміння ними розпорядитися  - важлива частина процесу функціонування  експертної системи. Такі знання  отримали найменування метазнаній - тобто знань про знання.

 

4. Роз'яснення прийнятого  рішення: Дослідники, що займаються  експертними системами, розробляють  методи представлення інформації  про поведінку програми в процесі  формування ланцюжка логічних  висновків при пошуку рішення. 

 

 Причина необхідності  цієї інформації:

 

 користувачі, що працюють  з цією системою, потребують доказі  того, що рішення програми коректно;

 

 інженери, які беруть  участь у формуванні БЗ, повинні  переконатися, що сформульовані  ними знання правильно застосовуються  в програмі;

 

 експертам ПО також  необхідно простежити хід міркувань  і спосіб використання тих  відомостей, які з їх слів були  введені в БЗ;

 

 програмісти, які супроводжують,  налагоджують і модернізують  систему, мають можливість бачити  на більш високому рівні те, що було побудовано на нижньому;

 

 менеджер системи, що  використовує цю експертну технологію, несе відповідальність за ті  рішення, які приймає програма, тому для нього важливо знати  хід цих рішень.

1.3 Склад і взаємодія  учасників побудови й експлуатації  експертних систем 

 

 Познайомившись з тим,  що таке експертні системи  і які їхні основні характеристики, спробуємо тепер відповісти на  запитання: "Хто бере участь  у побудові та експлуатації  ЕС?".

 

 До числа основних  учасників варто віднести саму  експертну систему, експертів,  інженерів знань, засоби побудови  ЕС та користувачів. Їх основні ролі і взаємовідношення наведені на рис.2.

 

 

 

Експертна система - це програмний засіб, що використовує знання експертів, для високоефективного рішення  задач у цікавить користувача  предметної області. Вона називається  системою, а не просто програмою, тому що містить базу знань, вирішувач проблеми і компоненту підтримки. Остання з них допомагає користувачеві взаємодіяти з основною програмою.

 

Експерт - це людина, здатна ясно виражати свої думки і користується репутацією фахівця, що вміє знаходити  правильні рішення проблем у  конкретній предметній області. Експерт  використовує свої прийоми і хитрощі, щоб зробити пошук рішення  більш ефективним, і ЕС моделює всі його стратегії.

 

Інженер знань - людина, як правило, має пізнання в інформатиці і  штучному інтелекті і знаючий, як треба будувати ЕС. Інженер знань опитує експертів, організовує знання, вирішує, яким чином вони повинні бути представлені в ЕС, і може допомогти програмісту в написанні програм.

 

Засіб побудови ЕС -  це програмний засіб, використовуване інженером знань або програмістом для побудови ЕС. Цей інструмент відрізняється від звичайних мов програмування тим, що забезпечує зручні способи представлення складних високорівневих понять.

 

Користувач - це людина, яка  використовує вже побудовану ЕС. Так, користувачем може бути юрист, який використовує її для кваліфікації конкретного випадку; студент, якому ЕС допомагає вивчати інформатику і т. д. Термін  користувач декілька неоднозначний. Зазвичай він позначає кінцевого користувача. Однак з рис.2 випливає, що користувачем може бути:

 

 творець інструменту,  відладжує засіб побудови ЕС;

 

 інженер знань, уточнюючий  існуючі в ЕС знання;

 

 експерт, що додає  в систему нові знання;

 

 клерк, заносячи в  систему поточну інформацію.

 

 Важливо розрізняти  інструмент, який використовується  для побудови ЕС, і саму ЕС. Інструмент побудови ЕС включає як мову, використовуваний для доступу до знань, що містяться в системі, і їх представлення, так і підтримуючі засоби - програми, які допомагають користувачам взаємодіяти з компонентом експертної системи, вирішальної проблему.

1.4. Особливості побудови  та організації експертних систем 

 

 Переваги використання  ЕС:

 

 її сталість - людська  компетенція з часом може слабшати, це може бути пов'язано з  перервою в діяльності людини, що серйозно відбивається на  його професійні якості;

 

 легкість передачі / відтворення  - передача від 1 людини іншій  - це довгий процес, а передача  інформації - це процес копіювання  або передачі даних; 

 

 стійкість або відтворення  результатів - результати ЕС стабільні, на відміну від результатів людини-експерта;

 

 вартість - ЕС обходиться набагато дешевше, ніж залучення людини-експерта.

 

 

 Основою будь ЕС є сукупність знань, структурована з метою спрощення процесу прийняття рішення. Для фахівців в області штучного інтелекту термін знання означає інформацію, яка необхідна програмі, щоб вона поводилася "інтелектуально". Ця інформація приймає форму фактів і правил. Факти і правила в ЕС не завжди або істинні, або помилкові. Іноді існує деяка ступінь невпевненості в достовірності факту або точності правила. Якщо це сумнів виражено явно, то воно називається "коефіцієнтом довіри".

 

Коефіцієнт довіри - це число, яке означає ймовірність або  ступінь упевненості, з якою можна  вважати даний факт або правило  достовірним або справедливим.

 

 Багато правил ЕС є евристиками, тобто емпіричними правилами або спрощеннями, які сприяють обмеженню пошуку рішення. Необхідність використання цих евристик обумовлена ​​тим, що розв'язувані задачі не піддаються математичному аналізу або алгоритмічному рішенню. Алгоритмічний метод гарантує коректне рішення задачі, тоді як евристичний метод дає прийнятне рішення в більшості випадків.

 

 Знання в ЕС організовані так, щоб знання про предметну область відокремити від інших типів знань системи, таких як загальні знання про те, як вирішувати завдання або знання про те, як взаємодіяти з користувачем. Виділені знання про предметну область називаються базою знань, тоді як загальні знання про знаходження рішень задач називаються механізмом виведення. Програмні засоби, які працюють зі знаннями, організованими таким чином, називаються системами, заснованими на знаннях.

 

 

 

 БЗ містить факти  (дані) і правила (або інші представлення  знань), що використовують ці факти  як основу для прийняття рішень. Механізм висновку містить: 

 

 інтерпретатор, який  визначає як застосовувати правила  для виводу нових знань на  основі інформації, що зберігається  в БЗ;

 

 диспетчер, що встановлює  порядок застосування цих правил.

 

 Такі ЕС отримали назву статичних ЕС і мають структуру, аналогічну рис.3. Ці ЕС використовуються в тих додатках, де можна не враховувати зміни навколишнього світу за час рішення задачі.

 

 Однак існує більш  високий клас додатків, де потрібно  враховувати динаміку зміни навколишнього  світу за час виконання додатка.  Такі експертні системи одержали  назву динамічних ЕС та  їх узагальнена структура матиме вигляд, наведений на рис.4.

 

 У порівнянні зі  статичною ЕС в динамічну вводиться ще два компоненти:

 

 підсистема моделювання  зовнішнього світу; 

 

 підсистема сполучення  із зовнішнім світом.

 

 

 

 Динамічні ЕС здійснює зв'язки із зовнішнім світом через систему контролерів і датчиків. Крім того компоненти БЗ і механізму виведення істотно змінюються, щоб відбити тимчасову логіку відбуваються в реальному світі подій.

 

 Приклад ДЕС система  G 2 - базовий програмний продукт,  що представляє собою графічну, об'єктно-орієнтоване середовище  для побудови і супроводу експертних  систем реального часу, призначених  для моніторингу, діагностики,  оптимізації, планування і управління  динамічним процесом.

 

Режими роботи ЕС:

 

1) режим придбання знань  - роботу з ЕС здійснює експерт за допомогою інженера знань. Експерт описує ПО у вигляді сукупності правил і фактів - він наповнює дану систему знань. Етапи:

 

1) алгоритмізація 

 

2) програмування 

 

3) налагодження систем - її  здійснює програміст 

 

 На відміну від традиційного  підходу розробку здійснює експерт. 

 

2) режим консультування - взаємодія з системою здійснює  звичайний користувач.

1.5. Відмінність експертних  систем від традиційних програм 

 

 Особливості ЕС, що відрізняють їх від звичайних програм, полягають у тому, що вони повинні володіти:

 

1. Компетентністю, а саме:

 

 Досягати експертного  рівня рішень (тобто в конкретній  предметній області мати той  же рівень професіоналізму, що  й експерти-люди).

 

 Бути вмілою (тобто  застосовувати знання ефективно  і швидко, уникаючи, як і люди, непотрібних обчислень).

 

 Мати адекватну робастної (тобто здатність лише поступово знижувати якість роботи у міру наближення до кордонів діапазону компетентності або припустимої надійності даних).

 

2. Можливістю до символьним  міркуванням, а саме:

 

 Представляти знання  в символьному вигляді 

 

 Переформулювати символьні  знання. На жаргоні штучного інтелекту  символ - це рядок знаків, відповідна  змістом деякого поняття. Символи  об'єднують, щоб висловити відносини  між ними. Коли відносини представлені  в ЕС вони називаються символьними структурами.

 

3. Глибиною, а саме:

 

 Працювати в предметній  області, що містить важкі задачі 

 

 Використовувати складні  правила (тобто використовувати  або складні конструкції правил, або велику їхню кількість) 

 

4. Самосвідомістю, а саме:

 

 Досліджувати свої  міркування (тобто перевіряти їх  правильність)

 

 Пояснювати свої дії 

 

5. Звичайні програми розробляються  так, щоб щораз породжувати  правильний результат, то ЕС розроблені з тим, щоб вести себе як експерти. Вони, як правило, дають правильні відповіді, але іноді, як і люди, здатні помилятися.

 

6. Традиційні програми  для рішення складних задач,  теж можуть робити помилки.  Але їх дуже важко виправити,  оскільки алгоритми, що лежать  в їх основі, явно в них не  сформульовані. Отже, помилки нелегко  знайти і виправити. ЕС виправити легше, тому що вони мають потенційну можливість учитися на своїх помилках.

 

7. ЕС моделює не стільки фізичну природу ПО, скільки механізм мислення людини.

 

8. Знання в ЕС зберігаються окремо від програмного коду, який формує висновки і результати.

 

9. При вирішенні завдань  ЕС користуються евристичними і наближеними методами, а ПП - алгоритмами.

 

 Відмінність експертних  систем від програм з області  штучного інтелекту: 

 

 Експертні системи  використовують досвід людини-експерта, а завданням штучного інтелекту  є дослідження абстрактних математичних  проблем або їх спрощення. Тобто  ЕС носять прикладний характер.

 

 Продуктивність експертної  системи, тобто швидкість отримання  результату і його достовірність.  Експертна система повинна за  прийнятний час знайти рішення,  яке було б не гірше, ніж  те, яке може запропонувати фахівець  в цій предметній області. 

 

 Експертна система  повинна мати здатність пояснити, чому запропоновано саме таке  рішення, і довести його обгрунтованість.

 

 Часто термін «система, заснована на знаннях», використовується  як синонім терміна експертна  система, хоча експертна система  - це більш широке поняття. 

 

 

Тема2: Моделі представлення  знань.