Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Введение. Экспертные системы (ЭС) — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных об­ластях и тиражирующие этот опыт для

Экспертные системы (ЭС) — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных об­ластях и тиражирующие этот опыт для консультаций менее квали­фицированных пользователей

Обобщенная структура экспертной системы представлена на рисунке. Блоки, изображенные на рисунке, присутствуют в любой экспертной системе.

В целом процесс функционирования ЭС можно представить следу­ющим образом: пользователь, желающий получить необходимую ин­формацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос к ЭС. Решатель, на основе базы знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений при по­мощи подсистемы объяснений.

Пользователь — специалист предметной области, для которого пред­назначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи экспертной системы.

Инженер по знаниям — специалист в области искусственного интел­лекта, выступающий в роли посредника между экспертом и базой знаний.

Интерфейс пользователя — комплекс программ, реализующих диа­лог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и при по­лучении результатов.

База знаний (БЗ) — ядро ЭС, совокупность знаний предметной об­ласти, реализованная на основе выбранной модели представления знаний и записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю.

Решатель — программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ.

Подсистема объяснений — программа, позволяющая пользователю получить ответы па вопросы: «Как была получена та или иная реко­мендация?» и «Почему система приняла такое решение?».

Интеллектуальный редактор БЗ — программа, предоставляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режи­ме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка пред­ставления знаний, подсказок и других сервисных средств, облегча­ющих работу с базой.

В настоящее время существует несколько тысяч программных ком­плексов, называемых экспертными системами. ЭС можно классифи­цировать по следующим признакам. Автономные ЭС рабо­тают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфически «экспертных» задач, решение которых не требует при­влечения традиционных методов обработки данных (расчеты, моде­лирование и т. д.).

В таблице приведены примеры задач, для решения которых ис­пользуются экспертные системы.

Все системы, основанные на знаниях, можно разделить на системы, решающие задачи анализа, и системы, решающие задачи синтеза. Ос­новное отличие задач анализа от задач синтеза заключается в том, что если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потен­циально не ограничено и строится из решений подпроблем. Задачами анализа являются интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения; к задачам синтеза относятся проектирование, пла­нирование, управление.

Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени.

Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меня­ется с некоторым фиксированным интервалом времени.

Динамические ЭС работают режиме реального времени, обеспечи­вая непрерывную интерпретацию поступающих в систему данных.

Гибридные ЭС представляют программный комплекс, включающий стандартные пакеты прикладных программ и средства манипулирова­ния знаниями.

Под коллективом разработчиков (КР) будем понимать группу спе­циалистов, ответственных за создание ЭС.

В состав КР входят пользователь, эксперт, инженер по знаниям и программист. Обычно КР насчитывает 8-10 человек.

При формировании КР должны учитываться психологические свой­ства участников.

От пользователя зависит, будет ли применяться разработанная ЭС.

Необходимо, чтобы пользователь имел некоторый базовый уровень квалификации, который позволит ему правильно истолковать рекомендации ЭС. Обычно требования к квалификации пользователя не очень велики, иначе он переходит в разряд экспертов и не нуждается в ЭС. Эксперт — важная фигура в группе КР. В конечном счете, его под­готовка определяет уровень компетенции базы знаний. Желательные качества характера эксперта:

♦ доброжелательность;

♦ готовность поделиться своим опытом;

♦ умение объяснить (педагогические навыки);

♦ заинтересованность в успешности разработки.

Часто встает вопрос о количестве экспертов. Поскольку проблема совмещения подчас противоречивых знаний остается открытой, обыч­но с каждым из экспертов работают индивидуально, иногда создавая альтернативные базы.

Инженер по знаниям ведет диалог с экспертом, обеспечивая полу­чение знаний для ЭС. От инженера зависит продуктивность этого про­цесса.

Системы, основанные на знаниях, обладают следующими специфи­ческими свойствами:

♦ экспертиза может проводиться только в одной конкретной области;

♦ база знаний и механизм вывода являются различными компонен­тами;

♦ наиболее подходящая область применения — решение задач де­дуктивным методом, т. е. правила или эвристики выражаются в виде пар посылок и заключений типа «если—то»;

. ♦ эти системы могут объяснять ход решения задачи понятным пользователю способом;

♦ выходные результаты являются качественными (а не количе­ственными);

♦ системы, основанные на знаниях, строятся по модульному прин­ципу, что позволяет постепенно наращивать их базы знаний.

При определении целесообразности применения ЭС нужно руко­водствоваться следующими критериями:

♦ данные и знания надежны и не меняются со временем;

♦ пространство (или область) возможных решений относительно невелико;

♦ в процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения;

♦ должен быть по крайней мере один эксперт, способный явно сформулировать свои знания и объяснить методы применения этих знаний для решения задач.

Но даже лучшие из экспертных систем имеют определенные огра­ничения по сравнению с человеком-экспертом, которые сводятся к сле­дующему:

♦ большинство экспертных систем непригодны для применения конечным пользователем. Если пользователь не имеет некоторо­го опыта работы с такими системами, у него могут возникнуть серьезные трудности;

- навыки системы не всегда возрастают после сеанса экспертизы;

♦ все еще остается проблемой приведение знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию;

♦ человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции, здравому смыслу, опыту, аналогии, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги задач;

♦ экспертные системы редко применяются в больших предметных областях;

♦ считается, что в тех предметных областях, где отсутствуют экс­перты, применение экспертных систем оказывается невозможным;

♦ имеет смысл привлекать экспертные системы только для реше­ния когнитивных задач;

♦ системы, основанные на знаниях, оказываются неэффективными при необходимости проведения скрупулезного анализа, когда число решений зависит от тысяч различных возможностей и мно­гих переменных, которые изменяются во времени.

Однако системы, основанные на знаниях, имеют определенные пре­имущества перед человеком-экспертом:

♦ у них нет предубеждений;

♦ они не делают поспешных выводов;

♦ они работают систематизирование, рассматривая все детали, ча­сто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных;

♦ база знаний может быть большой и достаточно стабильной. Буду­чи введенными в машину один раз, знания сохраняются навсегда;

♦ системы, основанные на знаниях, устойчивы к «помехам»

Эксперт же пользуется побочными знаниями и легко поддается вли­янию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с ре­шаемой задачей.

План

Введение. 2

Глава I. Экспертные системы, их особенности. Применение экспертных систем. 3

1.1 Главное достоинство экспертных систем.

ГлаваII. Структура экспертной системы.. 5

Глава III. Модели представления знаний. 6

3.1 Логическая модель представления знаний.. 7

3.2 Продукционная модель представления знаний.. 8

3.3 Представление знаний фреймами.. 10

3.4 Представление знаний семантическими сетями.. 12

Список использованной литературы.. 15

Введение

Экспертные системы (ЭС)- это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. Они возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Рактическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий

роботов, алгоритмы и стратегии игр. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы

и повышению квалификации специалистов.

Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний – формализованной информации, на которую ссылаются или используют в процессе логического вывода, и сохранение их длительное время. В отличие от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой

содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым

осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы

приобретения знаний и диалогового процессора. При построении подсистем вывода используют методы решения задач искусственного интеллекта.