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

Архитектура и особенности экспертных систем

При всем совершенстве архитектуры Арабского Востока в ней все-таки ощущался недостаток пластических жанров искусства. Их место заняла ПОЭЗИЯ. Это было не случайно. С одной стороны, основной формой существования бедуинской культуры доисламской Аравии была поэтическая. С другой стороны, любые идеи в поэтической форме выражались и запоминались лучше, чем в прозе. Это прекрасно понимали и правители, содержавшие при себе целые армии придворных поэтов, которые должны были прославлять их. Хорошие стихи сразу становились достоянием базара - средоточия религиозно-культурной и политической жизни того времени и могли надолго прославить заказчика.

Особая композиционная форма арабской поэзии - касыда - послужила основой для создания целой системы поэтических форм в исламских странах. Она сложилась во второй половине УIII в. И представляла собой небольшую поэму в 15-200 строк - бейтов. Ка­сыда обычно состояла из трех частей, различных по жанру и не свя­занных ни сюжетно, ни стилистически, но образующих в сознании слушателя стройную, целостную картину. Первая, лирическая часть стала отправной точкой в создании любовной лирики и поэзии, вос­певающей радости жизни. Вторая часть, описывающая трудную жизнь героя в пустыне, дала начало жанрам описаний, «охотничьей» поэзии, и произведений, в которых возвеличивались героизм и благо­честие. Третья часть касыды, посвященная воспоминаниям о поки­нутом любимом крае, вдохновила поэтов на создание жанров опла­кивания и осмеяния.

Основные жанры арабской поэзии в 7 - 8 вв.:

- панеги­рик - наиболее светский и легко превращаемый в политический инструмент. Именно в стихах были сформированы образы идеального правителя, государственного мужа, военачальника;

- газели - любовная лирика, гимн любви и страсти, свободный от всяких религиозных рамок. Любовь арабами понималась как подвижничество, всепоглощающее стремление к единственному и недостижимому идеалу, предопределенному свыше, знаком чего являются «вечные» любовные пары, например Лейла и Меджнун.

- кыта - стихо­творение из 8-12 строк с единым содержанием (обычно в такой форме слагались погребальные плачи, а также восхваления и поно­шения во время поэтических перебранок);

- героический эпос; возвы­шенные оды;

- рубаи - короткие изречения философского характера.

Рубаи представляют собой стихотворный афоризм из четырех строк. Первые две строки содержат экспозицию, третья - вывод и уже последняя - собственно «летучие слова».

Всемирной известностью пользуется также творчество Абулькасыма Фирдоуси, создавшего бессмертную эпопею «Шахнамэ» («Книга царей»), газели Хафиза, лирические стихотворения Джами, поэмы Саади.

К концу IX в. помимо поэзии и научных трактатов появилась проза. Именно тогда из устного народного творчества родились зна­менитые новеллы «Тысячи и одной ночи».

Ограниченная строгими рамками традиционной композиции жанров, арабская поэзия развивалась за счет усложнения поэтической техники. Поэты увлекались чисто формальными задачами: насыщали свои стихи сложными поэтическими фигурами, метафорами, изысканной игрой слов. Заботились не только о звуковом, но и о зрительном эффекте, подбирая в бейтах такие слова, начертание букв которых превращало стихотворения в рисунки. Арабы сравнивали своё письмо с драгоценностями и цветами, а чернила - с духами. В поэзии же красота тела сравнивалась с линиями букв.

Архитектура и особенности экспертных систем

Данные — это информация, полученная в результате наблюдений или измерений отдельных свойств (атрибутов), характеризующих объекты, процессы и явления предметной области.

Иначе, данные — это конкретные факты, такие как температура воздуха, высота здания, фамилия сотрудника, адрес сайта и пр.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

• 
  D1 — данные как результат измерений и наблюдений;
• 
  D2 — данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);
• 
  D3 — модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;
• 
  D4 — данные в компьютере на языке описания данных;
• 
  D5 — базы данных на машинных носителях информации.

Знания — это связи и закономерности предметной области (принципы, модели, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющего специалистам ставить и решать задачи в данной области.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:

• Z1 — знания в памяти человека как результат анализа опыта и мышления;
• Z2 — материальные носители знаний (специальная литература, учебники, методические пособия);
• Z3 — поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;
• Z4 — знания, описанные на языках представления знаний (продукцион­ные языки, семантические сети, фреймы — см. далее);
• Z5 — база знаний на машинных носителях информации. Часто используется и такое определение знаний:

Знания — это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

Без тщательной проработки поля знаний не может быть речи о создании базы знаний.

Существенным для понимания природы знаний являются способы опреде­ления понятий. Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала и экстенсионала.

Интенсионал понятия — это определение его через соотнесение с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств.

Например, интенсионал понятия «МЕБЕЛЬ»: «предметы, предназначенные для обеспечения комфортного проживания человека и загромождающие дом».

Экстенсионал — это определение понятия через перечисление его конкретных примеров, т. е. понятий более низкого уровня абстракции.

Экспертные системы (ЭС) — это наиболее распространенный класс ИС, ори­ентированный на тиражирование опыта высококвалифицированных специали­стов в областях, где качество принятия решений традиционно зависит от уров­ня экспертизы, например таких, как медицина, юриспруденция, геология, экономика, военное дело и др.

ЭС эффективны лишь в специфических "экспертных" областях, где важен эмпирический опыт специалистов.

Только в США ежегодный доход от продаж инструментальных средств раз­работки ЭС составлял в начале 90-х годов 300—400 млн. долларов, а от при­менения ЭС — 80—90 млн. долларов [Попов, 1996]. Ежегодно крупные фирмы разрабатывают десятки ЭС типа "in-house" для внутреннего пользо­вания. Эти системы интегрируют опыт специалистов компании по ключе­вым и стратегически важным технологиям. В начале 90-х гг. появилась новая наука— "управление знаниями" (knowledge management), ориентированная на методы обработки и управления корпоративными знаниями (Borghoff, 1998; Гаврилова, Хорошевский, 2001).

Современные ЭС — это сложные программные комплексы, аккумулирую­щие знания специалистов в конкретных предметных областях и распростра­няющие этот эмпирический опыт для консультирования менее квалифици­рованных пользователей. Разработка экспертных систем, как активно разви­вающаяся ветвь информатики, направлена на использование ЭВМ для обработки информации в тех областях науки и техники, где традиционные математические методы моделирования малопригодны. В этих областях важна смысловая и логическая обработка информации, важен опыт экс­пертов.

Основные факторы, влияющие на целесообразность и эффективность раз­работки ЭС (частично из [Уотермен, 1989]):

· нехватка специалистов, затрачивающих значительное время для оказания помощи другим;

· выполнение небольшой задачи требует многочисленного коллектива спе­циалистов, поскольку ни один из них не обладает достаточным знанием;

· сниженная производительность, поскольку задача требует полного анализа сложного 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 экспертов, готовых поделиться своим опытом. Подходящие задачи имеют следующие характеристики:

· не могут быть решены средствами традиционного математического моделирования;

· имеется "шум" в данных — некорректность определений, неточность, неполнота, противоречивость информации;

· являются узкоспециализированными;

· не зависят в значительной степени от общечеловеческих знаний или со­ображений здравого смысла;

· не являются для эксперта ни слишком легкими, ни слишком сложными. (Время, необходимое эксперту для решения проблемы, может составлять от трех часов до трех недель.)

Хотя экспертные системы достаточно молоды — первые системы такого рода MYCIN появились в США в середине 70-х годов. В настоящее время в мире насчитывается несколько тысяч промышленных ЭС, которые дают советы:

· при управлении сложными диспетчерскими пультами, например, сети распределения электроэнергии;

· при постановке медицинских диагнозов;

· при поиске неисправностей в электронных приборах, диагностика отка­зов контрольно-измерительного оборудования;

· по проектированию интегральных схем;

· по управлению перевозками;

· по прогнозу военных действий;

· по формированию портфеля инвестиций, оценке финансовых рисков, налогообложению и т. д.

Сейчас легче назвать области, не использующие ЭС, чем те, где они уже применяются. Уже в 1987 году опрос пользователей, проведенный журналом "Intelligent Technologies" (США), показал, что примерно:

· 25% пользователей используют ЭС;

· 25% собираются приобрести ЭС в ближайшие 2—3 года;

· 50% предпочитают провести исследование об эффективности их использования.

Главное отличие ИС и ЭС от других программных средств — это наличие базы знаний (БЗ), в которой знания хранятся в форме, понятной специали­стам предметной области, и могут быть изменены и дополнены также в по­нятной форме. Это и есть языки представления знаний — ЯПЗ.

До последнего времени именно различные ЯПЗ были центральной пробле­мой при разработке ЭС.

Для известных моделей представления знаний существует соответствующая мате­матическая нотация, разработаны системы программирования, реализую­щие эти ЯПЗ, и имеется большое количество реальных коммерческих ЭС.

В России в исследования и разработку ЭС большой вклад внесли работы Д. А. Поспелова (основателя Российской ассоциации искусственного ин­теллекта и его первого президента), Э. В. Попова, В. Ф. Хорошевского, В. Л. Стефанюка, Г. С. Осипова, В. К. Финна, В. Л. Вагина, В. И. Городецкого и многих других.

Современное состояние разработок в области ЭС в России можно охаракте­ризовать как стадию все возрастающего интереса среди широких слоев спе­циалистов — финансистов, топ-менеджеров, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, программистов, лингвистов. В последние годы этот интерес имеет пока достаточно слабое материальное подкрепление — явная нехватка учебников и специальной литературы, отсутствие символьных процессоров и рабочих станций, ограниченное финансирование исследова­ний в этой области, слабый отечественный рынок программных продуктов для разработки ЭС.

Поэтому появляется возможность распространения "подделок" под эксперт­ные системы в виде многочисленных диалоговых систем и интерактивных пакетов прикладных программ, которые дискредитируют в глазах пользова­телей это чрезвычайно перспективное направление. Процесс создания экс­пертной системы требует участия высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, которых пока готовит небольшое ко­личество высших учебных заведений страны.

Наибольшие трудности в разработке ЭС вызывает сегодня не процесс машинной реализации систем, а домашинный этап анализа знаний и проектирования базы знаний. Этим занимается специальная наука — инженерия знаний.

Обобщенная структура экспертной системы представлена ниже на рис. Сле­дует учесть, что реальные ЭС могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой дейст­вительно экспертной системе, поскольку представляют собой стандарт де-факто структуры современной ЭС.

Рис. Структура экспертной системы

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

Так как терминология в области разработки ЭС постоянно модифицирует­ся, определим основные термины:

· Пользователь— специалист предметной области, для которого преднаначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.

· Инженер по знаниям — специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Синонимы: когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик.

· 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, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному).

Параллельно такому "человеческому" представлению существует БЗ во внутреннем "машинном" представлении.

· Решатель — программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы: дедуктивная машина, машина вывода, блок логического вывода.

· Подсистема объяснений — программа, позволяющая пользователю полу­чить ответы на вопросы: "Как была получена та или иная рекомендация?" и "Почему система приняла такое решение?" Ответ на вопрос "как" — это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, т. е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос "почему" — ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т. е. отход на один шаг назад. Развитые подсистемы объяснений поддерживают и другие типы вопросов.

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

Еще раз следует подчеркнуть, что представленная на рис. структура яв­ляется минимальной, что означает обязательное присутствие указанных на ней блоков. Если система объявлена разработчиками как экспертная, только наличие всех этих блоков гарантирует реальное использование аппарата об­работки знаний. Однако промышленные прикладные ЭС могут быть су­щественно сложнее и дополнительно включать базы данных, интерфейсы обмена данными с различными пакетами прикладных программ, электрон­ными библиотеками и т. д.