1.3. Определение и основные свойства экспертной системы

Но чтобы программная система (ПС) ИИ была полезна для специалиста конкретной предметной области, ее нужно снабдить множеством высококачественных специальных знаний об этой проблемной области. Понимание этого факта привело к развитию специализированных ПС, которые получили название экспертных систем (ЭС). Современная ЭС рассматривается как помощник или консультант (партнер) при решении многих задач конкретной предметной области, усиливающих и расширяющих профессиональные возможности конкретного пользователя.

Направление экспертных систем (ЭС) сформировалось в начале 80-х годов. Развитие этого направления произошло стремительно, и сегодня во многих областях человеческой деятельности применяются ЭС, которые приносят существенную помощь при решении самых разнообразных задач: в медицине – для диагностики заболеваний, в химии - для определения сложных высокомолекулярных соединений, в геологии –для открытия месторождений запасов полезных ископаемых, в промышленности – для экспертизы проектов, изделий и технологий , в биологии – для идентификации растений (см. приложение 1).

Но направление экспертных систем выросло не на пустом месте. Как говорил в 1981 году Ж.К.Симон (Франция), один из специалистов по искусственному интеллекту, «Экспертные системы! Ну, а чем же мы занимались до сих пор?!». ЭС заимствовали многие методы и правила из области искусственного интеллекта. В ЭС удачно объединены в одну целостную систему важнейшие достижения искусственного интеллекта. Новизна состоит в добавлении оригинальных эвристических правил и допущений, справедливых для конкретных проблемных областей. Эти правила и допущения получены на основе глубокого анализа понятий и методов решения задач рассматриваемой проблемной области. Такое дополнение позволило ЭС решать не модельные, а реальные задачи.

Определение 4: Система, основанная на знаниях, которая создана для решения задач в конкретной проблемной области и является партнером специалиста этой проблемной области, называется экспертной системой.

Важнейшей компонентой ЭС является база знаний, которая накапливается в процессе её построения. Знания в базе выражены в явном виде и организованы так, чтобы эффективно принимать решения. Следовательно, в ЭС термин знания означает информацию, которая необходима программам ЭС, чтобы они вели себя «интеллектуально». Но знания должны быть доступными не только программной системе, а и человеку, что отличает ЭС от большинства традиционных программ. Эти знания могут распространяться посредством книг и лекций.

Накопление и организация знаний – одна из самых важных особенностей ЭС.

К тому же следует помнить, что ЭС решает задачи реальной жизни. Следовательно, все ЭС являются системами, основанными на знаниях, но не наоборот. Например, программу ИИ для игры в «крестики и нолики» нельзя считать ЭС, даже если в ней знания о предметной области отделить от остальной программы, так как эта задача не из реальной жизни. Соотношение систем показано на рис.2.

Основными свойствами ЭС являются:

• высококачественный опыт,

• прогностические возможности,

• институциональная память,

• обучение и тренировка.

Высококачественный опыт может представлять уровень мышления наиболее квалифицированных экспертов в конкретной проблемной области, что ведет к решениям творческим, точным и эффективным. Именно высококачественный опыт в сочетании с умением его применять делает систему рентабельной, способной заслужить признание на рынке. Этому способствует также гибкость системы. Система может наращиваться постепенно в соответствии с нуждами заказчика. Это означает, что можно вначале вложить сравнительно скромные средства, а потом наращивать возможности системы по мере необходимости.

Прогностические способности позволяют ЭС функционировать в качестве модели решения задачи в конкретной проблемной области, давая ожидаемые ответы и показывая, как изменятся эти ответы в новых ситуациях. ЭС может объяснить подробно, каким образом новая ситуация привела к изменениям. Это позволяет пользователю оценить возможное влияние новых факторов или информации и понять, как они связаны с решением. Аналогично, пользователь может оценить влияние новых стратегий или процедур на решение, добавляя новые правила или изменяя уже существующие.

Институциональная память - это база знаний, которая отражает для конкретного предприятия или отрасли текущую политику или способы действия группы специалистов. Этот набор знаний становится сводом очень квалифицированных мнений и постоянно обновляющимся справочником наилучших стратегий и методов, используемых персоналом предприятия или отраслью. Ведущие специалисты уходят, но их опыт остается.

Обучение и тренировка ведущих специалистов и руководящих работников позволяет организовать процесс обучения, так как ЭС содержат необходимые знания и способы объяснить процесс своего рассуждения. В качестве инструмента обучения ЭС обеспечивает новых служащих обширным багажом опыта и стратегий, по которым можно изучать рекомендуемую политику и методы. Систему можно также адаптировать для обучения новичков конкретным задачам, например, изучение теории резания, проектирование технологических процессов и т.д.

Программы искусственного интеллекта

Демонстрирует интеллектуальное поведение умелым применением эвристик

Делают знания проблемной области явными и отделяют их от остальной части системы

Системы, основанные на знаниях

Экспертные системы

Применяют экспертные знания к сложным задачам реальных проблемных областей

Рис.2. Соотношение понятий: