1.2. Характеристики експертних систем

Експертна система відрізняється від інших прикладних програм наявністю, наступних ознак.

• Моделює не стільки фізичну (або іншу) природу певної проблемної області, скільки механізм мислення людини стосовно до вирішення задач в цій проблемній області.

• Система, крім виконання обчислювальних операцій, формує певні міркування і висновки, базуючись на тих знаннях, які вона має в своєму розпорядженні. Знання в системі представлені, як правило, на деякій спеціальній мові і зберігаються окремо від власне програмного коду, який і формує висновки і міркування. Цей компонент програми прийнято називати базою знань.

• При вирішенні задач основними є евристичні і наближені методи, які, на відміну від алгоритмічних, не завжди гарантують успіх. Евристика, по суті, є правилом впливу (rule of thumb), яке в машинному вигляді представляє деяке знання, отримане людиною по мірі накопичення практичного досвіду розв'язання аналогічних проблем.

Експертні системи відрізняються і від інших видів програм з області штучного інтелекту.

• Експертні системи мають справу з предметами реального світу, операції з якими зазвичай вимагають наявності значного досвіду, накопиченого людиною. Безліч програм з області штучного інтелекту є суто дослідницькими і основна увага в них приділяється абстрактним математичним проблемам або спрощеним варіантам реальних проблем, а метою виконання такої програми є "підвищення рівня інтуїції". Експертні системи мають яскраво виражену практичну спрямованість в науковій або комерційній області.

• Однієї з основних характеристик експертної системи є її продуктивність, тобто швидкість отримання результату і його достовірність (надійність).

• Експертна система повинна володіти здатністю пояснити, чому запропоновано саме таке рішення, і довести його обгрунтованість.

Підсумовуючи все сказане, зазначимо, що експертна система містить знання в певній предметній області, накопичені внаслідок практичної діяльності людини, і використовує їх для розв'язання проблем, специфічних для цієї області. Цим експертні системи відрізняються від інших, "традиційних" систем, в яких перевага віддається більш загальним і менш пов'язаним з предметною областю теоретичним методам, частіше за все математичним.

1.3. Базові функції експертних систем

1.3.1. Накопичення знань

"[Накопичення знань це] передача потенційного досвіду розв'язання проблеми від деякого джерела знань і перетворення його у вигляд, який дозволяє використати ці знання в програмі".

Передача знань виконується в процесі досить тривалих і просторових співбесід між фахівцем з проектування експертної системи (будемо надалі називати його інженером по знаннях) та експертом в певній предметній області, здатним досить чітко сформулювати досвід, що є у нього.

Причин такої низької продуктивності достатньо. Нижче перелічені тільки деякі з них.

• Фахівці у вузькій області, як правило, користуються власним жаргоном, який важко перекласти на звичайну "людську" мову. Але значення жаргонного "словечка" аж ніяк не очевидне, а тому потрібно досить багато додаткових питань для уточнення його логічного або математичного значення.

• Факти і принципи, що лежать в основі багатьох специфічних областей знань експерта, не можуть бути чітко сформульовані в термінах математичної теорії або детермінований моделі, властивості якої добре зрозумілі.

• Для того щоб вирішити проблему в певній області, експерту недостатньо просто володіти сумою знань про факти і принципи в цій області.

• Експертний аналіз навіть в дуже вузькій області, дуже часто треба помістити в досить обширний контекст, який включає і багато таких речей, що здаються експерту зрозумілими, але для стороннього аж ніяк такими не є.