3. Технология использования экспертных систем

3.1. Общие положения

Создание и использование экспертных систем является одним из концептуальных этапов развития информационных технологий. В основе интеллектуального решения проблем в некоторой предметной области лежит принцип воспроизведения знаний опытных специалистов – экспертов.

Исходя из собственного опыта, эксперт анализирует ситуацию и распознает наиболее полезную информацию, оптимизирует принятие решений, отсекая тупиковые пути.

Экспертная система – это совокупность методов и средств организации, накопления и применения знаний для решения сложных задач в некоторой предметной области. Экспертная система достигает более высокой эффективности за счет перебора большого числа альтернатив при выборе решения, опираясь на высококачественный опыт группы специалистов, анализирует влияние большого объема новых факторов, оценивая их при построении стратегий, добавляя возможности прогноза.

Основой экспертной системы является совокупность знаний (базы знаний), структурированных в целях формализации процесса принятия решений.

Экспертные системы разрабатываются с расчетом на обучение и способны обосновать логику выбора решения, т.е. обладают свойствами адаптивности и ее аргументирования. У большинства экспертных систем имеется механизм объяснения. Этот механизм использует знания, необходимые для объяснения того, каким образом система пришла к данному решению. Очень важным является определение области применения экспертной системы, границ ее использования и действия.

Преимущества экспертных систем по сравнению с использованием опытных специалистов состоят в следующем:

• достигнутая компетентность не утрачивается, может документироваться, передаваться, воспроизводиться и наращиваться;

• имеют место более устойчивые результаты, отсутствуют эмоциональные и другие факторы человеческой ненадежности;

• высокая стоимость разработки уравновешивается низкой стоимостью эксплуатации, возможностью копирования, а в совокупности они дешевле высококвалифицированных специалистов.

Недостатком экспертных систем, характерным для их современного состояния, является меньшая приспособляемость к обучению новым правилам и концепциям, к творчеству и изобретательству. Использование экспертных систем позволяет во многих случаях отказаться от высококвалифицированных специалистов, но предполагает оставить в системе место эксперту с более низкой квалификацией. Экспертные системы служат средством для расширения и усиления профессиональных возможностей конечного пользователя.

Экспертная система должна демонстрировать компетентность, т.е. достигать в конкретной предметной области того же уровня, что и специалисты-эксперты. Недостаточно находить хорошие решения, это надо делать быстро. Системы должны иметь не только глубокое, но и достаточно широкое понимание предмета. Методы нахождения решений проблем достигаются на основе рассуждений, исходящих из фундаментальных принципов в случае некорректных данных или неполных наборов правил. Такие свойства наименее разработаны в компьютерных экспертных системах, но именно они присущи специалистам высокого уровня.

Отличиями экспертных систем от обычных компьютерных являются:

• экспертные системы манипулируют знаниями, тогда как любые другие системы – данными;

• экспертные системы, как правило, дают эффективные оптимальные решения и способны иногда ошибаться, но в отличие от традиционных компьютерных систем они имеют потенциальную способность учиться на своих ошибках.

Экспертные системы как инструмент в работе пользователей совершенствуют свои возможности решать трудные, неординарные задачи в ходе практической работы.

Экспертные системы создаются для решения разного рода проблем, типы которых можно сгруппировать в категории (табл. 3.1.).

Таблица 3.1. Типичные категории применения экспертных систем

Категория	Решаемая проблема
Интерпретация	Описание ситуации, поступающей от датчиков.
Прогноз	Определение вероятностных последствий заданных ситуаций.
Диагностика	Выявление причин неправильного функционирования системы по результатам наблюдений.
Проектирование	Построение конфигурации объектов при заданных ограничениях.
Планирование	Определение последовательности действий
Наблюдение	Сравнение результатов наблюдений с ожидаемыми результатами
Отладка	Составление рецептов исправления неправильного функционирования системы
Ремонт	Выполнение последовательности предписанных исправлений
Обучение	Диагностика, отладка и исправление поведения обучаемого
Управление	Управление поведением системы как целого.

Ниже перечислены некоторые из предметных областей, в которых применяются экспертные системы (Таблица 3.2.). Из них особенно популярна медицина.

Таблица 3.2. Области применения экспертных систем

Военное дело	Метеорология
Геология	Промышленность
Инженерное дело	Сельское хозяйство
Информатика	Управление процессами
Компьютерные системы	Физика
Космическая техника	Химия
Математика	Электроника
Медицина	Юриспруденция

Наиболее уязвимы экспертные системы в распознавании границ своих возможностей и демонстрируют ненадежное функционирование вблизи границ их применимости. Дальнейший прогресс в области искусственного интеллекта со временем предложит способы выявления границ своих возможностей. Другим недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. Получение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний представляет собой сложный процесс, сопряженный с значительными затратами времени и средств. Проектирование экспертных систем также имеет определенные трудности и ограничения, которые влияют на их разработку.

Зарубежный опыт показывает, что экспертные системы разрабатываются в основном в университетах, научно-исследовательских центрах и коммерческих организациях, в том числе и для финансовой индустрии. В сфере финансового обслуживания эти системы помогают страховым компаниям анализировать и оценивать коммерческий риск, устанавливать размеры ссуд при кредитовании организаций, составлять сметы проектов и т.д.

Область применения экспертных систем расширяется. Кроме охвата различных областей деятельности, одним из наиболее важных последствий разработки экспертных систем является модификация знаний. По мере того как разработчики будут строить большие, сложные базы знаний, появляется рынок знаний, независимых от компьютерных систем. Появятся средства обучения для изучающих определенную прикладную область. Коммерческим продуктом станут метазнания, т.е. знания об оптимальных стратегиях и процедурах использования предметных знаний. Развитие экспертных систем в интеллектуальные состоит в слиянии концепций оборудования, средств их создания (языков) и самих экспертных систем. Объединение интеллектуальных систем особенно эффективно в сложных инфраструктурах. Интеллектуальные системы уже разрабатываются и внедряются за рубежом для коммерческого использования.

Экспертная система FOLIO (Стенфордский университет, США) помогает консультантам по инвестициям определять цели клиентов и подбирать портфели ценных бумаг, наиболее соответствующие этим целям. Система определяет нужды клиента в ходе интервью и затем рекомендует, в каких пропорциях надо распределить капиталовложения между разными фондовыми инструментами, чтобы наилучшим образом удовлетворить запросы клиента. Система различает небольшое число классов ценных бумаг (например, ориентированные на дивиденды акций с невысоким уровнем риска или ориентированные на акции с высоким уровнем риска) и содержит знания о свойствах (например, годовых процентах на капитал) ценных бумаг каждого класса. В системе применена основанная на правилах схема представления знаний с прямой цепочкой рассуждений для вывода целей и схема линейного программирования для максимизации соответствия между целями и предлагаемым портфелем. Система доведена до уровня демонстрационного прототипа.

Искусственная компетентность экспертных систем не заменяет полностью человека. Эксперт-человек способен реорганизовать информацию и знания и использовать их для синтеза новых знаний. В области творческой деятельности люди обладают большими способностями и возможностями по сравнению с самыми умными системами. Эксперты справляются с неожиданными поворотами событий и, используя новые подходы, способны проводить аналогии из других предметных областей. Эксперты адаптируют к изменяющимся условиям и приспосабливают свои стратегии к новым обстоятельствам в более широком диапазоне проблем и задач. Экспертные системы менее приспособлены к обучению на уровне новых концепций и новых правил. Они оказываются, не столь эффективны и мало пригодны в тех случаях, когда надо учитывать всю сложность реальных задач.

Эксперты могут непосредственно воспринимать весь комплекс входной информации: символьной, визуальной, графической, текстовой, звуковой, осязательной, обонятельной. У экспертной системы есть только символы, с помощью которых представлены базы знаний, воплощающие те или иные концепции. Преобразование сенсорной информации в символьную сопровождается потерей части информации.

Но главное, что огромный объем знаний, которым обладают эксперты-специалисты (профессиональные знания и знания о мире и действующих в нем законах), не удается пока встроить в интеллектуальную систему, тем более столь специализированную, какой является любая экспертная система.