Механизм приобретения знаний

База знаний отражает знания экспертов в проблемной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением этих знаний и последующим их представлением в базе знаний занимаются специалисты – инженеры знаний. В простейшем случае механизм приобретения знаний представляет собой интеллектуальный редактор, который позволяет вводить эти данные в базу и проводить их синтаксический и семантический контроль (например, на непротиворечивость).

Классы экспертных систем

По степени сложности решаемых задач экспертные системы классифицируют по следующим признакам (табл. 1):

1) По способу формирования решения системы разделяют на два класса: аналитические и синтетические. Аналитические предполагают выбор решения из множества известных альтернатив. Синтетические предполагают генерацию решений (формирование объекта).

2) По способу учета временного признака: статические и динамические. Статические решают задачи при неизменяемых в процессе решения знаниях. Динамические допускают подобные изменения. Статические системы допускают монотонное решение задачи от ввода исходных данных до конечного результата. Динамические предусматривают возможность пересмотра в процессе решения полученных ранее результатов.

3) По видам используемых данных и знаний: системы с детерминированными (четко определенными) знаниями и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний понимается их неполнота или отсутствие, двусмысленность, нечеткость.

4) По числу используемых источников знаний: с использованием одного источника и множества; альтернативные и дополняющие друг друга.

Таблица 1

Признаки классификации ИИС

	Анализ	Синтез
Детерминированная	Классифицирующие	Трансформирующие	Один источник знаний
Неопределенность	Доопределяющие	Многоагентные	Множество источников знаний
	Статика	Динамика

Классифицирующие экспертные системы

К аналитическим задачам относятся задачи распознавания различных ситуаций, когда по набору заданных функций выявляется сущность некоторой ситуации, в зависимости от которой определяется последовательность действий в соответствии с исходными условиями. Среди альтернативных решений выбирается одно решение, которое наилучшим образом удовлетворяет поставленным целям и ограничениям. Системы, решающие задачи распознавания ситуаций, определяют принадлежность анализируемой ситуации некоторому классу. Для формирования решений, чаще всего, используется метод логического дедуктивного вывода от общего к частному, когда путем подстановки исходных данных в некоторую совокупность взаимосвязанных общих утверждений получается частное заключение.

Доопределяющие экспертные системы

Более сложный тип аналитических задач представляют задачи, которые решаются на основе неопределенных исходных данных и знаний. В этом случае экспертная система должна доопределять недостающие знания, а в пространстве решений может получаться несколько возможных решений с различной вероятностью или уверенностью в необходимости их выполнения. В качестве метода работы с неопределенностью могут использоваться вероятностный подход и нечеткая логика. Они могут использовать для формирования нескольких источников знаний. В этом случае могут использоваться различные эвристические приемы выбора единицы знаний и их набора, например, на основе использования приоритетов. Для аналитических задач классифицирующего и доопределяющего типов характерны следующие проблемные области:

1) Интерпретация данных – выбор решения из фиксированного множества альтернатив на базе введенной информации о текущей ситуации. Основное назначение – определение сущности рассматриваемой ситуации, выбор гипотез исходя из фактов.

2) Диагностика – выявление причин, которые привели к возникновению ситуации. Требуется предварительная интерпретация ситуации с последующей проверкой дополнительных факторов. Например, выявление факторов снижения эффективности производства.

3) Коррекция – диагностика, дополненная возможностью оценки и реализации действий.