Экспертные системы (общие понятия)

Экспертные системы - это прикладные системы ИИ, в которых база знаний представляет собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. Экспертные системы предназначены для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных (вредных) для них условиях.

Обычно экспертные системы рассматриваются с точки зрения их применения в двух аспектах: для решения каких задач они могут быть использованы и в какой области деятельности. Эти два аспекта накладывают свой отпечаток на архитектуру разрабатываемой экспертной системы.

Можно выделить следующие основные классы задач, решаемых экспертными системами:

• диагностика,

• прогнозирование,

• идентификация,

• управление,

• проектирование,

• мониторинг.

Наиболее широко встречающиеся области деятельности, где используются экспертные системы:

• медицина,

• вычислительная техника,

• военное дело,

• микроэлектроника,

• радиоэлектроника,

• юриспруденция,

• экономика,

• экология,

• геология (поиск полезных ископаемых),

• математика.

Структура экспертных систем Когда целесообразно использование экспертных систем

    Экспертные системы целесообразно использовать тогда, когда 1) разработка ЭС возможна, 2) оправдана и 3) методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче.

    Рассмотрим более подробно эти условия.

    Разработка ЭС возможна, когда:

• существуют эксперты в данной области;

• эксперты должны сходиться в оценке предлагаемого решения;

• эксперты должны уметь выразить на естественном языке и объяснить используемые методы;

• задача требует только рассуждений, а не действий;

• задача не должна быть слишком трудной, ее решение должно занимать у эксперта до нескольких часов или дней, а не недель или месяцев;

• задача должна относиться к достаточно структурированной области;

• решение не должно использовать в значительной мере здравый смысл ( т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования ).

    Разработка ЭС оправдана, если:

• решение задачи принесет значительный эффект:

• использовать человека-эксперта невозможно из-за ограниченного количества экспертов или из-за необходимости выполнения экспертизы одновременно во многих местах;

• при передаче информации эксперту происходит значительная потеря времени или информации;

• необходимо решать задачу в окружении, враждебном человеку.

    Методы инженерии знаний соответствуют задаче, если задача обладает следующими характеристиками:

• может быть естественным образом решена посредством манипуляции с символами, а не с числами;

• имеет эвристическую природу, т.е. не годится задача, которая может быть решена гарантированно с помощью некоторых формальных процедур;

• должна быть достаточно сложной, чтобы оправдать затраты, но не чрезмерно сложной;

• должна быть достаточно узкой, но практически значимой.