VI. Классификация иис
ИИС могут размещаться на каком-либо сайте, где пользователь задает системе вопросы на естественном языке (если это вопросно-ответная система) или, отвечая на вопросы системы, находит необходимую информацию (если это экспертная система). Но, как правило, ЭС в интернете выполняют рекламно-информационные функции (интерактивные баннеры), а серьезные системы (такие, как, например, ЭС диагностики оборудования) используются локально, так как выполняют конкретные специфические задачи.
Интеллектуальные поисковики отличаются от виртуальных собеседников тем, что они достаточно безлики и в ответ на вопрос выдают некоторую выжимку из источников знаний (иногда достаточно большого объема), а собеседники обладают «характером», особой манерой общения (могут использовать сленг, ненормативную лексику), и их ответы должны быть предельно лаконичными (иногда даже просто в форме смайликов, если это соответствует контексту).
ИИС:
Экспертные системы
Собственно экспертные системы (ЭС)
Интерактивные баннеры (web + ЭС)
Вопросно-ответные системы (в некоторых источниках «системы общения»)
Интеллектуальные поисковики (например, система Старт)
Виртуальные собеседники
Виртуальные цифровые помощники
6.1. Экспертные системы
Экспертная система (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Это вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой узкой предметной области в форме базы знаний. Такие системы могут использоваться не экспертом для улучшения их способностей и возможностей в решении задач определенного класса в конкретной предметной области. ЭС могут быть использованы для распространения источников редких знаний. Эти системы могут иметь значительное влияние как на деятельность таких профессиональных консультантов, как финансовые аналитики, юристы, аудиторы и др., так и на организации и их менеджмент.
Внутри экспертной системы нет заранее заданного дерева вопросов, каждый следующий вопрос выбирается исходя из ответов на все предыдущие. Это позволяет исключить лишние вопросы и не выдавать варианты ответа, которые не приведут к каким-либо результатам. Отсутствие фиксированного дерева позволяет пользователю задавать приоритет вопросов, выбирая наиболее важные для себя аспекты в процессе поиска. В любой момент можно снова вернуться к вопросу и выбрать другой ответ без необходимости снова отвечать на остальные вопросы.
Экспертные системы имеют одно большое отличие от других ИИС: они не предназначены для решения каких-то универсальных задач, как например нейронные сети или генетические алгоритмы. Экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях – областях.
Рис.6.1.1. Экспертная система
Технологию построения ЭС (см. Рис.6.1.2.) часто называют инженерией знаний.
Рис.6.1.2. Процесс построения ЭС.
Характерными чертами ЭС являются:
четкая ограниченность предметной области;
способность принимать решения в условиях неопределенности;
способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом;
четкое разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода);
способность пополнять базу знаний, возможность наращивания системы;
результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложившейся ситуации, не уступающих решениям лучших специалистов;
ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач;
алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой;
отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.
Классификации ЭС
· Собственно Экспертные системы
Интерактивные баннеры (web + ЭС)
Интерактивные говорящие баннеры — это инфы или экспертные системы, предназначенные для размещения на внешних ресурсах.
Преимущества интерактивных баннеров:
Повышенная привлекательность для потребителей — с необычным баннером хочется пообщаться.
Продолжительный контакт с пользователем. Среднее время общения с баннером может составлять около 3 минут.
Баннер может вести разных собеседников на разные страницы, в соответствии с их запросами и потребностями.
Классификация ЭС по связи с реальным временем:
Статические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.
Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.
Динамические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний.
Структура ЭС:
На Рис.6.1.3. ниже представлена каноническая структура экспертной системы динамического типа:
Рис.6.1.3. Структура ЭС
механизм логического вывода, называемый также интерпретатором, решателем;
рабочую память (РП), называемую также рабочей базой данных (БД);
базу знаний (БЗ);
подсистему приобретения и пополнения знаний;
подсистему объяснения;
подсистему диалога;
подсистему взаимодействия с внешним миром.
Механизм логического вывода (МЛВ) предназначен для получения новых фактов на основе сопоставления исходных данных из рабочей памяти и знаний из базы знаний. Механизм логического вывода реализует алгоритмы прямого и/или обратного вывода и формально может быть представлен четверкой:
Механизм вывода является мозгом ЭС, его также называют управляющая структура или интерпретатор правил (в ЭС, основанных на правилах).
Эта компонента является в основном компьютерной программой, которая обеспечивает методологию для рассуждения об информации в БЗ и в рабочей области, а также для формулирования заключений. Она обеспечивает указания о том, как использовать знания системы при реализации аренды (расписания запланированных действий в рабочей области), которая организует и управляет шагами, предпринимаемыми для решения задачи.
Механизм вывода имеет два главных элемента:
- Интерпретатор, который выполняет выбранные позиции аренды, используя соответствующие правила БЗ.
- Планировщик, который поддерживает управление агендой. Он оценивает результаты используемых правил вывода в свете их приоритетов или других критериев в агенде.
Рабочая память предназначена для хранения исходных и промежуточных фактов решаемой в текущий момент задачи. Как правило, размещается в оперативной памяти ЭВМ и отражает текущее состояние предметной области в виде фактов с коэффициентами уверенности (КУ) в истинности этих фактов.
Ценность всей экспертной системы как законченного продукта на 90% определяется качеством созданной базы знаний. Как правило, БЗ ЭС содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты. В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке Пролог— язык и система логического программирования) с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.
Подсистема приобретения и пополнения знаний автоматизирует процесс наполнения экспертной системы знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом, и адаптации базы знаний системы к условиям ее функционирования. Адаптация экспертной системы к изменениям в предметной области реализуется путем замены правил или фактов в базе знаний.
Подсистема объяснения объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату. Возможность объяснять свои действия является одним из самых важных свойств экспертной системы, так как:
повышается доверие пользователей к полученным результатам;
облегчается отладка системы;
создаются условия для пользователей по вскрытию новых закономерностей предметной области;
объяснение полученных выводов может служить средством поиска точки в парето-оптимальном множестве решений.
В настоящее время на практике все СО реализуются на одних и тех же принципах в основном двумя способами:
- фиксацией событий и состояний с помощью заготовленных текстов на естественном языке;
- трассировкой рассуждений, обратным развертыванием дерева целей с указанием подцелей.
При реализации каждого из этих способов предварительно выделяются ситуации, факты и узлы перехода в новые состояния, требующие объяснений. Им ставится в соответствие некоторый текст объяснения.
Структура экспертной системы была бы неполной без подсистемы диалога. Подсистема диалога ориентирована на организацию дружественного интерфейса со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и в ходе приобретения знаний и объяснения результатов работы.
Факты и правила в экспертной системе не всегда либо истинны, либо ложные. Иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется «коэффициентом доверия».
Коэффициент доверия – это число, которое означает вероятность или степень уверенности, с которой можно считать данный факт или правило достоверным или справедливым. Данный коэффициент является оценкой степени доверия к решению, выдаваемому экспертной системой. Такая оценка, например, может проводиться по схеме Шортлиффа.
Режимы функционирования ЭС:
Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.
Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.
Табл.6.1.1.
Основные классы решения задач, решаемые ЭС
-
Класс
На решение какой задачи направлена
Интерпретация
Выявление описаний ситуации из наблюдений
Предсказание
Выявление похожих последствий в данной ситуации.
Диагностика
Выявление неисправности системы через наблюдения.
Проектирование
Конфигурирование и разработка объектов, удовлетворяющих определенным требованиям.
Планирование
Разработка планов для достижения целей.
Мониторинг
Сравнение наблюдений с планами, сигнализируя об отклонениях и исключениях.
Отладка
Выявление и устранение неисправностей.
Управление
Интерпретирование, предсказывание восстановление и мониторинг поведения системы.
Некоторые ЭС принадлежат к двум или более из этих категорий. Дадим краткое описание каждой их этих категорий.
Системы интерпретации выявляют описания ситуации из наблюдений. Это категория включает наблюдения, понимание речи, анализ образов, интерпретацию сигналов и многие другие виды интеллектуального анализа. Система интерпретации объясняют наблюдаемые данные путем присвоения им символических значений, описывающих ситуацию.
Системы предсказания включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование.
Системы диагностики включают диагностику в медицине, электронике, механике и программном обеспечении. Диагностирующие системы обычно соотносят наблюдаемые поведенческие отклонения с причинами, лежащими в основе.
Системы проектирования разрабатывают конфигурации объектов, которые удовлетворяют определенным требованиям задачи проектирования. Такие задачи включают конструирование зданий, планировка расположения оборудования и др. Эти системы конструируют различные взаимосвязи описаний объектов друг с другом и проверяют, удовлетворяют ли эти конфигурации установленным ограничениям и требованиям.
Системы планирования специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование. Они также работают с кратко и долгосрочным планированием в управлении проектами, маршрутизация, коммуникация, разработка продукт а, военные приложения, производственное и финансовое планирование.
Системы мониторинга сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели. Эти решающие выявления соответствуют потенциальным недостаткам на предприятии. Существует много компьютерных систем мониторинга: от контроля движения воздушных потоков до задач управления сбором налогов.
Системы управления и контроля адаптивно управляют всеобщим поведением системы. Для осуществления этого система управления должна периодически интерпретировать текущую ситуацию, предсказывать будущее, диагностировать причины ожидаемых проблем, формулировать план устранения этих проблем и осуществлять мониторинг его выполнения для обеспечения успеха.
Наиболее известные/распространённые ЭС:
CLIPS — популярная ЭС (public domain)
OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов
MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.
HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.
Первую ЭС под названием Dendral разработали в Стэнфорде в конце 1960-х гг. Она определяла строение органических молекул по химическим формулам и спектрографическим данным о химических связях в молекулах. Ценность Dendral заключалась в следующем: органические молекулы, как правило, очень велики и поэтому число возможных структур этих молекул также велико; благодаря эвристическим знаниям экспертов-химиков, заложенных в ЭС, правильное решение из миллиона возможных находилось всего за несколько попыток. Принципы и идеи, заложенные в Dendral оказались настолько эффективными, что они до сих пор применяются в химических и фармацевтических лабораториях по всему миру. ЭС Dendral одной из первых использовала эвристические знания специалистов для достижения уровня эксперта в решении задач, однако методика современных экспертных систем связана с другой разработкой – Myсin. В ней использовались знания экспертов медицины для диагностики и лечения специального менингита и бактериальных инфекций крови. ЭС Mycin, также разработанная в Стэнфорде в середине 1970-х гг., одной из первых обратилась к проблеме принятия решений на основе ненадежной или недостаточной информации. Все рассуждения экспертной системы Mycin были основаны на принципах управляющей логики, соответствующих специфике предметной области. Многие методики разработки экспертных систем, использующиеся сегодня, были впервые разработаны в рамках проекта Mycin. MYCIN была ранней экспертной системой разработанной за 5 или 6 лет в начале 1970х годов в Стендфордском университете. Она была написана на Лиспе как докторская диссертация Edward Shortliffe под руководством Bruce Buchanan, Stanley N. Cohen и других. В этой же лаборатории была ранее создана экспертная система Dendral, но на этот раз внимание было акцентировано на использовании решающих правил с элементами неопределенности. MYCIN был спроектирован для диагностирования бактерий, вызывающих тяжелые инфекции, такие как бактериемия и менингит, а также для рекомендации необходимого количества антибиотиков в зависимости от массы тела пациента. Название системы происходит от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков. Также Mycin использовалась для диагностики заболеваний свертываемости крови.
Преимущества ЭС:
1. Постоянство
Человеческая компетенция ослабевает со временем. Перерыв в деятельности человека-эксперта может серьёзно отразиться на его профессиональных качествах.
2. Лёгкость передачи
Передача знаний от одного человека другому – долгий и дорогой процесс. Передача искусственной информации – это простой процесс копирования программы или файла данных.
3. Устойчивость и воспроизводимость результатов
Экспертные системы устойчивы к «помехам». Человек же легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей. Эксперт-человек может принимать в тождественных ситуациях разные решения из-за эмоциональных факторов. Результаты экспертной системы – стабильны.
4. Стоимость
Эксперты, особенно высококвалифицированные обходятся очень дорого. Экспертные системы, наоборот, сравнительно недороги. Их разработка дорога, но они дёшевы в эксплуатации.
Кроме того, эксперт–человек может принимать различные решения в тождественных ситуациях из-за эмоциональных факторов (влияние дефицита времени, влияние стресса).
Табл.6.1.2.
Сравнение человеческой и искусственной компетентности
Человеческая компетентность |
Искусственная компетентность |
Непрочная Трудно представляемая Трудно документируемая Непредсказуемая Дорогая |
Постоянная Легко передаваемая Легко документируемая Устойчивая Приемлемая по затратам |
Недостатки ЭС:
На сегодняшний день создано уже большое количество экспертных систем. С помощью них решается широкий круг задач, но исключительно в узкоспециализированных предметных областях. Как правило, эти области хорошо изучены и располагают более менее четкими стратегиями принятия решений. Сейчас развитие экспертных систем несколько приостановилось, и этому есть ряд причин:
Передача экспертным системам «глубоких» знаний о предметной области является большой проблемой. Как правило, это является следствием сложности формализации эвристических знаний экспертов.
Экспертные системы неспособны предоставить осмысленные объяснения своих рассуждений, как это делает человек. Как правило, экспертные системы всего лишь описывают последовательность шагов, предпринятых в процессе поиска решения.
Отладка и тестирование любой компьютерной программы является достаточно трудоемким делом, но проверять экспертные системы особенно тяжело. Это является серьезной проблемой, поскольку экспертные системы применяются в таких критичных областях, как управление воздушным и железнодорожным движением, системами оружия и в ядерной промышленности.
Экспертные системы обладают еще одним большим недостатком: они неспособны к самообучению. Для того, чтобы поддерживать экспертные системы в актуальном состоянии необходимо постоянное вмешательство в базу знаний инженеров по знаниям. Экспертные системы, лишенные поддержки со стороны разработчиков, быстро теряют свою востребованность.
Эксперты могут непосредственно воспринимать комплекс входной сенсорной информации (визуальной, звуковой, осязательной, обонятельной и тактильной). ЭС – только символы. Хотя в отдельных направлениях разработки инженерных и производственных интеллектуальных систем получены реальные результаты определенной обработки сенсорной информации.
Эксперты – люди могут охватить картину в целом, все аспекты проблемы и понять, как они соотносятся с основной задачей. ЭС стремится сосредоточить на самой задаче, хотя смежные задачи могут повлиять на решение основной.
Люди, эксперты и не эксперты, имеют то, что мы называем здравым смыслом, или общедоступными знаниями. Это широкий спектр общих знаний о мире, о том, какие законы в нем действуют, т.е. знания, которыми каждый из нас обладает, приобретает из опыта и которыми постоянно пользуется. Из-за огромного объема знаний, образующих здравый смысл, не существует легкого способа встроить их в интеллектуальную программу. Знания здравого смысла включают знания о том, что вы знаете и чего не знаете.
Поэтому ЭС наиболее часто используются как советчики, в качестве консультантов или помощников ЛПР.