11. Экспертные системы. Краткая характеристика. Общие задачи.
Пользователь взаимодействует с системой через пользовательский интерфейс, который скрывает многие сложности, в том числе внутреннюю структуру базы правил. При разработке интерфейса экспертной системы используют разнообразие стилей, включая "вопрос-ответ", меню управления или графический интерфейс. Тип интерфейса определяется потребностями пользователя и требованиями базы знаний и системы вывода. Ядром экспертной системы является база знаний, которая содержит знание из частной прикладной области. В экспертной системе, основанной на правилах, это знание представляется в форме правил «если А, то В». База знаний содержит как общие знания, так и информацию о частных случаях. Механизм вывода применяет знания при решении реальных задач. По существу, он является интерпретатором базы знаний. В продукционной системе механизм вывода совершает цикл распознавание-действие. Процедуры, которые выполняют этот управляющий цикл, отделены от самих продукционных правил. Такое разделение механизма вывода и базы знаний важно поддерживать по нескольким причинам
Оно даст возможность представлять знания более естественным образом.
В связи с тем, что база знаний отделяется от программных управляющих структур более низкого уровня, разработчики экспертной системы могут сосредоточиться на накоплении и организации знаний, а не на деталях их компьютерной реализации. В идеале разделение знаний и управления позволяет вносить изменения в одну часть базы знаний без создания побочных эффектов в других. Разделение знаний и управляющих элементов программы позволяет использовать в различных системах одни и те же модули управления и интерфейса пользователя
Экспертная система должна сохранять информацию о частных случаях, в том числе факты и выводы. Сюда включаются данные, полученные в отдельном случае решения задачи, частные заключения, степени доверия к заключениям и тупики в процессе поиска. Эта информация отделяется от общей базы знаний. Подсистема объяснений позволяет программе пояснить свое рассуждение пользователю. Она обеспечивает обоснования заключений системы в ответ на вопросы "как?", объяснение необходимости конкретных данных, а также ответы на вопросы "почему?"
Многие системы включают также редактор базы знаний. Редакторы баз знаний помогают программистам локализовать и откорректировать сбои в действиях программы, используя информацию, обеспечиваемую подсистемой объяснений. Кроме того, они могут помочь в пополнении новых знаний, поддержке корректности синтаксиса правил и в проверке на непротиворечивость при изменениях в базе знаний.
Выбор задачи в ЭС
Экспертные системы привлекают значительные денежные инвестиции и человеческие усилия. Поэтому были выработаны критерии оправданности решения данной задачи с помощью экспертной системы. Необходимость решения оправдывает стоимость и усилия по разработке экспертной системы.
Многие экспертные системы были построены в таких областях, как разведка минералов, бизнес, оборона и медицина, где существует большой потенциал для экономии денег, времени и защиты человеческой жизни.
Отсутствие человеческого опыта в ситуациях, где он необходим.
В геологии, например существует необходимость удаленной экспертизы минирования и бурения.Геологи и инженеры часто сами проходят большие расстояния что связяно с большими затратами и потерями времени.При использовании ЭС многие проблемы удаленных районов могут быть решены без их посещения.
Проблема может быть решена с использованием символьных рассуждений
Решение проблемы не требует физической ловкости или конкретных навыков .Современным роботам и системам зрения не хватает ума и гибкости ,присущей человеку.
Проблемная область является хорошо структурированной и не требует рассуждений на основе здравого смысла
Высокотехнологические области очень удобны для изучения и формализации для них четко определяющая терминология и построены ясные и конкретные концептуальные модели.
Рассуждения на основе здравого смысла трудно автоматизировать
Проблема не может быть решена традиционными вычислительными методами.
Технология ЭС не должна использоваться там, где это не обходимо , если проблемка может быть решена более традиционными методами,то она не должна рассматриваться как кандидат для решения ЭС.
Известны эксперты, способные взаимодействовать между собой и четко выражать свои мысли.
Знания, используемые экспертными системами, формируются из опыта и суждений людей, работающих в данной области. Важно, чтобы эти эксперты не только хотели, но и были способны поделиться знаниями.
Проблема имеет приемлемые размеры и границы. Например, программа, пытающаяся воплотить весь опыт врача, нереальна. Программа, подсказывающая медицинские решения по использованию конкретного медицинского оборудования или конкретного множества диагнозов, более практична.
Экспертная система (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.
В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.
Похожие действия выполняет такой программный инструмент как Мастер (Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний — все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.
Архитектура типовой экспертной системы.
