Вопрос 2. Классификация эс.
В настоящее время существует несколько тысяч программных комплексов, называемых экспертными системами. ЭС можно классифицировать по следующим признакам (рис. 11.5). Автономные ЭС работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфически «экспертных» задач, решение которых не требует привлечения традиционных методов обработки данных (расчеты, моделирование и т. д.).
В табл. 11.1 приведены примеры задач, для решения которых используются экспертные системы.
Все системы, основанные на знаниях, можно разделить на системы, решающие задачи анализа, и системы, решающие задачи синтеза. Основное отличие задач анализа от задач синтеза заключается в том, что если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально не ограничено и строится из решений подпроблем. Задачами анализа являются интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование, управление.
Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени.
Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.
Динамические ЭС работают режиме реального времени, обеспечивая непрерывную интерпретацию поступающих в систему данных.
Гибридные ЭС представляют программный комплекс, включающий стандартные пакеты прикладных программ и средства манипулирования знаниями.
Под коллективом разработчиков (КР) будем понимать группу специалистов, ответственных за создание ЭС.
В состав КР входят пользователь, эксперт, инженер по знаниям и программист. Обычно КР насчитывает 8-10 человек.
При формировании КР должны учитываться психологические свойства участников.
От пользователя зависит, будет ли применяться разработанная ЭС.
Необходимо, чтобы пользователь имел некоторый базовый уровень квалификации, который позволит ему правильно истолковать рекомендации ЭС. Обычно требования к квалификации пользователя не очень велики, иначе он переходит в разряд экспертов и не нуждается в ЭС.
Эксперт — важная фигура в группе КР. В конечном счете, его подготовка определяет уровень компетенции базы знаний. Желательные качества характера эксперта [33]:
доброжелательность;
готовность поделиться своим опытом;
умение объяснить (педагогические навыки);
заинтересованность в успешности разработки.
Часто встает вопрос о количестве экспертов. Поскольку проблема совмещения подчас противоречивых знаний остается открытой, обычно с каждым из экспертов работают индивидуально, иногда создавая альтернативные базы.
Инженер по знаниям ведет диалог с экспертом, обеспечивая получение знаний для ЭС. От инженера зависит продуктивность этого процесса.
Вопрос 3. Свойства систем, основанных на знаниях.
Системы, основанные на знаниях, обладают следующими специфическими свойствами:
экспертиза может проводиться только в одной конкретной области;
база знаний и механизм вывода являются различными компонентами;
наиболее подходящая область применения — решение задач дедуктивным методом, т. е. правила или эвристики выражаются в виде пар посылок и заключений типа «если—то»;
эти системы могут объяснять ход решения задачи понятным пользователю способом;
выходные результаты являются качественными (а не количественными);
системы, основанные на знаниях, строятся по модульному принципу, что позволяет постепенно наращивать их базы знаний.
При определении целесообразности применения ЭС нужно руководствоваться следующими критериями:
данные и знания надежны и не меняются со временем;
пространство (или область) возможных решений относительно невелико;
в процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения;
должен быть по крайней мере один эксперт, способный явно сформулировать свои знания и объяснить методы применения этих знаний для решения задач.
Но даже лучшие из экспертных систем имеют определенные ограничения по сравнению с человеком-экспертом, которые сводятся к следующему:
большинство экспертных систем непригодны для применения конечным пользователем. Если пользователь не имеет некоторого опыта работы с такими системами, у него могут возникнуть серьезные трудности;
навыки системы не всегда возрастают после сеанса экспертизы;
все еще остается проблемой приведение знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию;
человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции, здравому смыслу, опыту, аналогии, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги задач;
экспертные системы редко применяются в больших предметных областях;
считается, что в тех предметных областях, где отсутствуют эксперты, применение экспертных систем оказывается невозможным;
имеет смысл привлекать экспертные системы только для решения когнитивных задач;
системы, основанные на знаниях, оказываются неэффективными при необходимости проведения скрупулезного анализа, когда число решений зависит от тысяч различных возможностей и многих переменных, которые изменяются во времени.
Однако системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом :
у них нет предубеждений;
они не делают поспешных выводов;
они работают систематизированно, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных;
база знаний может быть большой и достаточно стабильной. Будучи введенными в машину один раз, знания сохраняются навсегда;
системы, основанные на знаниях, устойчивы к «помехам».
Эксперт же пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей.
Лекция 11.1. Обеспечение безопасности автоматизированных информационных систем
План
1. Понятие безопасности АИС. Виды угроз информационным системам.
2. Методы и средства защиты информации.
3. Криптографическое закрытие информации. Электронно-цифровая подпись