Экспертные системы. Проектирование экспертных систем имеет определенные отличия от создания традиционного программного продукта
Проектирование экспертных систем имеет определенные отличия от создания традиционного программного продукта. Суть этого отличия в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт, а создают прототип экспертной системы. Прототип должен удовлетворять основным требованиям, предъявляемым к системе, в частности, процесс его создания должен быть минимально трудоемким. Для удовлетворения этих требований используются разнообразные инструментальные средства (специализированные языки искусственного интеллекта, оболочки экспертных систем и др.), ускоряющие процесс разработки. Вероятно, может потребоваться создание не одного, а нескольких прототипов, базирующихся на различных способах представления знаний, с последующим выбором наиболее удачного. В том случае, когда достигнута удовлетворительная работа прототипа по всему комплексу задач, возможно принятие решения об окончательном перепрограммировании всей системы на языках низкого уровня с целью улучшения ее характеристик: увеличения быстродействия, уменьшения занимаемой памяти, повышения эргономических параметров интерфейса.
Опыт разработки экспертных систем позволяет выделить следующие этапы при их создании:
• идентификация — определение проблемы, ресурсов, целей,
экспертов; неформальное (вербальное) описание проблемы;
• формализация — выражение введенных понятий на некото
ром формальном языке, построение модели исследуемой
области;
• этап выполнения — создание одного или нескольких прото
типов;
• этап тестирования — оценка выбранного метода представ
ления знаний и работоспособности всей системы в целом на
основе проверки прототипа;
• этап опытной эксплуатации — проверка пригодности систе
мы для конечного пользователя;
• модификация системы — полное перепрограммирование или
доведение прототипа до состояния программного продукта.
■
Известны три основные разновидности исполнения экспертных систем.
1. Экспертные системы, выполненные в виде отдельных
программ на некотором алгоритмическом языке, база
знаний которых является непосредственно частью этой
программы. Как правило, такие системы предназначены
для решения задач в одной фиксированной предметной
области.
2. Оболочки экспертных систем — программный продукт,
обладающий средствами представления знаний для оп
ределенных предметных областей. Задача пользователя
заключается не в непосредственном программировании,
а в формализации и вводе знаний с использованием пре
доставленных оболочкой возможностей. Недостатком
этих систем можно считать невозможность охвата одной
системой всех существующих предметных областей.
3. Генераторы экспертных систем — мощные программные
продукты, предназначенные для получения оболочек,
ориентированных на то или иное представление знаний
в зависимости от рассматриваемой предметной области.
Для построения и проектирования экспертных систем необходимо:
а) определение организационных и математических основ
экспертных систем;
б) определение исходных понятий и логических основ, эта
пов создания и средств обработки базы знаний;
в) рассмотрение этапов создания экспертной системы, про
ектирование автоматизированных информационных си
стем и проектирование баз данных, а также проектирова-
ние и создание интерфейса пользователя, ориентированного на мировые стандарты.
Потребность отражения человеческих знаний в памяти компьютера породила, а затем и стимулировала быстрое развитие нового направления в информатике — инженерии знаний. Предметом этого направления служит соотношение человеческих знаний и его формализованного информационного отображения на ЭВМ. Адекватное отображение знаний специалистов является центральной проблемой создания информационных систем вообще и экспертных систем в частности.
Под базой знаний понимается отражение знаний эксперта о предметной области, способы анализа поступающих фактов и методы вывода, т.е. порождение новых знаний на основании имеющихся и вновь поступивших. Наиболее определенными и широко используемыми в современных информационных системах являются следующие виды знаний:
— глубинные и поверхностные;
— качественные и количественные;
— приближенные (неопределенные) и точные (определенные);
— конкретные и общие;
— описательные и предписывающие.
При построении экспертной системы с особой остротой встал вопрос о том, какие знания должны быть в них представлены и в какой форме. Структура знаний зависит от сферы их использования и может носить довольно сложный характер. Эта структура включает в себя:
а) различные факты из предметной области;
б) взаимосвязи между ними;
в) правила действий.
Знание, полученное инженером знания, затем загружается в компьютерную систему в специализированном формате — в блоке, названном базой знаний. Эта база знаний содержит пра-
3 Заказ 105
вила и заключения, которые используются при принятии решений, а также параметры, или факты, необходимые для решения.
Экспертные системы относят к числу интеллектуальных вычислительных систем. Они предназначены для моделирования или имитации опытных специальных экспертов при решении задач по какому-либо узкому вопросу. Экспертные системы призваны оказывать помощь специалистам, когда их собственных знаний, опыта и интуиции не хватает для самостоятельного решения возникающих проблем. Такие системы представляют собой машинные программы, решающие задачи примерно так же, как решает их эксперт в реальной обстановке. Это позволяет накапливать, систематизировать и сохранять знания и профессиональный опыт тех экспертов, которые выполняют конкретные задачи наилучшим образом.
Стандартная архитектура экспертной системы представлена на рис. 2.
Рис. 2. Архитектура экспертной системы
Характеристики экспертных систем:
1) способность рассуждать при неполных и противоречи
вых данных;
2) способность объяснять цепочку рассуждений понятным
для пользователя способом;
3) конструкция системы должна обеспечивать возможность
эволюционного наращивания базы знаний;
4) на выходе экспертная система должна выдавать совет —
не таблицу цифр или красивые картинки, а четкий совет;
5) система должна быть экономически выгодна.
Не останавливаясь на подробном перечне многочисленных областей применения, отметим лишь некоторые сферы, в которых экспертные системы были успешно опробованы: химия, сельское хозяйство, электроника, образование, финансы, геология, медицина, военное дело, программное обеспечение и многие другие. Ныне эти системы активно используются в разнообразных процессах компьютерной обработки лингвистических данных.
Из перечня основных типов решаемых ими задач можно выделить интерпретацию, прогноз, диагностику, проектирование, планирование, управление, наблюдение, отладку, ремонт, обучение.
В качестве критериев, по которым можно судить о возможности создания экспертной системы, следует отметить следующие:
• необходимость символьных рассуждений; очевидно, нет смыс
ла разрабатывать экспертную систему для численных расче
тов, например, для преобразований Фурье, интегрирования,
решения систем алгебраических уравнений и др.;
• наличие экспертов, компетентных в избранном круге вопро
сов, которые согласны сотрудничать при создании ЭС;
• важность и актуальность поставленной проблемы. Это могут
быть проблемы, требующие высокого уровня экспертизы,
либо простые, но трудоемкие, многократно повторяющиеся
проверки. Нет смысла тратить время на решение проблем,
которые возникают редко и могут быть разрешены челове
ком с обычной квалификацией;
• четкое ограничение круга решаемых задач, т.е. выбор доста
точно «узкой» предметной области, чтобы избежать «комби
наторного взрыва» объема информации, необходимой для
компетентного решения поставленной задачи;
• наличие согласованных мнений экспертов о том, как следует
решать поставленные задачи, какие факты необходимо ис
пользовать и каковы общие правила вынесения суждений.
В противном случае невозможно расширить базу знаний за пределы опыта одного человека и осуществить сплав экспертных знаний из нескольких областей;
• достаточность исходных данных для проверки работоспособ
ности экспертной системы в выбранной предметной облас
ти, чтобы разработчики смогли убедиться в достижимости
некоторого заданного уровня ее функционирования;
• обеспечение возможности постепенного наращивания систе
мы. База знаний должна легко расширяться и корректиро
ваться, так как правила часто меняются с появлением новых
фактов.
Ценность использования ЭС проявляется, как правило, в следующих аспектах:
— в сборе, оперативном уточнении, кодировании и распрост
ранении экспертных знаний;
— в эффективном решении проблем, сложность которых пре
вышает человеческие возможности и для которых требуются
экспертные знания нескольких областей;
— в сохранении наиболее уязвимой ценности коллектива — кол
лективной памяти.
Создание баз знаний открывает широкие возможности, которые обусловлены безошибочностью и тщательностью, присущими ЭВМ, и синтезом знаний экспертов. Если база знаний объединяет информацию по нескольким дисциплинам, то такой сплав знаний приобретает дополнительную ценность.
■
- |
Дата добавления: 2014-12-21; просмотров: 2028;