Особливості експертних систем, приклади та їх розробка

За допомогою ЕС розв’язуються задачі, що потребують значних обсягів емпіричних асоціативних знань, суб’єктивного досвіду і пов’язані з обстановкою, що змінюється. ЕС якнайкраще відповідають ситуації, де:

1) критичним фактором є не тільки діагноз, а й час;

2) необхідним є постійне і тривале в часі перебування в екстремальних умовах;

3) існує дефіцит кваліфікованих спеціалістів;

4) немає спеціалістів, достатньо компетентних з усього кола проблем предметної галузі;

5) необхідний гнучкий засіб навчання і контролю підготовленості персоналу.

Типовий приклад ЕС та умов, що викликають потребу в ній – це система MYCIN діагностики бактеріальних захворювань. Складність полягає в тому, що розпочати лікування слід якомога скоріше, а точний діагноз пов’язаний з вирощуванням культур і потребує не менше двох діб. Лікар постає перед вибором: або прописати засіб із широким спектром дії, але малоефективний і з більшою імовірністю побічного ефекту, або призначити специфічні ліки із значним ризиком помилитися. Як правило, вибирають перший шлях.

MYCIN містить близько 400 продукційних правил. Посилання комбінуються за правилами багатозначної логіки (V=max, Λ=min) у системі є 24 предикатних функції (у тому числі „дорівнює”, „упізнати”, „визначити”, ...), 11 об’єктів (мікроорганізм, культура, ліки, ...). Нечіткі міркування припускають одночасне існування взаємовиключних значень атрибуту. Система шукає шлях максимальної, спочатку одиничної, визначеності. ЕС може видати не одне, а ряд рішень, упорядкованих за мірою упевненості системи в цих рекомендаціях.

Успіх цієї та інших систем значною мірою пояснюється їх вузькою спеціалізацією, „самодисципліною” та відтворюваністю результатів. Незважаючи на те, що система „знає” менше за людину, ретельність та неухильність виконуваних нею перевірок більш ніж компенсує цей недолік. З іншого боку, ЕС позбавлений інтуїції, тому для них є незручними предметні галузі, творчі міркування, врахування просторових та часових відношень. Виключаються також ситуації, де знання експертів відносяться до області відчуттів (готування чайних сумішей, дегустація вин) чи не можуть бути виражені словами (якщо в ролі експерта виступає досвідчений автомеханік без спеціальної освіти, який використовує в основному жести та „ненормативну” лексику).

ЕС містить звичайний набір компонент системи ШІ. Її специфіка визначається колом типових користувачів:

1) неспеціалісти, що бажають отримати розв’язок певної задачі;

2) спеціалісти, зацікавлені в отриманні розв’язку з меншою трудомісткістю та/або вищою якістю;

3) „студенти”, що навчаються методам розв’язання задач предметної галузі;

4) експерти, які вдосконалюють ЕС як смисл бази знань;

5) інженери знань, що налагоджують механізм керування.

За цих умов природно зростає роль діалогової підсистеми, особливо підсистеми пропонованих рішень, яка слугує для:

1) навчання користувача;

2) досягнення взаєморозуміння між користувачем та системою;

3) укріплення довіри користувача до системи;

4) локалізації помилок ЕС дослідженням схеми міркування.

Основна відмінність керуючої компоненти ЕС від традиційних механізмів керування полягає в тому, що окремі модулі викликаються не за іменем, а за описом ситуації. Під час роботи системи може виникнути потреба щось обчислити. Для цього існують прикладні програми обчислень, якими користуються планувальники.

Стратегія виведення в ЕС реалізує метазнання про те, як і коли використати різні джерела знань об’єктного рівня. Метазнання можуть виражати знання про розбиття задачі на підзадачі, кооперацію джерел знання, різні варіанти пошуку. Для уникнення зайвих зіставлень, зразки правил організують у мережу.

ЕС має бути здатною до метаміркувань, тобто осмислювати власну роботу та структуру. Тоді метазнання можна застосовувати для:

1) виявлення синтаксичних та смислових помилок у предметних правилах;

2) обґрунтування доцільності застосування правил;

3) адаптації системи до мінливої обстановки;

4) явного визначення можливостей та обмежень ЕС, невідомих розробникам.

Система пояснення спирається на діагностичне дерево, побудоване під час виведення рішення. Кожна вершина дерева, якій відповідає певна продукція, має пояснювальний текст. Планувальник, здійснюючи пошук рішення запам’ятовує текст, за яким він рухається. Кожний крок на цьому шляху – це альтернативний вибір, справедливість якого може бути підкріплена текстом пояснення. Коли є запит на пояснення, можна видати всі ці тексти, рухаючись по діагностичному дереву знизу вверх, повторюючи у зворотному напрямку шлях, пройдений планувальником. Якщо ж користувач зробить запит, чому не годиться та чи інша гіпотеза, то підсистема пояснень має пройти шлях знизу вверх до зустрічі з основним шляхом, зафіксувати розділяючи продукцію і коментар до неї. Іноді до ЕС включають також підсистему довіри, яка демонструє користувачеві компетентність ЕС.

Перерахуємо часто згадувані в літературі ЕС із зазначенням особливостей і характеристик:

1) DENDRAL – визначення можливих структур молекул за даними рентгенографії;

2) PROSPEKTOR – аналіз геологічних даних (визначені семантичні мережі та нечіткі множини, комбінована стратегія пошуку; з її допомогою було знайдено родовище молібдену вартістю 100 млн. дол.);

3) CADUCEUS – для діагностики терапевтичних захворювань і навчання студентів (приблизно 100 тис. зв’язків між симптомами та хворобами);

4) R1 – для визначення конфігурації обчислювального пристрою VAX – 11 (3 тис. правил).

Ці системи є достатньо робастними, тобто приводить до вірних висновків, навіть тоді, коли деякі з вихідних даних є невірними чи відсутні.

ЕС застосовувалися також для мас-спектрометричних досліджень, налагодження програм, управління хіміко-технологічними процесами. Багато корпорацій та фірм США використовують пакет багатокритеріальної оптимізації Expert Choice для розв’язання задач стратегічного планування. Пакет має широке поширення у Китаї у розв’язанні задач планування народного господарства.

Ленат Д. iз Стенфордського університету створив навчальну систему EURISCO, яка автоматично покращує і розширює запас евристичних правил. Первісно система призначалася на роль „штучного математика”. Після внесення до неї множини числових понять вона заново відкрила більшу частину розділів теорії чисел. Ця система вигравала три роки в навчальній військовій грі (правила гри щороку змінювалися, щоб завадити її це зробити) і здійснила переворот у галузі створення надвеликих інтегральних схем, винайшовши тривимірний вузол ТА/АБО.

Наприкінці 1984 р. В США було близько 170 ЕС, з них 25 – для військових потреб. У літературі зазначалося, що військовий потенціал НАТО внаслідок застосування ЕС зріс на 40%. Ринок у Європі за 6 років зріс у 100 разів.