Этапы создания экспертной системы

Характерные особенности экспертных систем:

альтернативность;

нечеткость;

динамичность изменение проблемной области;

качественная и символьная природа используемых знаний;

плохая формализуемость процесса принятия решений.

Вышеуказанные особенности обусловливают сложность и трудоемкость их разработки по сравнению с другими классами ИИС. Поэтому далее вопросы проектирования и реализации интеллектуальных информационных систем будут рассматриваться только для класса экспертных систем.

Извлечение знаний при создании экспертной системы предполагает изучение множества источников знаний, к которым относятся: специальная литература, базы знаний, отчеты о решении аналогичных задач, а самое главное, опыт работы экспертов – специалистов в исследуемой проблемной области. Успех проектирования экспертной системы во многом определяется компетентностью привлекаемых к разработке экспертов и их способностью передать свой опыт инженерам по знаниям (аналитикам). Вместе с тем, эксперты не имеют представления о возможностях и ограничениях ЭС. Следовательно, процесс разработки ЭС должен быть организован инженерами по знаниям таким образом, чтобы в процессе их интерактивного взаимодействия с экспертами был получен весь необходимый объем знаний для решения четко поставленных проблем. Этапы создания? ЭС представлены на рис. 2.1.

На этапах идентификации и концептуализации, связанных с определением контуров будущей системы, инженер по знаниям выступает в роли ученика, а эксперт – в роли учителя, мастера. На этапах реализации и тестирования инженер по знаниям демонстрирует результаты разработки, а адекватность ЭС проблемной области оценивает эксперт. При этом могут быть привлечены совершенно другие эксперты , компетентные в смежных областях знаний.

На этапе тестирования созданные экспертные системы оцениваются по двум основным группам критериев: точности и полезности.

С точностью работы ЭС связаны такие характеристики, как правильность делаемых заключений, адекватность базы знаний проблемной области, соответствие применяемых методов решения проблемы экспертным. Поэтому конечные оценки системе ставят специалисты в проблемной области. Полезность экспертной системы оценивается степенью удовлетворения требований пользователя в части получения необходимых рекомендаций, легкости и естественности взаимодействия с системой, надежности, производительности и стоимости эксплуатации, способности обоснования решений и обучения, настройки на изменение потребностей. Оценивание экспертной системы осуществляется по набору тестовых примеров как из предшествующей практики экспертов, так и специально подобранных ситуаций. Результаты тестирования статистически обрабатываются, после чего делают выводы о степени точности работы экспертной системы.

Рис. 2.1. Этапы создания экспертной системы

Следующий этап создания экспертной системы – внедрение и опытная эксплуатация в массовом порядке без непосредственного контроля со стороны разработчиков и переход от тестовых примеров к решению реальных задач. На этом этапе важнейшим критерием оценки становится соотношение стоимости системы и ее эффективности. Осуществляется сбор замечаний и внесение необходимых изменений. В результате опытной эксплуатации может потребоваться разработка новых специализированных версий, учитывающих особенности проблемных областей. На всех этапах разработки инженер по знаниям играет активную роль.

Первые два этапа создания экспертной системы составляют логическую стадию, не связанную с применением инструментального средства. Последующие этапы реализуются в рамках физического создания проекта на базе выбранного инструментального средства. Вместе с тем процесс создания экспертной системы как сложного программного продукта имеет смысл выполнять методом прототипного проектирования, сущность которого сводится к постоянному наращиванию базы знаний, начиная с логической стадии. Примерная технология разработки прототипов представлена в табл. 2.1.

Таблица 2.1

Прототипная технология создания экспертной системы означает, что простейший прототип будущей системы реализуется с помощью любого подручного инструментального средства еще на этапах идентификации и концептуализации, в дальнейшем этот прототип детализируется, концептуальная модель уточняется и реализация осуществляется в среде окончательно выбранного инструментального средства. После каждого этапа возможны итеративные возвраты к уже выполненным этапам проектирования, что способствует постепенному проникновению инженера по знаниям в глубину решаемых проблем, эффективности использования выделенных ресурсов, сокращению времени разработки, постоянному улучшению компетентности и повышению производительности системы.

Пример разработки экспертной системы страхования коммерческих займов CLUES (loan-uderwriting expert systems) [21] представлен в табл. 2.2.

Таблица 2.2

Эта система создавалась в интегрированной среде ART группой разработчиков в составе шести человек: одного менеджера проекта, двух инженеров по знаниям, двух программистов, ответственных за сопряжение ЭС с существующей информационной системой и аналитическим инструментом, и одного контролера качества. Сложность созданной системы: 1000 правил, 180 функций, 120 объектов. Эффективность: при оценке
8500 кредитов в месяц годовая экономия на обработке информации составляет 0,91 млн долл., при 30000 кредитов – 2,7 млн долл. При этом
в 50 % случаев система принимает самостоятельные решения, в остальных – дает экспертам диагностику возникающих проблем. Времяоценки кредита сократилось с 50 до 10–15 мин. Перечисленные показатели эффективности позволили компании Contrywide расширить сферу своей деятельности во всех штатах США и увеличить оборот с 1 млрд долл.
в месяц в 1991 г. до 5 млрд долл. в 1993 г.