Разработка экспертных систем

Подход, базирующийся на поверхностных знаниях

Применяется к сложным задачам, которые не могут быть точно описаны. Этот подход заключается в получении от эксперта фрагментов знаний (часто эвристических), которые релевантны решаемой задаче. При этом не предпринимается никаких попыток систематического или глубинного изучения области, что предопределяет использование поиска в пространстве состояний в качестве универсального механизма вывода. Обычно в экспертных системах, использующих данный подход, в качестве способа представления выбираются правила. Условие каждого правила определяет образец некоторой ситуации, при соблюдении которой правило может быть выполнено. Поиск решения состоит в выполнении тех правил, образцы которых сопоставляются с текущими данными. При этом предполагается, что в процессе поиска решения последовательность формируемых таким образом ситуаций не оборвется до получения решения, т.е. не возникнет неизвестной ситуации, которая не сопоставится ни с одним правилом. Данный подход с успехом применяется к широкому классу приложений, однако он оказывается неэффективным в тех приложениях, когда задача может быть заранее структурирована или при решении задачи может быть использована некоторая модель.

Структурный подход

Структурный подход к построению экспертных систем обусловлен тем, что для ряда приложений применение только техники поверхностных знаний не обеспечивает решения задачи. Действительно, использование поиска в качестве механизма вывода в неструктурированной базе знаний может приводить к ненадежным и (или) некачественным решениям. Структурный подход к построению экспертных систем подобен структурному программированию. Однако применительно к экспертным системам речь не идет о том, что структурирование должно довести задачу до алгоритма (как в традиционном программировании), а предполагается, что часть задачи решается с помощью поиска. Структурный подход в различных приложениях целесообразно сочетать с поверхностным или глубинным.

Глубинный подход

В глубинном подходе компетентность экспертной системы базируется на модели той проблемной среды, в которой эта экспертная система работает. Модель может быть определена различными способами (декларативно, процедурно). Необходимость в ряде приложений использовать модели вызвана стремлением исправить несовершенство поверхностного подхода, возникающего при отсутствии правил, удовлетворяющих текущей ситуации в рабочей памяти. Глубинные экспертные системы кроме возможностей поверхностных обладают способностью при возникновении неизвестной ситуации определить с помощью некоторых общих принципов, справедливых для области экспертизы, какие действия следует выполнить.

Глубинный (модельный) подход требует явного описания структуры и взаимоотношений между различными сущностями области. При этом подходе необходимо использовать инструментальные средства, обладающие мощными моделирующими возможностями: объекты с присоединенными процедурами, иерархическое наследование свойств, активные знания (программирование, управляемое данными), передача сообщений объектам (объектно-ориентированное программирование) и т.п.

Смешанный подход

Смешанный подход в общем случае может сочетать поверхностный, структурный и глубинный подходы. Например, поверхностный подход может быть использован для поиска адекватных знаний, которые затем используются некоторой глубинной моделью.

Разработка экспертных систем

При разработке экспертных систем часто используется концепция быстрого прототипа. Суть её в следующем: поначалу создается не экспертная система, а её прототип, который обязан решать узкий круг задач и требовать на свою разработку незначительное время. Прототип должен продемонстрировать пригодность будущей экспертной системы для данной предметной области, проверить правильность кодировки фактов, связей и стратегий рассуждения эксперта. Он также дает возможность инженеру по знаниям привлечь эксперта к активной роли в разработке экспертной системы. Размер прототипа – несколько десятков правил.

На сегодняшний день сложилась определенная технология разработки экспертных систем, включающая 6 этапов.