Введение
Экспертные системы возникли
как значительный практический
результат в применении и развитии
методов искусственного интеллекта
-совокупности научных дисциплин, изучающих
методы решения задач интеллектуального
(творческого) характера с использованием
ЭВМ.
Область искусственного интеллекта
имеет более чем сорокалетнюю
историю развития. С самого начала
в ней рассматривался ряд весьма
сложных задач, которые, наряду
с другими, и до сих пор
являются предметом исследований:
автоматические доказательства
теорем, машинный перевод (автоматический
перевод с одного естественного
языка на другой), распознавание
изображений и анализ сцен, планирование
действий роботов, алгоритмы и
стратегии игр.
Экспертная
система - это набор программ, выполняющий
функции эксперта при решении
задач из некоторой предметной области.
Экспертные системы выдают советы,
проводят анализ, дают консультации, ставят
диагноз. Практическое применение экспертных
систем на предприятиях способствует
эффективности работы и повышению
квалификации специалистов.
- Определение
экспертных систем.
Главное достоинство
и назначение экспертных
систем.
Экспертные системы (ЭС)- это яркое
и быстро прогрессирующее направление
в области искусственного интеллекта
(ИИ). Причиной повышенного интереса,
который ЭС вызывают к себе
на протяжении всего своего
существования, является возможность
их применения к решению задач
из самых различных областей
человеческой деятельности. Пожалуй,
не найдется такой проблемной
области, в которой не было
бы создано ни одной ЭС или
по крайней мере, такие попытки не предпринимались
бы.
ЭС - это набор программ или
программное обеспечение, которое
выполняет функции эксперта при
решении какой-либо задачи в
области его компетенции. ЭС, как
и эксперт-человек, в процессе
своей работы оперирует со
знаниями. Знания о предметной
области, необходимые для работы
ЭС, определенным образом формализованы
и представлены в памяти ЭВМ
в виде базы знаний, которая
может изменяться и дополняться
в процессе развития системы.
ЭС выдают советы, проводят анализ,
выполняют классификацию, дают
консультации и ставят диагноз.
Они ориентированы на решение
задач, обычно требующих проведения
экспертизы человеком-специалистом.
В отличие от машинных программ,
использующий процедурный анализ,
ЭС решают задачи в узкой
предметной области (конкретной
области экспертизы) на основе
дедуктивных рассуждений. Такие
системы часто оказываются способными
найти решение задач, которые
неструктурированны и плохо определены.
Они справляются с отсутствием
структурированности путем привлечения
эвристик, т. е. правил, взятых
“с потолка”, что может быть
полезным в тех системах, когда недостаток
необходимых знаний или времени исключает
возможность проведения полного анализа.
Главное достоинство ЭС - возможность
накапливать знания, сохранять их
длительное время, обновлять и
тем самым обеспечивать относительную
независимость конкретной организации
от наличия в ней квалифицированных
специалистов. Накопление знаний
позволяет повышать квалификацию
специалистов, работающих на предприятии,
используя наилучшие, проверенные
решения.
Практическое применение искусственного
интеллекта на машиностроительных
предприятиях и в экономике
основано на ЭС, позволяющих
повысить качество и сохранить
время принятия решений, а также
способствующих росту эффективности
работы и повышению квалификации
специалистов.
Основными отличиями ЭС от
других программных продуктов
являются использование не только
данных, но и знаний, а также
специального механизма вывода
решений и новых знаний на
основе имеющихся. Знания в
ЭС представляются в такой
форме, которая может быть легко
обработана на ЭВМ. В ЭС известен
алгоритм обработки знаний, а
не алгоритм решения задачи. Поэтому
применение алгоритма обработки
знаний может привести к получению
такого результата при решении
конкретной задачи, который не
был предусмотрен. Более того, алгоритм
обработки знаний заранее неизвестен
и строится по ходу решения
задачи на основании эвристических
правил. Решение задачи в ЭС
сопровождается понятными пользователю
объяснениями, качество получаемых
решений обычно не хуже, а
иногда и лучше достигаемого
специалистами. В системах, основанных
на знаниях, правила (или эвристики),
по которым решаются проблемы
в конкретной предметной области,
хранятся в базе знаний. Проблемы
ставятся перед системой в
виде совокупности фактов, описывающих
некоторую ситуацию, и система
с помощью базы знаний пытается
вывести заключение из этих
фактов (см. рис.1).
база знаний
входная
механизм
заключения
информация
вывода
рис.1
Механизм работы системы
Качество ЭС определяется размером
и качеством базы знаний (правил
или эвристик). Система функционирует
в следующем циклическом режиме:
выбор (запрос) данных или результатов
анализов, наблюдения, интерпретация
результатов, усвоение новой информации,
выдвижении с помощью правил
временных гипотез и затем
выбор следующей порции данных
или результатов анализов (рис.2).
Такой процесс продолжается до
тех пор, пока не поступит
информация, достаточная для окончательного
заключения.
В любой момент времени в
системе существуют три типа
знаний:
-
Структурированные знания - статические
знания о предметной области.
После того как эти знания
выявлены, они уже не изменяются.
-
Структурированные динамические
знания - изменяемые знания о предметной
области. Они обновляются по
мере выявления новой информации.
-
Рабочие знания- знания, применяемые
для решения конкретной задачи
или проведения консультации.
Все перечисленные выше знания
хранятся в базе знаний. Для
ее построения требуется провести
опрос специалистов, являющихся
экспертами в конкретной предметной
области, а затем систематизировать,
организовать и снабдить эти
знания указателями, чтобы впоследствии
их можно было легко извлечь
из базы знаний.
рис.2.
Схема работы ЭС.
1.2. Области применения
экспертных систем.
Области применения систем, основанных
на знаниях, могут быть сгруппированы
в несколько основных классов:
медицинская диагностика, контроль
и управление, диагностика неисправностей
в механических и электрических
устройствах, обучение.
а) Медицинская
диагностика.
Диагностические
системы используются для установления
связи между нарушениями деятельности
организма и их возможными причинами.
Наиболее известна диагностическая
система MYCIN, которая предназначена
для диагностики и наблюдения
за состоянием больного при менингите
и бактериальных инфекциях.
б)
Прогнозирование.
Прогнозирующие
системы предсказывают возможные
результаты или события на основе
данных о текущем состоянии объекта.
Программная система “Завоевание
Уолл-стрита” может проанализировать
конъюнктуру рынка и с помощью статистических
методов алгоритмов разработать для вас
план капиталовложений на перспективу.
в) Планирование.
Планирующие системы предназначены
для достижения конкретных целей
при решении задач с большим
числом переменных. Дамасская фирма
Informat впервые в торговой практике предоставляет
в распоряжении покупателей 13 рабочих
станций, установленных в холле своего
офиса, на которых проводятся бесплатные
15-минутные консультации с целью помочь
покупателям выбрать компьютер, в наибольшей
степени отвечающий их потребностям и
бюджету. Кроме того, компания Boeing применяет
ЭС для проектирования космических станций,
а также для выявления причин отказов
самолетных двигателей и ремонта вертолетов.
г) Интерпретация.
Интерпретирующие системы обладают
способностью получать определенные
заключения на основе результатов
наблюдения. Система PROSPECTOR, одна
из наиболее известных систем
интерпретирующего типа, объединяет
знания девяти экспертов. Используя
сочетания девяти методов экспертизы,
системе удалось обнаружить залежи
руды стоимостью в миллион
долларов, причем наличие этих
залежей не предполагал ни
один из девяти экспертов. Другая
интерпретирующая система- HASP/SIAP. Она
определяет местоположение и
типы судов в тихом океане
по данным акустических систем
слежения.
д) Контроль и управление.
Системы, основанные на знаниях,
могут применяться в качестве
интеллектуальных систем контроля
и принимать решения, анализируя
данные, поступающие от нескольких
источников. Такие системы уже
работают на атомных электростанциях,
управляют воздушным движением
и осуществляют медицинский контроль.
Они могут быть также полезны при регулировании
финансовой деятельности предприятия
и оказывать помощь при выработке решений
в критических ситуациях.
е) Диагностика
неисправностей в механических
и электрических устройствах.
В этой сфере системы, основанные
на знаниях, незаменимы как
при ремонте механических и
электрических машин (автомобилей,
дизельных локомотивов и т.д.),
так и при устранении неисправностей
и ошибок в аппаратном и
программном обеспечении компьютеров.
ж) Обучение.
Системы, основанные на знаниях,
могут входить составной частью
в компьютерные системы обучения.
Система получает информацию
о деятельности некоторого объекта
(например, студента) и анализирует
его поведение. База знаний
изменяется в соответствии с
поведением объекта.
Большинство ЭС включают знания,
по содержанию которых их можно
отнести одновременно к нескольким
типам. Например, обучающая система
может также обладать знаниями,
позволяющими выполнять диагностику
и планирование. Она определяет
способности обучаемого по основным
направлениям курса, а затем
с учетом полученных данных
составляет учебный план. Управляющая
система может применяться для
целей контроля, диагностики, прогнозирования
и планирования.