Экспертные системы

Экспертная система  работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.

Отметим, что  режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют  этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт (с помощью ЭС), не владеющий программированием.

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения:

"Почему система  задает тот или иной вопрос?", "как ответ, собираемый системой, получен?".

Структуру, приведенную  на рис. 1.1, называют структурой статической ЭС. ЭС данного типа используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые ЭС, получившие практическое использование, были статическими.

На рис. 1.2 показано, что в архитектуру динамической ЭС по сравнению со статической ЭС вводятся два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением. Последняя  осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической ЭС (база знаний и машина вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

Подчеркнем, что структура ЭС, представленная на рис. 1.1 и 1.2, отражает только компоненты (функции), и многое остается "за кадром". На рис. 1.3 приведена обобщенная структура современного ИС для создания динамических ЭС, содержащая кроме основных компонентов те возможности, которые позволяют создавать интегрированные приложение в соответствии с современной технологией программирования.

Этапы разработки экспертных систем

Разработка ЭС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания ЭС показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо чрезмерно затягивает процесс создания ЭС, либо вообще приводит к отрицательному результату.

Использовать  ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований:

1) существуют  эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;

2) эксперты сходятся  в оценке предлагаемого решения,  иначе нельзя будет оценить  качество разработанной ЭС;

3) эксперты способны  вербализовать (выразить на естественном  языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут "извлечены" и вложены в ЭС;

4) решение задачи  требует только рассуждений, а  не действий;

5) задача не  должна быть слишком трудной  (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);

6) задача хотя  и не должна быть выражена  в формальном виде, но все же  должна относиться к достаточно "понятной" и структурированной  области, т.е. должны быть выделены  основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;

7) решение задачи  не должно в значительной степени  использовать "здравый смысл" (т.е. широкий спектр общих сведений  о мире и о способе его  функционирования, которые знает  и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.

Использование ЭС в данном приложении может быть возможно, но не оправдано. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:

 решение задачи  принесет значительный эффект, например  экономический;

 использование  человека-эксперта невозможно либо  из-за недостаточного количества  экспертов, либо из-за необходимости  выполнять экспертизу одновременно  в различных местах;

 использование  ЭС целесообразно в тех случаях,  когда при передаче информации  эксперту происходит недопустимая  потеря времени или информации;

 использование  ЭС целесообразно при необходимости  решать задачу в окружении,  враждебном для человека.

Приложение  соответствует методам ЭС, если решаемая задача обладает совокупностью следующих характеристик:

1) задача может  быть естественным образом решена  посредством манипуляции с символами  (т.е. с помощью символических  рассуждений), а не манипуляций  с числами, как принято в математических методах и в традиционном программировании;

2) задача должна  иметь эвристическую, а не алгоритмическую  природу, т.е. ее решение должно  требовать применения эвристических  правил. Задачи, которые могут быть  гарантированно решены (с соблюдением заданных ограничений) с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения ЭС;

3) задача должна  быть достаточно сложна, чтобы  оправдать затраты на разработку  ЭС. Однако она не должна быть  чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решать;

4) задача должна  быть достаточно узкой, чтобы  решаться методами ЭС, и практически  значимой.

При разработке ЭС, как правило, используется концепция "быстрого прототипа". Суть этой концепции  состоит в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе они создают прототип (прототипы) ЭС. Прототипы должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой - время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспертом) с процессом выбора (разработки) программных средств (осуществляемым инженером по знаниям и программистом). Для удовлетворения указанным требованиям, как правило, при создании прототипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования.

Прототип должен продемонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о проблемной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непригодности методов ЭС для данного приложения. По мере увеличения знаний прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа ЭС в конечный продукт обычно приводит к перепрограммированию ЭС на языках низкого уровня, обеспечивающих как увеличение быстродействия ЭС, так и уменьшение требуемой памяти. Трудоемкость и время создания ЭС в значительной степени зависят от типа используемого инструментария.

В ходе работ  по созданию ЭС сложилась определенная технология их разработки, включающая шесть следующих этапов (рис. 1.4):

идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование, опытную эксплуатацию. На этапе идентификации определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.

  

На этапе  концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

На этапе  формализации выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.

На этапе  выполнения осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.

Интерфейс с конечным пользователем

Система G2 предоставляет  разработчику богатые возможности  для формирования простого, ясного и выразительного графического интерфейса с пользователем с элементами мультипликации. Предлагаемый инструментарий позволяет наглядно отображать технологические процессы практически неограниченной сложности на разных уровнях абстракции и детализации. Кроме того, графическое отображение взаимосвязей между объектами приложения может напрямую использоваться в декларативных конструкциях языка описания знаний.

RTworks не обладает  собственными средствами для  отображения текущего состояния  управляемого процесса. Разработчик приложения вынужден использовать систему Dataview фирмы VI Corporation, что в значительной степени ограничивает его возможности.

Интерфейс с  пользователем TDC Expert ограничен возможностями  системы TDC 3000, т.е. взаимодействие с  конечным пользователем

ограничивается  текстовым режимом работы.

Представление знаний в экспертных системах

Первый  и основной вопрос, который надо решить при представлении знаний, - это вопрос определения состава  знаний, т.е. определение того, "ЧТО  ПРЕДСТАВЛЯТЬ" в экспертной системе. Второй вопрос касается того, "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ" знания. Необходимо отметить, что эти две проблемы не являются независимыми. Действительно, выбранный способ представления может оказаться непригодным в принципе либо неэффективным для выражения некоторых знаний.

По нашему мнению, вопрос "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ" можно  разделить на две в значительной степени независимые задачи: как  организовать (структурировать) знания и как представить знания в  выбранном формализме.

Стремление выделить организацию знаний в самостоятельную задачу вызвано, в частности, тем, что эта задача возникает для любого языка представления и способы решения этой задачи являются одинаковыми (либо сходными) вне зависимости от используемого формализма.

Итак, в круг вопросов, решаемых при представлении знаний, будем включать следующие:

определение состава представляемых знаний;

организацию знаний;

представление знаний, т.е. определение модели представления. Состав знаний ЭС определяется следующими факторами:

проблемной  средой;

архитектурой  экспертной системы;

потребностями и целями пользователей;

языком общения.

В соответствии с общей схемой статической экспертной системы (см. рис. 1.1) для ее функционирования требуются следующие знания:

 знания о  процессе решения задачи (т.е.  управляющие знания), используемые интерпретатором (решателем);

 знания о  языке общения и способах организации  диалога, используемые лингвистическим  процессором (диалоговым компонентом);