Экспертные системы

1.Экспертная система, ее достоинства и недостатки

1.1.Краткий исторический очерк

Технология  экспертных систем является одним из направлений новой области исследований, называемой искусственным интеллектом(ИИ, AI – Artificial Intellegence). По известному определению Бара и Файгенбаума:

Искусственный интеллект(ИИ) – это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т.е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, - понимание языка, обучение способность рассуждать, решать проблемы и т.д.

Первые попытки моделировать процесс мышления были предприняты в 60-х годах 20-го века. В те годы специалисты в области ИИ пытались найти общие методы для решения широкого класса задач и использовать их в универсальных программах. Разработка универсальных программ оказалась слишком сложна, кроме того, выяснилось, что чем универсальнее программа, тем скуднее ее возможности при решении конкретной проблемы.

В 70-е годы усилия были направлены на разработку общих методов и приемов программирования, пригодных для более специализированных программ. Постепенно стало ясно, что эффективность программы при решении задачи зависит от знаний, которыми она обладает, а не только от используемых ею формализмов и схем вывода. К концу 70-х гг. была принята принципиально новая концепция:

Чтобы сделать программу  интеллектуальной, ее нужно снабдить множеством высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области.

Это привело к развитию специализированных программных систем, каждая из которых является экспертом в узкой предметной области. Эти программы получили название экспертных систем.

Определим экспертную систему(ЭС), как программную систему, использующую экспертные знания для обеспечения высокоэффективного решения задач в узкой предметной области.

 

Пол И. Джонсона, ученый, отдавший много лет  исследованию поведения экспертов-людей, очень точно описывает тех, кого мы называем экспертом:

«Эксперт  – это человек, который благодаря  обучению и опыту может делать то, что мы все, остальные люди, делать не умеем; эксперты работают не просто профессионально, но к тому же уверенно и эффективно.

Эксперты  обладают огромными познаниями и  пользуются различными приемами и уловками для применения своих знаний к проблемам и заданиям; они также умеют быстро переворошить массу несущественной информации, чтобы добраться до главного, и хорошо умеют распознавать в проблемах, с которыми сталкиваются, примеры тех типовых проблем, с которыми они уже знакомы. В основе поведения экспертов лежит совокупность практически применимых знаний, которую мы будем называть компетентностью. Поэтому разумно предположить, что эксперты — это те люди, к которым надо обратиться, когда мы желаем проявить компетентность, делающую возможным такое поведение, как у них».

 

ЭС содержит компоненту решения задачи и компоненту поддержки. Вторая помогает пользователю взаимодействовать с главной программой, в том числе тестировать и отлаживать ее, модифицировать ее знания и данные.

Технология построения ЭС называется инженерией знаний.

Инженерия знаний существенно полагается на исследование поведения экспертов с целью разработки разумных искусных программ. Хейес-Рот и др. в книге «Построение экспертных систем» отметили:

«В основе интеллектуального решения проблемы лежит следующий принцип: система должна сконструировать это решение, действуя избирательно и эффективно в пространстве альтернатив. Из-за ограниченности собственных ресурсов эксперт вынужден осуществлять поиск в этом пространстве избирательно, сводя к минимуму бесполезную работу. Знания помогают эксперту распознать на самых ранних этапах полезную информацию, открывают ему многообещающие пути ее использования и помогают избежать малоуспешных усилий, отсекая тупиковые пути как можно раньше. Экспертная система достигает высокой производительности, используя знания для того, чтобы наилучшим образом использовать свое время».

 

1.2.Основные  понятия и действующие  лица инженерии  знаний

Средство  построения ЭС(сокр. Инструмент) – язык программирования и поддерживающий пакет программ, используемые при создании экспертной системы. Язык программирования отличается от обычных языков тем, что обеспечивает удобные способы представления сложных высокоуровневых понятий.

Важно различать инструмент и саму ЭС, несмотря на то, что поддерживающие средства по определению также являются частью законченной экспертной системы.

Эксперт – человек, который за годы обучения и практики научился чрезвычайно  эффективно решать задачи, относящиеся  к конкретной предметной области(и ЭС моделирует все его стратегии).

Инженер знаний — человек, имеющий познания в информатике и ИИ и знающий, как надо строить экспертные системы. Он опрашивает экспертов, организует знания, решает, как они должны быть представлены в системе, и может помочь программисту в написании программ.

Процедура извлечения знаний у эксперта и занесения  его в программу называется извлечением знаний.

Конечный  пользователь – человек, для которого была разработана система и который использует законченную ЭС. Например, это ученый, которому она помогает открывать новые месторождения минералов.

Пользователь  – человек, использующий экспертную систему, т.е. конечный пользователь, эксперт, инженер знаний, клерк.

Рис.1.Инженерия знаний

 

1.3.Методология построения ЭС

Для достижения высокого качества функционирования необходимы эксперименты. Поэтому экспертная система развивается постепенно, доминирует эволюционный метод создания ЭС.

Основные  этапы эволюции ЭС:

1. Идентификация. Инженер знаний и эксперт выделяют проблемную область, определяют характеристики задачи, требуемые для ее решения ресурсы.
2. Концептуализация. Инженер знаний и эксперт выявляют основные понятия, отношения и характер информационных потоков, необходимые для представления знаний и описания процесса решения задач в данной предметной области.
3. Формализация. На этом этапе выбирается язык экспертных систем, в рамках этого языка представляются основные понятия и отношения.
4. Реализация. Формулируются правила, воплощающие знания, а также структуры управления. Это определяет программу-прототип, которую можно выполнять и подвергать контрольным испытаниям.
5. Испытания. В ходе их экспертами-людьми оценивается программа-прототип, по их замечаниям и предложениям создатели ЭС доводят прототип до требуемого качества функционирования.

 

1.4.Свойства экспертной системы

Основа экспертной системы – база знаний, накапливаемая при ее построении. Накопление и организация знаний — одна из самых важных характеристик экспертной системы.

Рис.2. Основные свойства экспертной системы.

 

Свойства:

1.ЭС применяет для решения задач высококачественный опыт, представляющий уровень мышления наиболее квалифицированных экспертов. Это, как правило, приводит к точным и эффективным решениям.

Высококачественный опыт в сочетании с умением его применять делает систему рентабельной, способной заслужить признание на рынке. Этому способствует также гибкость системы. Система может наращиваться постепенно в соответствии с нуждами бизнеса или заказчика. Это означает, что можно вначале вложить сравнительно скромные средства, а потом наращивать ее возможности по мере необходимости.

Но, как и любой эксперт, система способна ошибаться.

Джон  Макдермотт, разработчик экспертной системы для конфигурирования VAX-11 в корпорации DEC:

«Я  настойчиво подчеркивал, что основанная на знаниях программа должна пройти через сравнительно долгий период ученичества, и что даже после того, как она станет экспертной, она будет, подобно всем экспертам, время от времени делать ошибки. Первая часть этого утверждения была воспринята, но я подозреваю, что со второй этого пока не произошло. Поэтому меня беспокоит, будет ли после осознания этого свойства экспертных систем компания DEC морально готова возложить значительную долю ответственности на программы, про которые известно, что они не являются непогрешимыми».

Ошибки ЭС чрезвычайно трудно исправлять, поскольку стратегии, эвристики и принципы, лежащие в основе этих программ, явно не сформулированы в их тексте. Следовательно, эти ошибки нелегко определить и исправить. Но ЭС имеют потенциальную способность учиться на своих ошибках. С помощью компетентных пользователей можно заставить ЭС совершенствоваться в решении задачи в ходе практической работы.

2.ЭС обладает прогностическими возможностями, т.е. может дать ответ в конкретной ситуации, показать, как изменятся этот ответ в новых ситуациях, и объяснить, каким образом новая ситуация привела к изменениям.

Пользователь может оценить возможное влияние новых фактов или информации и понять, как они связаны с реш-ем.

3.ЭС обладает институциональной памятью. Если база знаний ЭС разработана с привлечением ведущих специалистов отдела или штаба, то она представляет политику или способы действия этой группы людей.

Ведущие специалисты уходят, но их опыт остается. Это важно для деловой сферы и особенно ценно для вооруженных сил и правительственных органов с их частыми преобразованиями и персональными перемещениями.

4.ЭС можно использовать для обучения и тренировки руководителей и специалистов, поскольку они содержат необходимые знания и способны объяснить процесс своего рассуждения.

Необходимо только добавить программное обеспечение, поддерживающее соответствующий требованиям эргономики интерфейс между обучаемым и экспертной системой.

 

1.5.Преимущества и недостатки экспертных систем

Сам собою напрашивается вопрос: зачем  разрабатывать экспертные системы? Не лучше ли обратиться к человеческому  опыту?

Искусственная компетентность ЭС имеет ряд существенных преимуществ перед человеческой

Но обычно ЭС используются как советчики экспертов-людей, не заменяя их.

“…Вероятно, можно отказаться от наиболее квалифицированного эксперта, но во многих ситуациях необходимо оставить в системе место для  эксперта со средней квалификацией. Экспертные системы используются при этом для усиления и расширения профессиональных возможностей такого пользователя”[Уотермен, “Руководство по экспертным системам”].

В ряде областей деятельности человеческая компетентность превосходит искусственную.

Это не есть отражение фундаментальных  ограничений ИИ, но характерно для его современного состояния.