Экспертные системы

8.Ремонтные

Очень малочисленная группа ЭС, выполняющих последовательности предписанных исправлений.

Примером  является настройка масс-спектрометра, т. е. установка ручек регулировки прибора в положение, обеспечивающее достижение оптимальной чувствительности, совместимой с правильным отношением величин пиков и их формы.

9.Обучающие

Диагностируют, «отлаживают» и исправляют поведение обучаемого. Системы создают модель того, что обучающийся знает и как он применяет эти знания к решению проблемы. Системы указывают обучающемуся его ошибки, строят и выполняют планы их исправления.

10.Управляющие

Адаптивно руководят поведением объекта в целом. Примеры: управление производством, контроль за состоянием больных при интенсивной терапии. Включают компоненты наблюдения за поведением объекта на протяжении времени, но могут нуждаться также и в других компонентах: интерпретации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планирования, отладки, ремонта и обучения. Типичная комбинация задач состоит из наблюдения, диагностики, отладки, планирования и прогноза.

Существует  также классификация ЭС по типам решаемых ими задач.

Многие из существующих ЭС выполняют сразу несколько видов работ и их затруднительно отнести к одному из приведенных классов. Поэтому специалисты по ИИ находят полезным классифицировать экспертные системы по типам задач, которые такие системы решают.

Наибольшее  количество ЭС создано в области  медицины и химии. Также ЭС активно применяются в электронике и компьютерных системах, инженерном дело, геологии, медицине и военном деле.

 

4.Экспертная система PROSPECTOR:

Система разработана Станфордским исследовательским институтом для оказания помощи геологам в разведке рудных месторождений.

Это первая экспертная система-геолог. Работы продолжались с 1974 г. по 1983 г. На протяжении всего времени работы над проектом девять разных специалистов-геологов предоставляли свой опыт и знания в распоряжение нескольких инженеров знаний и программистов. Понадобилось более чем 30 человеко-лет, включая полевые испытания и оценку системы, чтобы разработать ее нынешнюю версию.

Особенности PROSPECTOR:

• реализована на мощном языке относительно низкого уровня INTERLISP;
• для системы был разработан сложный пакет средств поддержки, содержащий средства объяснения, приобретения знаний;
• обширные знания – более 1000 правил, оперирующих более чем 1000 геологическими терминами.

Рихард  Дуда, один из ведущих специалистов проекта:

«Геолог начинает исследования, сообщая программе характеристики месторождения, которое его интересует,— тип залегания, параметры геологических структур, виды пород, минералов и вторичных продуктов, имеющиеся или ожидаемые. Программа сравнивает эти наблюдения с моделями разного типа залежей руд, указывая черты сходства, различия и недостающую информацию. Программа затем вовлекает геолога в диалог, чтобы получить дополнительную информацию и с ее помощью оценить запасы руды в данном месторождении. Наша цель состоит в том, чтобы обеспечить геолога службой сервиса, сопоставимой с телефонной связью с источниками информации относительно рудных месторождений разного типа».

База  знаний PROSPECTOR содержит три модели геологических знаний: о сульфидных, свинцово-цинковых или меднорудных месторождениях.

Рис. 6. Решаемые подзадачи

Рассмотрим фрагменты протокола, которые иллюстрируют, как PROSPECTOR ведет диалог с геологом, чтобы классифицировать заданный географический регион.

Сначала пользователь вводит информацию о регионе. Это можно сделать в любой  момент сеанса и столько раз, сколько  нужно. PROSPECTOR переформулирует введенные утверждения и приписывает им коэффициенты уверенности, исходя из информации пользователя.

 

1: Присутствуют дайки

(Дайки) (5)

2: Присутствуют меловые диориты

(Меловые  диориты) (5)

3: Возможно, есть сиенодиорит

(Монцонит) (3)

4: Может быть некоторое количество кварцевого монцонита

(Кварцевый  монцонит) (2)

…

…

Все

Я рассматриваю возможность крупного (*типа Куроко сульфидного месторождения — КСМ) в исследуемом регионе.

14: До какой степени вы уверены, что:

(* Вулканическая  провинция и зона крупного  разлома) ?

?

* Хотя наличие разлома имеет большое значение, заметьте, что он может присутствовать, но его трудно обнаружить. Таким образом, отсутствие наблюдаемого разлома не должно слишком сильно повлиять на ваш ответ. Имея это в виду, до какой степени вы уверены в том, что район поисков находится в вулканической провинции и лежит в зоне крупного разлома?

–2

…

…

16: В какой степени вы уверены, что: (* Галенит, сфалерит или медный колчедан выполняют трещины в риолите, даците или андезите)?

–5

Я рассматриваю возможность (* месторождения типа А медно-порфировых руд - МПРА) в исследуемом регионе

…

…

28: В какой степени вы уверены, что:

(* В районе  поисков существуют вулканические  скальные породы того же возраста, что и интрузивные тела в породах)?

Почему

Я пытаюсь  определить картину глубинных пластов  в области исследования. Существование  вулканических пород одного возраста— важный признак выхода искомых пород на поверхность. Искомый объект (МПРА) должен лежать, как правило, ниже (т. е. находиться на большей глубине) вулканических пород одного возраста.

28: В какой степени вы уверены в том, что: (* В районе поисков существуют вулканические скальные породы того же возраста, что и интрузивные тела)?

3

…

…

32: В какой степени вы уверены в том, что: (* В интрузивных породах содержится кварцевый монцонит)?

4

** Этот ответ  представляется противоречащим вашим предыдущим ответам на следующие вопросы:

4: (кварцевый монцонит) (2)

Вы хотите изменить ваш ответ на вопрос 32?

Нет

Новый ответ на вопрос 4 = ?

4

33: В какой степени вы уверены, что:

(* В  интрузивных породах содержится  гранодиорит)?

3

…

…

На шкале  от –5 до 5 наша уверенность, что имеется месторождение (МПРА), равно 1.683. В итоге мы обнаружили следующее:

Основные  заключения в пользу гипотезы:

   – Соответствующее геологическое строение региона (3.576)

   – Соответствующее петро-тектоническое окружение (3.333)

   – Соответствующая интрузивная система для МПРА (1.683)

Первые  четыре наблюдения, поддерживающие гипотезу, суть:

   – В исследуемом регионе есть система гранитных интрузий (5.0)

   – В пределах активной континентальной окраины имеются гранитные интрузии (5.0)

   – Здесь же наблюдаются эвгеосинклинальные метамор-физованные осадочные и вулканические породы от позднего палеозоя до раннего мезозоя (5.0)

   – Наблюдаются измененные породы (5.0)

Существуют много других наблюдений в пользу гипотезы;

хотите  рассмотреть еще какие-нибудь из них?

Нет

Я не могу больше ничего сделать с этой гипотезой; хотите рассмотреть еще какую-нибудь?

Хватит.

 

 

Принципы  функционирования PROSPECTOR

PROSPECTOR использует правила вида

ЕСЛИ  E ТО H (со степенью доверия) LS, LN

которые связывают свидетельства о тех или иных геологических фактов (E) с гипотезой (H), выдвигаемой на основании этих свидетельств. Свидетельство Е поддерживает гипотезу H со степенью доверия, которая определяется коэффициентами уверенности LS, LN.

LS указывает, насколько увеличивается доверие к гипотезе при обнаружении данного свидетельства, LN указывает, насколько оно уменьшается при отсутствии свидетельства.

Правила в PROSPECTOR чаще всего имеют простую структуру: в части ЕСЛИ каждого правила содержится немного свидетельств (часто только одно).

Кроме того каждое свидетельство и каждая гипотеза в системе имеет свой собственный коэффициент уверенности Р, – это вероятность наличия свидетельства или справедливости гипотезы.

Примеры свидетельств в системе PROSPECTOR:

El и Е2 и E3,     El или Е2,     Е1 и (Е2 или E3).

Правила в системе PROSPECTOR, образуют большую сеть логического вывода.

Например, 3 правила

El и Е2 → H2(LS1, LH1)

H2 → H1(LS2, LH2)

Е3 → H1(LS3, LH3)

образуют  фрагмент сети

Рис.7

Значения коэффициентов уверенности LS и LN определены при создании модели и неизменны при работе системы. Значения коэффициентов уверенности Р и коэффициентов уверенности свидетельств и гипотез изменяются в зависимости от информации пользователя.

Например, пользователь вводит информацию:

Е1 может находиться в регионе.

PROSPECTOR интерпретирует это условное выражение, присваивая вероятности наличия свидетельства P4 значение 2 по шкале от –5 (уверенность в отсутствии Е1) до +5 (полная уверенность в El). Т.к. Р4 изменилась, то изменяется РЗ – вероятность гипотезы Н2. Это влечет изменение вероятности гипотезы H1.

Информация, которая поступает в систему от пользователя, автоматически приводит к указанному распространению вероятности “вверх”. В результате непрерывно изменяются вероятности целевых гипотез, например о том, что в регионе содержится определенный тип сульфидных, свинцово-цинковых или меднорудных залежей. PROSPECTOR все время переключается на гипотезу, у которой вероятность выше, чем у остальных. Строка 16 протокола иллюстрирует это: система отбрасывает выдвинутую гипотезу о сульфидном месторождение, пытаясь вместо нее показать, что вероятно месторождение меди.

Та часть  системы PROSPECTOR, которая осуществляет распространение вероятности вверх по сети вывода, и есть механизм вывода.

Механизм вывода просматривает правила, поддерживающие выдвинутую в данный момент гипотезу, и задает лучший вопрос о свидетельствах, входящих в эти правила. Лучший вопрос тот, ответ на который наиболее сильно повлияет на вероятность выдвинутой гипотезы.