Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Января 2012 в 10:19, курс лекций
Тема 1. Основы представления знаний
1.1. Знания и их свойства.
1.2. Состав знаний экспертной системы, понятие проблемной области.
1.3. Классификация знаний.
Правильное распределение функций между человеком и машиной является одним из ключевых условий высокой эффективности внедрения экспертных систем.
Технология экспертных систем является одним из направлений новой области исследования, которая получила наименование искусственного интеллекта. Исследования в этой области сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных имитировать те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка. Эта технология уже успешно применяется в некоторых областях техники и жизни общества — органической химии, поиске полезных ископаемых, медицинской диагностике.
Отличие экспертных систем от программ из области искусственного интеллекта:
1. Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком.
2. Производительность экспертной системы, т.е. скорость получения результата и его достоверность. Экспертная система должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области.
3. Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность.
4. Часто термин «система, основанная на знаниях», используется в качестве синонима термина экспертная система, хотя экспертная система — это более широкое понятие.
1. Приобретение знаний: это передача потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в программе.
2. Представление знаний: это отдельная область исследований, тесно связанная с философией формализма и когнитивной психологией. Предмет исследования в этой области — методы ассоциативного хранения информации, подобные тем, которые существуют в мозгу человека.
3. Управление процессом поиска решения: При проектировании экспертной системы серьезное внимание должно быть уделено тому, как осуществляется доступ к знаниям и как они используются при поиске решения. Знание о том, какие знания нужны в той или иной конкретной ситуации, и умение ими распорядиться — важная часть процесса функционирования экспертной системы. Такие знания получили наименование метазнаний — т.е. знаний о знаниях.
4. Разъяснение принятого решения: Исследователи, занимающиеся экспертными системами, разрабатывают методы представления информации о поведении программы в процессе формирования цепочки логических заключений при поиске решения.
4.1.
Структура и назначение
4.2. Классификация экспертных систем.
4.3. Инструментальные средства разработки экспертных систем.
Рис.4.1. Структура экспертной системы, где:
СОЗ – система, основанная на знаниях,
ЛП – лингвистический процессор,
РП(БД) – рабочая память (база данных),
БЗн – база знаний,
МЛВ – механизм логического вывода,
КПЗн – компонент приобретения знаний,
КОб – компонент объяснений.
СОЗ представляет собой программную систему, состоящую из трех элементов: БЗн, МЛВ и РП(БД).
1. Классификация по типу решаемых задач:
Рис.4.2.
Классификация по типу решаемых задач
2. Классификация по критерию связи с реальным временем:
Рис.4.3. Классификация по критерию связи с реальным временем
3. Классификация по критерию типа ЭВМ:
Рис.4.4. Классификация по типу ЭВМ
4. Классификация по степени интеграции:
Рис.4.5.
Классификация по степени интеграции
5. Классификация по стадиям разработки:
Рис.4.6. Классификация по стадиям разработки
Масштабы разработки ЭС предопределили создание специальных инструментальных (аппаратных и программных) средств (рис.4.7.).
Рис.4.7. Инструментальные средства разработки экспертных систем
Рис.4.8. Соотношение формальных и неформальных процедур при разработке ЭС
5.1.Этапы создания экспертной системы.
5.2. Методы формирования понятий предметной области.
В
настоящее время сложилась
Рис. 5.1. Этапы разработки ЭС
Этап
идентификации связан, прежде всего,
с осмыслением тех задач, которые
предстоит решить будущей ЭС, и
формированием требований к ней.
Результатом данного этапа
На данном этапе проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
Теперь все ключевые понятия и отношения выражаются на некотором формальном языке, который либо выбирается из числа уже существующих, либо создается заново. Другими словами, на данном этапе определяются состав средств и способы представления знаний, осуществляется это представление и в итоге формируется описание решения задачи ЭС на предложенном (инженером по знаниям) формальном языке.
Цель этого этапа — создание одного или нескольких прототипов ЭС, решающих требуемые задачи. Затем на данном этапе по результатам тестирования и опытной эксплуатации создается конечный продукт, пригодный для промышленного использования. Разработка прототипа состоит в программировании его компонентов или выборе их из известных инструментальных средств и наполнении базы знаний.
В ходе данного этапа производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом. Для этого инженер по знаниям подбирает примеры, обеспечивающие проверку всех возможностей разработанной ЭС.
На этом этапе проверяется пригодность ЭС для конечного пользователя. Пригодность ЭС для пользователя определяется в основном удобством работы с ней и ее полезностью. Под полезностью ЭС понимается ее способность в ходе диалога определять потребности пользователя, выявлять и устранять причины неудач в работе, а также удовлетворять указанные потребности пользователя (решать поставленные задачи).
Выделяемые понятия предметной области должны образовывать систему, под которой понимается совокупность понятий, обладающая следующими свойствами: уникальностью (отсутствием избыточности); полнотой; достоверностью и непротиворечивостью.
При построении системы понятий с помощью "метода локального представления" эксперта просят разбить задачу на подзадачи для перечисления целевых состояний и описания общих категорий цели. Далее для каждого разбиения (локального представления) эксперт формулирует информационные факты и дает им четкое наименование (название). Считается, что для успешного решения задачи построения модели предметной области число таких информационных фактов в каждом локальном представлении, которыми человек способен одновременно манипулировать, должно быть примерно равно семи.
"Метод вычисления коэффициента использования" основан на следующей гипотезе. Элемент данных (или информационный факт) может являться понятием, если он:
Полученные значения могут служить критерием для классификации всех элементов данных и, таким образом, для формирования системы понятий.
6.1. Основы поиска решений в экспертных системах.
6.2. Поиск решений в одном пространстве.
6.3. Поиск в иерархии пространств.
6.4.
Поиск в альтернативных
6.5. Выбор метода решения задач.
Методы решения задач, основанные на сведении их к поиску, зависят от особенностей предметной области, в которой решается задача, и от требований, предъявляемых пользователем к решению.
Особенности предметной области:
Требования пользователя к результату задачи, решаемой с помощью поиска, можно характеризовать:
Методы поиска решений в одном пространстве обычно делятся на:
1. Поиск в пространстве состояний
Задача
поиска в пространстве состояний
обычно формулируется в теоретико-
Пусть задана тройка (S0, F, SТ), где S0 - множество начальных состояний (условия задачи), F - множество операторов задачи, отображающих одни состояния в другие, SТ - множество конечных (целевых) состояний (решений задачи).