Организация Базы Знаний в экспертных системах

Министерство  высшего и средне–специального  образования Республики Узбекистан 

Ташкентский Финансовый институт 

Самостоятельная

работа 

Тема: Организация Базы Знаний в экспертных системах. 
 
 

Выполнил: Равшанов Ш .

Приняла: Хаджаева Г. 
 
 
 
 

Ташкент – 2012 
 

    Экспертная  система (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

    В информатике экспертные системы  рассматриваются совместно с  базами знаний как модели поведения  экспертов в определенной области  знаний с использованием процедур логического  вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

    Похожие действия выполняет такой программный  инструмент как Мастер (Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний — все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

    Другие  подобные программы — поисковые  или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они  предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления  об объектах областей знаний, их виртуальную  модель). 

    Структура ЭС:

• Интерфейс пользователя
• Пользователь
• Интеллектуальный редактор базы знаний
• Эксперт
• Инженер по знаниям
• Рабочая (оперативная) память
• База знаний
• Решатель (механизм вывода)
• Подсистема объяснений

 

    База  знаний состоит из правил анализа  информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.

    Как правило, база знаний экспертной системы  содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила  — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.

    В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке  Пролог с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического  вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.

    Конкретные  и обобщенные запросы к базам  знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.

    Обычно  факты в базе знаний описывают  те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» — в рабочей памяти.

      База  знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:

эксперты  той проблемной области, к которой  относятся задачи, решаемые ЭС;

инженеры  по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;

программисты, осуществляющие реализацию ЭС. 

      ЭС  может функционировать в 2-х режимах:

• Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.
• Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

 

    Классификация ЭС по решаемой задаче:

• Интерпретация данных
• Диагностирование
• Мониторинг
• Проектирование
• Прогнозирование
• Сводное Планирование
• Обучение
• Управление
• Ремонт
• Отладка

 

    Классификация ЭС по связи с реальным временем:

• Статические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.
• Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.
• Динамические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

 

    Этапы разработки ЭС:

• Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.
• Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
• Этап структурирования знаний — 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.
• Этап формализации — 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.
• Реализация ЭС — создается один или несколько прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.
• Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

 

    Наиболее  известные/распространённые ЭС:

• CLIPS — весьма популярная ЭС (public domain)
• OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов
• WolframAlpha — поисковая система, интеллектуальный «вычислительный движок знаний»
• MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.
• HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    База  знаний (БЗ; англ. knowledge base, KB) в информатике и исследованиях искусственного интеллекта — это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). База знаний содержит структурированную информацию, покрывающую некоторую область знаний, для использования кибернетическим устройством (или человеком) с конкретной целью. Современные базы знаний работают совместно с системами поиска информации, имеют классификационную структуру и формат представления знаний.

    Полноценные базы знаний содержат в себе не только фактическую информацию, но и правила вывода, допускающие автоматические умозаключения о вновь вводимых фактах и, как следствие, осмысленную обработку информации. Область наук об искусственном интеллекте, изучающая базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.

    Иерархический способ представления в базе знаний набора понятий и их отношений  называется онтологией. Онтологию некоторой  области знаний вместе со сведениями о свойствах конкретных объектов также можно назвать базой знаний. 

    Применение  баз знаний

    База  знаний — важный компонент интеллектуальной системы. Наиболее известный класс  таких программ — это экспертные системы. Они предназначены для  поиска способов решения проблем  из некоторой предметной области, основываясь на записях БЗ и на пользовательском описании ситуации.

    Простые базы знаний могут использоваться для  создания экспертных систем хранения данных в организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. Главная цель создания таких баз  — помочь менее опытным людям найти уже существующее описание способа решения какой-либо проблемы. 

    Двумя наиболее важными требованиями к  информации, хранящейся в базе знаний интеллектуальной системы, являются:

1. достоверность конкретных и обобщённых сведений, имеющихся в базе данных;
2. релевантность информации, получаемой с помощью правил вывода базы знаний.

 

    Ниже  перечислены некоторые из особенностей, которые могут (но не обязаны) быть у  системы, оперирующей базами знаний.

• Автоматическое доказательство (вывод). Способность системы выводить новые знания из старых, находить закономерности в БЗ. Часто принимается, что база знаний отличается от базы данных именно наличием механизма вывода.
• Доказательство заключения. Способность системы после выдачи ответа «объяснить» ход её рассуждений, причем «по первому требованию».
• Интроспекция. Нахождение противоречий, нестыковок в БЗ, контроль правильной организации БЗ.
• Машинное обучение. Превращение БЗ в гибкую систему, адаптация к проблемной области. Аналогична человеческой способности «набирать опыт».

 
 

Обязательной  составляющей любой экспертной системы  является база знаний. Как уже говорилось ранее, под знанием можно понимать обобщенную и формализованную информацию о свойствах и законах предметной области, с помощью которой реализуются процессы решения задач, преобразования данных и самих знаний, и, которое используется в процессе логического вывода.

Поскольку не существует единого определения  знаний, то будем рассматривать это  понятие через набор его специфических  характеристик.

Определения:

Переменная  – набор с априорно неизвестными значениями.

Переменная  может быть связанной и несвязанной (свободной); в последнем случае переменной не приписано никакого значения. Само значение переменной можно рассматривать  как некоторый объект. С этой точки зрения связанная переменная будет представлять пару <A₁,A₂>, где исходным объектом (именованной переменной) является A₁, а производным объектом, представляющим значение переменной, является A₂.

Константа может быть представлена как пара <C,C>, где С – конкретный объект. В том случае, если для переменной предложено обозначение <A,A>, то эта также суть константа.