Информационные системы поддержки экспертных оценок (экспертные информационные системы)

Институт бизнеса и менеджмента технологий БГУ

 

Кафедра бизнес-администрирования

 

Дисциплина «Системный анализ и принятие управленческих решений»

 

 

 

 

 

Доклад на тему:

«Информационные системы поддержки экспертных оценок (экспертные информационные системы)».

 

 

 

 

 

Студент(ка), группа з2511, курс 3,

Специальность «Бизнес-администрирование»

Доморонок Виктория Юрьевна

Преподаватель:

Малофеев Вячеслав Михайлович

 

 

 

 

Минск 201 7

 

Содержание

 

Введение……………………………………………………………………..….3

Раздел 1: Основная цель, задачи, краткий обзор литературных

источников……………………………………………………………………...4

Раздел 2. Информационные системы поддержки экспертных оценок……...5

Раздел 3. Примеры практического экспертных систем..………………...…13

Заключение…………………………………………………………………….18

Список использованной литературы……………………………………….….20

 

Введение

 

В начале 80-х годов прошлого столетия в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название экспертные системы (ЭС).

Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты,

не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом.

Стратегии экспертных систем основаны на знаниях эксперта.

Экспертные системы – это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и распространяющие этот опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей. Программные средства, базирующиеся на технологии экспертных систем или инженерии знаний, получили значительное распространение в мире. Технология экспертных систем позволяет пользователю принимать решения, превосходящие его возможности. По мнению ведущих специалистов, в недалекой перспективе ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг. Технология экспертных систем, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально взаимодействующих модулей.

 

 

Раздел 1: Основная цель, задачи, краткий обзор литературных источников

 

Цель данной работы – определить теоретические аспекты информационных систем поддержки эксперных оценок.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

– рассмотреть понятие и сущность информационных систем поддержки эксперных оценок;

– проанализировать основные виды информационных систем поддержки эксперных оценок и их классификацию;

– изучить особенности экспертных систем,

– рассмотреть примеры экспертных систем.

Применению экспертных оценок для задач стратегического планирования посвящена работа (Чеботарев, Чуркин, Кузнецова, Шмерлинг, 2008).

Интерес к ЭС, служащим для помощи в выработке управленческих решений, возник у разработчиков и исследователей достаточно давно. Так в работе (Тельнов, 2002) приводятся описания систем FINEX (научно-исследовательский проект) и ICS (англ. Integrated Consulting System, разработана компанией SRI International), созданных в 1980-х гг. Первая с успехом применялась для финансового анализа, вторая – для анализа конкурентных возможностей и планирования стратегии производства в отрасли, характеризуемой высокой степенью дифференциации продуктов.

Варианты архитектуры современной экспертной системы стратегического планирования описаны в работах (Azadeh, Sharifi, Saberi, 2009; Huang, 2009). В работе (Subramoniam, Krishnankutty, 2002) приводится описание экспертной системы, позволяющей выбрать метод стратегического планирования в зависимости от возможностей и требований предприятия. Очень лаконично изложен материал А.Н. Никулиным в учебном пособии «Экспертные системы», а также Федоровой Г.Н, в учебнике «Информационные системы».

 

Раздел 2: Информационные системы поддержки эксперных оценок

(экспертные информационные  системы).

 

Экспертные системы имеют много особенностей. Они применяются для решения только трудных практических задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают (не должны уступать) решениям специалиста. Кроме того, решения экспертных систем обладают «прозрачностью», т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных еще и тем, что в них в основном используют символьный (а не числовой) способ представления данных, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).

Экспертное знание — это сочетание теоретического понимания проблемы и набора эвристических правил для ее решения, которые эффективны в данной предметной области.

Типичная экспертная система состоит из следующих основных компонентов: интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы, подсистема объяснений (рисунок 1).

 

Рис. 1Основные компоненты экспертной системы

 

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с экспертной системой как на стадии ввода информации, так и на стадии получения результатов.

База знаний – ядро экспертной системы, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному). Параллельно такому человеческому представлению существует БД в машинном представлении.

Интерпретатор – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ (его иногда называют решателем, дедуктивной машиной или блоком логического вывода).

Модуль создания системы – это программный модуль, предназначенный для преобразования данных и правил, полученных от инженера по знаниям, в форму, пригодную для использования их в программе [5].

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?»

Ответ на вопрос «как» –это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, т.е. всех шагов в цепочке решений. Ответ на вопрос «почему» – ссылка на решение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т. е. отход на один шаг назад.

В разработке экспертных систем участвуют представители следующих специальностей:

– эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать экспертная система;

– инженер по знаниям – специалист по разработке экспертных систем (используемые им технологию, методы называют технологией (методами) инженерии знаний); назначенных для разработки экспертных систем.

Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в экспертную систему знаний.

Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы экспертной системы, осуществляет выбор инструментального средства, наиболее подходящего для данной проблемной области, определяет способ представления знаний, выделяет стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом [4].

Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдение, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижение с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов. Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.

В любой момент времени в системе содержится три типа знаний:

– структурированные статические знания о предметной области, после того как эти знания выявлены, они уже не изменяются;

– структурированные динамические знания – изменяемые знания о предметной области; они обновляются по мере выявления новой информации;

– рабочие знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

Примеры крупномасштабных экспертных систем.

MICIN – экспертная система для медицинской диагностики. Разработана группой по инфекционным заболеваниям Стенфордского университета. Ставит соответствующий диагноз исходя из представленных ей симптомов и рекомендует курс медикаментозного лечения любой из диагностированных инфекций. База данных состоит из нескольких сотен правил.

DENDRAL – распознавание химических структур. Данная система старейшая из имеющих звание экспертных. Первые версии данной системы появились еще в 1965 г. все в том же Стенфордском университете. Пользователь дает системе DENDRAL некоторую информацию о веществе, а также данные спектрометрии, и та в свою очередь выдает диагноз в виде соответствующей химической структуры.

PROSPECTOR – экспертная система, созданная для содействия поиску коммерчески оправданных месторождений полезных ископаемых.

Важность экспертных систем состоит в следующем:

– технология ЭС является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования, прежде всего, это – длительность, и следовательно, высокая стоимость разработки сложных приложений;

– высокая стоимость сопровождения сложных систем, которая часто в несколько раз превосходит стоимость их разработки;

– низкий уровень повторной используемости программ.

При появлении специальных инструментальных средств построения ЭС сократились сроки разработки, значительно снизилась трудоемкость.

Соответственно средства построения ЭС можно разделить на три основных типа:

– языки программирования;

– среды программирования, позволяет разработчику облегчить работу тем, что появляется возможность не программировать некоторые или все компоненты ЭС, а выбирать их из заранее составленного набора;

– пустые ЭС (оболочки), разработчик ЭС полностью освобождается от работ по созданию программ и занимается лишь наполнением базы знаний.

Общим недостатком языков программирования для создания экспертных систем являются:

– большое время разработки;

– необходимость привлечения высококвалифицированных программистов;

– трудности с модификацией готовой системы.

Все это делает применение языков программирования для реализации ЭС весьма дорогостоящим и трудоемким.

Любая экспертная система включает в себя принцип накопления знаний специалистов (экспертов), который каким-либо образом программно реализуется. После этого, на основе этих знаний, пользователи ЭС, имеющие обычную квалификацию, могут решать свои текущие задачи столь же успешно, как это сделали бы сами эксперты.

У экспертной системы должно быть два режима работы:

– режим приобретения знаний;

– режим решения задач.

В режиме приобретения знаний эксперт общается с экспертной системой при посредничестве инженера знаний, в режиме решения задач в общении с экспертной системой участвует пользователь, которого интересует результат и способ его получения. Экспертные системы не являются просто пассивным источником полезной информации. Экспертная система подсказывает необходимое направление решения задачи, развивает цепочки умозаключений, объясняет свои действия.

Виды систем и классификация.

Эксперт – человек, который ясно выражает свои мысли, умеющий находить правильные решения проблем в конкретной предметной области.

Инженер знаний – человек, имеющий познания в информатике и искусственном интеллекте, знающий, как надо строить экспертные системы.

Средство построения экспертной системы – это программные пакеты, которые использует инженер знаний.

Пользователь: создатель инструмента, отлаживающий средства построения экспертной системы, инженер знаний, эксперт, клерк, физические или юридические лица, а также программа.

Сердцевину экспертной системы составляет база знаний (БЗ), которая накапливается в процессе построения ЭС. Знания должны быть выражены в явном виде и организованы так, чтобы упростить принятие решений. Важность этой особенности экспертной системы невозможно переоценить. Последствия этого процесса выходят за пределы построения программы, предназначенной для решения некоторого класса задач. Причина в том, что знания, как основа ЭС, являются явными и доступными, что и отличает эти системы от большинства традиционных программ. БЗ обладают такой же ценностью, как и любой большой объем знаний, которые могут широко распространяться посредством книг и лекций.