Выбор состава технических и программных средств

Глава 3. Общая характеристика экспертной системы

3.1 База знаний в экспертной системы

     Экспертная  система – наиболее известный и распространенный вид интеллектуальных систем.

     Первая  особенность экспертных систем состоит в том, что они предназначены для пользователей, сфера деятельности которых далека от искусственного интеллекта, программирования, математики, логики. Для таких пользователей экспертная система выступает как некая система, помогающая им в повседневной работе. Общения с экспертными системами должны быть так же просты, как просты, например, работа с телевизором, стиральной машиной или автомобилем.

     Во  многих видах человеческой деятельности используемые знания далеко не всегда могут быть четко формулированы. Точнее, наряду со знаниями как бы отделёнными, отобранными у специалистов (они зафиксированы в учебниках, инструкциях, учебных фильмах и т.п.), существуют так называемые навыки и умения, овладеть которыми можно, только работая вместе с теми, кто уже овладел ими.

     Профессионал, высокого уровня: врач, геолог, экономист, инженер, технолог и т.д. – отличается от новичка, овладевшего знаниями в объёме учебных программ институт или университета, именно этими навыками и умениями. И повышение их профессионального мастерства – огромная социальная задача. Чтобы её решить, надо научиться извлекать из профессионалов-экспертов те знания, которые не зафиксированы в форме, пригодной для массового распространения – в книгах, кинофильмах, наглядных пособиях. В этом и заключается вторая особенность экспертных систем. Само название этих систем указывает на то, что они должны хранить в себе знании профессионалов-экспертов в некоторой предметной области. И не просто хранить, но и передавать их тем, у кого таких знаний нет. Для этого в экспертной системе предусмотрены не только простые средства общения между системой и специалистами, но и средства доведения хранимых в системе знаний до специалиста вместе с необходимыми пояснениями и разъяснениями.

     На  практике экспертные системы используются, прежде всего, как системы-советчики в тех ситуациях, где специалист сомневается в выборе правильного решения. Экспертные знания, хранящиеся в памяти системы, более глубокие и полные, чем соответствующие знания пользователя. Однако возможны и другие случаи применения экспертных систем. Правда, часть специалистов в области ИИ предлагают эти другие системы считать особыми классами интеллектуальных систем и не смешивать их с «классическими» экспертными системами. Но термин «экспертные системы» характеризуется стремлением к расширению, и в большинстве случаев, когда его употребляют, в него автоматически включают ещё два вида систем.

     При работе в системах оперативного управления знания, хранящиеся в базе знаний, могут быть и меньшими, чем у специалиста, работающего в паре с системой. Но зато быстрота и точность реакции значительно выше, чем у человека.

     Существует  ещё один класс систем, не имеющих собственного названия и поэтому часто называемых экспертными. В отличие от классических экспертных систем они рассчитаны не на пользователя, являющегося новичком иди средним специалистом в некоторой области деятельности, а на самих экспертов-специалистов. Для таких специалистов нужна не консультирующая или советующая система, а система, способная помочь им в научной работе. Системы такого рода называют системами автоматизации научных исследований (АСНИ). Примером могут быть системы, способные на основании частных знаний эксперта обнаружить в эмпирическом материале скрытые связи и закономерности.

     Типичная ЭС состоит из следующих основных компонентов: решателя (интерпретатора), рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД), базы знаний (БЗ), компонентов приобретения знаний, объяснительного и диалогового компонентов (рис. 1).

     База  данных предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (и в первую очередь не текущих, а долгосрочных), хранимых в системе.

     База  знаний в ЭС предназначена дня  хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области. 

Рис. 1. Типовая  структура экспертной системы 

3.2 Структура и режимы  использования экспортной  системы 

     Решатель, используя исходные данные из РП и знания из БЗ формирует такую последовательность правил, которые, будучи применёнными к исходным данным, приводят к решению задачи.

     Объяснительный  компонент объясняет, как система  получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к подученному результату.

     Диалоговый  компонент ориентирован на организацию  дружелюбного общения со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и приобретения знаний, объяснения результатов работы.

     В разработке ЭС участвуют представители следующих специальностей:

     эксперт в той проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;

     инженер по знаниям – специалист по разработке ЭС;

     программист – специалист  по разработке инструментальных средств (ИС).

     Необходимо  отметить, что отсутствие среди участников разработки инженера по знаниям (т.е. его  замена программистом) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его. Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введения в ЭС знаний.

     Инженер по знаниям помогает эксперту выявить  и структурировать знания, необходимые для работы ЭС, осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ того представления знаний в этом ИС, выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

     Программист разрабатывает ИС, содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, осуществляет сопряжение ИС с той средой, в которой оно будет использовано.

     Экспертная  система работает в двух режимах; приобретения знаний и решения задач (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

     В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляется через посредничество инженера по знаниям. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования данными, характерные для рассматриваемой проблемной области. Эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области.

     Важную  роль в режиме приобретения знаний играет объяснительный компонент. Именно благодаря ему эксперт на этапе тестирования локализует причины неудачной работы ЭС, что позволяет эксперту целенаправленно модифицировать старые или вводить новые знания. Обычно объяснительный компонент сообщает следующее: как правильно используют информацию пользователя; почему использовались или не использовались данные или правила; какие были сделаны выводы и т.д. Все объяснения делаются, как правило на ограниченном естественном языке или языке графики.

     Режиму приобретения знаний при традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирование и отладки, выполняемые программистом. В отличие от традиционного подхода разработку программ осуществляет эксперт (с помощью ЭС), не владеющий программированием, а не программист.

     В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ получения решения. Пользователь в зависимости от назначения ЭС может не быть специалистом в данной проблемной области, в этом случае он обращается к ЭС за советом, не умея получить ответ сам, или быть специалистом, в этом случае он обращается к ЭС, чтобы либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу. Термин “пользователь” означает, что им является и эксперт, и инженер по знаниям, и программист. Поэтому, когда хотят подчеркнуть, что речь идет о том, для кого делалась ЭС, используют термин “конечный пользователь”.

     В режиме консультации данные о задаче пользователя обрабатываются диалоговым компонентом, который выполняет следующие действия:

     распределяет  роли участников (пользователя и ЭС) и организует их взаимодействие в  процессе кооперативного решения задачи;

     преобразует данные пользователя о задаче, представленные на привычном для пользователя языке, на внутренний язык системы;

     преобразует сообщения системы, представленные на внутреннем языке, в сообщения  на языке, привычном для пользователя (обычно это ограниченный естественный язык или язык графики).

     После обработки данные поступают в  РП. На основе входных данных в РП, общих данных о проблемной области и правил из БЗ решатель (интерпретатор) формирует решение задачи.

     В отличие от традиционных программ ЭС в режиме решения задачи не только исполняет предписанную последовательность операций, но и предварительно формирует её, Если ответ ЭС не понятен пользователю, то он может потребовать объяснения, как ответ получен. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение 

     Разработка  приложения по курсу «Алгоритмические языки и программирование» завершена. Исследования, проводимые в процессе создания данного программного продукта, привели к таким выводам: 

• алгоритм  справочной системы строится от простого поиска ключевых слов с кратким пояснением к данному слову до создания справочной системы, построенной на основе каталога с полным описанием интересующего объекта запроса;
• на основе одного разработанного алгоритма, в данном случае, представленного в курсовом программном продукте, имеется возможность оперативной модификации программы, согласно требованиям заказчика. Достаточно применить более совершенные и приспособленные средства разработки программных продуктов, например Delphi.

     Данное  приложение обладает такими исключительными  свойствами как переносимость, модификация, понятность, простота в использовании. Затраты ресурсов вычислительной системы  при использовании программы минимальны, что позволяет использовать программный продукт практически на компьютере с любой конфигурацией архитектуры.

     Использовать  программу «HelpOpr» рекомендуется в учебных целях, прежде всего для развития навыков общения с программным обеспечением в муниципальных общеобразовательных учреждениях.

     В настоящее время сдерживание  темпов развития ЭС происходит из-за недостаточной  разработанности математического  аппарата в области ИИ, частности  в области построения нейрон - сетей, а так же в области психологии экспертных суждений и принятия решения экспертом. В последнее десятилетие в данных направлениях наблюдался серьёзный прогресс.  

Глоссарий