Экспертные системы: структура и определения

Требование глубины  означает, что ЭС должна работать в  предметной области, содержащей трудные задачи, а также использовать сложные правила. ЭС, не обладающая глубиной вырождается в искусственную задачу.

Наличие самосознания означает, что ЭС должна быть способна объяснять свои выводы и действия. Если такого объяснения нет, то про СИИ говорят, что это игрушечная задача, искусственная, такая как, например, игра или нереалистическое представление сложной проблемы.

Реальная задача —  это сложная практическая задача, решение которой полезно и в некотором смысле оправдывает затраты на его получение, например, разработка ЭС для анализа финансового состояния предприятия.

Способы применения экспертных систем

Известны 10 способов применения ЭС:

1. Интерпретация - описание ситуации по информации, поступающей от датчиков.

2. Прогноз - определение  вероятных последствий ситуаций. Примеры: прогноз поведения производственного агрегата, прогноз спроса на топливо, прогноз места вооруженного конфликта, прогноз товарооборота, прогноз цен на товары и т. п. Системы прогнозирования иногда используют имитационное моделирование - программы, отражающие причинно-следственные связи на основе которых по вводимым значением данных генерируются различные ситуации. Для этих целей в экономическом анализе наряду со специальными рыночными программами можно использовать электронные таблицы, воссоздающие в электронной модели арифметические и логические взаимосвязи показателей. Например, можно ввести в клетку "Численность рабочих" предполагаемое число и сразу же в окне выводов получить заключение "Неблагоприятная ситуация. Рост производительности труда по сравнению с прошлым годом замедлится". Изменение значения другого показателя (например, объема выпуска продукции) может изменить предыдущее заключение. И т. п.

3. Диагностика — выявление  причин неправильного функционирования  системы по результатам наблюдений.

4. Проектирование - построение  конфигурации объектов при заданных  ограничениях.

5. Планирование - определение  последовательности действий.

6. Наблюдение - сравнение  результатов наблюдений с ожидаемыми  результатами.

7. Отладка - составление  рецептов исправления неправильного  функционирования системы.

8. Ремонт - выполнение  последовательности предписанных  исправлений.

9. Обучение — диагностика, отладка и исправление поведения обучаемого.

10. Управление - управление  поведением системы как целого.

Экспертные  системы и системы поддержки  принятия решения

Экспертные системы  относятся к системам поддержки  принятия решений (СППР), основанным на знаниях. Традиционные СППР универсальны и применяются для решения уникальных проблем в различных предметных областях, а ЭС дают ответы на вопросы в узкой предметной области и строят заключения, которые мог бы сделать человек-профессионал высокой квалификации. Интеграция традиционной СППР с ЭС образует более сложный вид - так называемую экспертную систему поддержки принятия решений (ЭСППР). Такая система, исходя из общих требований, предъявляемых к ЭС, должна пояснять свои советы конечному пользователю, и, кроме того, предоставлять ему универсальные средства свободного моделирования. В табл. 8.1 указаны различия между СППР и ЭС, на рис. 8.2 приведена концептуальная схема ЭСППР.

Понятие об эффективности  и разработке экспертных систем

ЭС хорошо решают узкие  специфические проблемы в определенной сфере знания, но проигрывают в решении задач, требующих широкого кругозора. ЭС эффективны при решении аналитических задач. Например, ЭС помогает финансовому консультанту по инвестициям, выдающему рекомендации для клиентов. Однако ЭС не может оценить нюансы текущей политики, экономики, социального развития или поведения потребителя. Эти важные факторы должны анализироваться консультантом-человеком. При приобретении или разработке ЭС необходимо осмыслить и сравнить преимущества экспертной системы и затраты на нее. Возможны случаи, когда человек-эксперт решает задачу за несколько минут, а создание ЭС требует создания нескольких сотен правил и несколько месяцев проектирования.

Обычно крупные ЭС разрабатываются инженерами по знаниям методом прототипирования, т. е. постепенным приближением от наброска к конечной цели.

Экспертная система  работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования экспертных систем).

В режиме приобретения знаний общение с экспертными системами осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют экспертным системам в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. 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 с данными, характерные для рассматриваемой области. 
Отметим, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае экспертных систем разработку программ осуществляет не программист, а эксперт (с помощью экспертных систем), не владеющий программированием.

В режиме консультации общение с экспертными системами осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения экспертных систем пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к экспертным системам за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к экспертным системам с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на экспертную систему рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. Экспертные системы при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения: "Почему система задает тот или иной вопрос?", "как ответ, собираемый системой, получен?".

Рисунок 1.3 Классификация  экспертных систем  

 

Структуру (Рисунок 1.3) называют структурой статической экспертной системы. Экспертные системы данного типа используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые экспертные системы, получившие практическое использование, были статическими.

В архитектуру динамической экспертной системы по сравнению  со статической экспертной системы вводятся два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением. Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической экспертной системы (база знаний и машина вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

 

 

 

 

 

Список используемой литературы:

 

• http://phys.bspu.unibel.by/static/lib/inf/posob/stu_m/glaves/glava16/gl_16_2.htm
• http://www.intuit.ru/department/human/isrob/6/isrob_6.html
• http://emerecu.ukma.kiev.ua/books/InfSys/2/2-8-2.htm
• http://life-prog.ru/view_ekspertnie_systemi.php?id=2
• http://www.bestreferat.ru/referat-54042.html