2015-06-28
1086
Одним из часто употребляемых оснований классификации экспертных систем является тип решаемых ими задач. Наиболее распространенные из них приведены в таблице 6.2.1.
Таблица 6.2.1. Основные области применения экспертных систем
| Тип решаемых задач | Суть решаемых задач |
| Интерпретация | Построение описаний ситуаций по наблюдаемым данным |
| Прогноз | Вывод вероятных следствий из заданных ситуаций |
| Диагностика | Заключение о нарушениях в системе исходя из наблюдений |
| Проектирование | Построение конфигурации объектов при ограничениях |
| Планирование | Проектирование плана действий Сравнение наблюдений с критическими точками плана |
| Мониторинг | |
| Отладка | Выработка рекомендаций по устранению неисправностей Выполнение плана применения выработанной рекомендации Диагностика, отлаживание и исправление поведения ученика Интерпретация, прогноз, ремонт и мониторинг поведения системы |
| Ремонт | |
| Обучение | |
| Управление |
Экспертные системы, применяемые для решения перечисленных типов задач, носят названия интерпретирующих, прогнозирующих и т.п. (более подробно см. [29])
|
|
|
Другим основанием классификации может служить тип модели предметной области. Различают статические и динамические предметные области [33]. Предметную область называют статической, если ее модель остается неизменной за все время решения задачи, т.е. остаются неизменными набор сущностей, их атрибуты, связи между ними и т.д. Если это условие не выполняется, то предметную область называют динамической. В соответствии с этим экспертные системы делятся на статические и динамические.
Существует мнение, что решение ряда важнейших практических неформализованных задач возможно лишь с использованием динамических экспертных систем [33]. В настоящее время именно этот класс систем переживает период плодотворного развития [34].
Иногда, говоря о динамических экспертных системах, их называют системами реального времени. Хотя в общем случае это не совсем корректно, т.к. данный термин подразумевает использование другого основания классификации - время реакции системы. Так, например, при решении задач управления под системами реального времени можно понимать системы, обеспечивающие обработку поступающей информации и выдачу управляющих воздействий с задержкой, исключающей переход управляемого объекта в аварийное состояние.
W 6.2.3. Методология разработки экспертных систем
• По опыту известно, что большая часть знаний в конкретной предметной В области остается личной собственностью эксперта. И наибольшую проблему Ш при разработке экспертной системы представляет процедура получения знаний у эксперта и занесения их в базу знаний, называемая извлечением знаний. В Это происходит не потому, что он не хочет разглашать своих секретов, а потому, что он не в состоянии сделать этого, - ведь эксперт знает гораздо больше, чем сам осознает. Кроме того, обладая большими знаниями и опытом в своей предметной области, эксперт может не быть специалистом в области компьютеров и систем ИИ. Поэтому для выявления знаний эксперта и их формализации на протяжении всего периода разработки системы с ним взаимодействует инженер по знаниям.
|
|
|
В целом процесс разработки экспертной системы носит эволюционный характер. В таблице 6.2,2 показаны пять основных этапов эволюции экспертной системы [29].
Таблица 6.2.2. Этапы эволюции экспертной системы
| Идентификация | Определение характеристик задачи |
| Концептуализация | Поиск понятий для представления знаний |
| Формализация | Разработка структур для организации знаний |
| Реализация | Формулировка правил, воплощающих знания |
| Испытания | Оценка правил, в которых воплощено знание |
Ha этапе идентификации инженер по знаниям и эксперт определяют цели и задачи построения экспертной системы, ее предметную область, необходимые для нее ресурсы (время, вычислительные средства). Они также указывают участников процесса создания системы (например, дополнительных экспертов).
В ходе этапа концептуализации эксперт и инженер по знаниям выявляют основные понятия, отношения и характер информационных потоков, необходимые для описания процесса решения задач в данной предметной области.
На этапе формализации инженер по знаниям производит выбор инструментального средства разработки экспертных систем и при помощи эксперта представляет основные понятия и отношения в рамках некоторого формализма, задаваемого выбранным средством разработки.
В ходе этапа реализации эксперт осуществляет наполнение базы знаний, а инженер по знаниям комбинирует и реорганизует формализованное знание. Результатом этого этапа является программа-прототип, которую можно выполнять и подвергать контрольным испытаниям.
Наконец, в ходе испытания проводится оценка работы программы-прототипа. Как правило, эксперт дает оценку работы программы и помогает инженеру по знаниям в последующих ее модификациях.
Иногда к рассмотренным пяти этапам добавляют шестой - этап опытной эксплуатации [33], в ходе которого проверяется пригодность экспертной системы для конечных пользователей.
Перечисленные этапы создания экспертной системы не являются четко очерченными, детально определенными или даже независимыми друг от друга. В лучшем случае они грубо описывают сложный процесс извлечения знаний. На каждом из них возможен откат на несколько этапов назад. Таким образом, экспертная система эволюционирует, постепенно усложняя организацию и представление знаний. Время от времени, когда появляется необходимость в новых свойствах, которых нельзя достичь исходя из возможностей существующей системы, происходит существенная реорганизация и перестройка всей ее архитектуры.
