Экспертные системы

Среди всего разнообразия интеллектуальных систем в настоящее время самыми распространенными являются экспертные системы (ЭС), которые представляют собой инструмент, усиливающий интеллектуальные способности эксперта, и выполняют следующие функции:

Экспертные системы выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующих процедурный анализ, экспертные системы решают задачи в узкой предметной области на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик, что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.

Экспертные системы (ЭС) начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.

Постоянно возрастающие требования к средствам обработки информации в экономике и социальной сфере стимулировали компьютеризацию процессов решения эвристических (неформализованных) задач типа «что будет, если», основанных на логике и опыте специалистов. Основная идея при этом заключается в переходе от строго формализованных алгоритмов, предписывающих, как решать задачу, к логическому программированию с указанием, что нужно решать на базе знаний, накопленных специалистами предметных областей. Для решения данных задач используются экспертные системы.

Основу экспертных систем составляет база знаний, в которую закладывается информация о данной предметной области. Имеются две основные формы представления знаний в экспертной системе – это факты и правила.

Факты - фиксируют количественные и качественные показатели явлений и процессов.

Правила – описывают соотношения между фактами в виде логических условий, связывающих причины и следствия. Экспертные системы используются для таких целей как:

· Прогноз ситуаций в системе,

· Диагностика состояния системы,

· Устранение нарушений функционирования системы и т.д.

Наиболее известные и распространённые экспертные системы:

CLIPS — весьма популярная экспертная система (Public domain)

OpenCyc — мощная динамическая экспертная система с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов.

Главное достоинство экспертных систем - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.

Наряду с экспертными системами на рынке коммерческих продуктов все больший интерес для финансово-экономической деятельности представляют аналитические информационные технологии, основанные на нейронных сетях и объектно-ориентированном программировании.