Экспертные системы. Под экспертной системой (ЭС) понимается система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме

Под экспертной системой (ЭС) понимается система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, что система может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи. Желаемой характеристикой такой системы, является способность системы пояснять ход своих рассуждений в понятной для спрашивающего форме.

Обобщенная структура ЭС представлена на рис.3.3. В целом процесс её функционирования можно представить следующим образом: пользователь, желающий получить необходимую информацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос к ЭС; решатель, пользуясь базой знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяснений. Реальные ЭС могут иметь более сложную структуру.

Рис. 5. Обобщенная структура экспертной системы

Пользователь — специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.

Инженер по знаниям — специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний.

База знаний (БЗ) — ядро ЭС, совокупность знаний предметной области.

Решатель (дедуктивная машина, блок логического вывода) — программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ.

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

Интеллектуальный редактор БЗ — программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме.

Основная классификация ЭС — по типу решаемых задач:

1. Интерпретация данных — процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Например, SIAP (определение типов океанских судов по результатам аэрокосмического сканирования), МИКРОЛЮШЕР (определение свойств личности по результатам психодиагностического тестирования).

2. Диагностика — процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности (отклонения от нормы) в некоторой системе. Например, система ANGY (диагностика и терапия сужения коронарных сосудов), система CRIB (диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ) и др.

3. Мониторинг — непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы таких ЭС — «пропуск» тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учета временного контекста. Среди существующих разработок: СПРИНТ (контроль над работой электростанций), REACTOR (помощь диспетчерам атомного реактора), FALCON (контроль аварийных датчиков на химическом заводе) и др.

4. Проектирование — подготовка спецификаций на создание объектов с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов — чертеж, пояснительная записка и т. д.

5. Прогнозирование — позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В такой системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками. Примеры ЭС: WILLARD (предсказание погоды), PLANT (оценка будущего урожая), ECON (прогнозы в экономике) и др.

6. Планирование — нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности. Например, STRIPS (планирование поведения робота), ISIS (планирование промышленных заказов), MOLGEN (планирование эксперимента) и др.

7. Обучение — использование компьютера для обучения какой-то дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе они способны диагностировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний.

8. Управление — функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.