Основные понятия. Введение в экспертные системы

Введение в экспертные системы

Объекты экологической экспертизы

1. Объектами экологической экспертизы являются:

1) предплановая, предпроектная и проектная документация, до­
говоры, контракты, включая международные, касающиеся вопросов природопользования;

2) проекты законодательных и иных нормативных правовых ак­тов, намечаемых к принятию в РФ, влияющих
на окружающую среду и здоровье населения;

3) материалы оценки соблюдения природопользователем требований по охране окружающей среды и здоровья населения (экологический аудит) при осуществлении хозяйственной деятельно­сти;

4) документация, представленная для экологического обосно­вания при получении лицензий и сертификатов в области исполь­зования природных ресурсов и охраны окружающей среды.

2. Объектами экологической экспертизы являются также мате­риалы комплексного обследования участков территорий в целях
последующего придания им особого правового статуса (объекты
природно-заповедного фонда, зоны экологического неблагополучия
и так далее).

Экспертные системы (ЭС) как самостоятельное направление в искусственном интеллекте (ИИ) сформировалось в конце 1970-х годов. История ЭС началась с сообщения японского комитета по разработке ЭВМ пятого поколения, в котором основное внимание уделялось развитию «интеллектуальных способностей» компьютеров с тем, чтобы они могли оперировать не только данными, но и знаниями.

Область исследования ЭС называется инженерией знаний. Этот термин был введён Е. Фейгенбаумом и в его трактовке означает «привнесение принципов и инструментария из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов. Не каждую систему, основанную на знаниях, можно рассматривать как экспертную. Экспертная система должна быть способна в определённой степени объяснять своё поведение и свои решения пользователю [1].

Таким образом, экспертные системы предназначены для решения неформализованных задач, то есть задач, решаемых с помощью неточных знаний, которые являются результатом обобщения многолетнего опыта работы и интуиции специалистов.

Неформализованные знания обычно представляют собой эвристические приемы и правила. ЭС обладают следующими особенностями (всеми сразу или частично) [2]:

· задачи не могут быть представлены в числовой форме;

· исходные данные и знания о предметной области обладают неоднозначностью, неточностью, противоречивостью;

· цели нельзя выразить с помощью чётко определённой целевой функции;

· не существует однозначного алгоритмического решения задачи;

· алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать по причине большой размерности пространства решений и ограничений на ресурсы.

ЭС охватывают самые разные предметные области, среди которых преобладают медицина, бизнес, производство, проектирование и системы управления.

Для классификации ЭС используются следующие признаки:

· способ формирования решения;

· способ учёта временного признака;

· вид используемых данных и знаний;

· число используемых источников знаний.

По способу формирования решения ЭС можно разделить на анализирующие и синтезирующие. В системах первого типа осуществляется выбор решения из множества известных решений на основе анализа знаний, в системах второго типа решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний.

В зависимости от способа учёта временного признака ЭС делятся на статические и динамические. Статические ЭС предназначены для решения задач с неизменяемыми в процессе решения данными и знаниями, а динамические ЭС допускают такие изменения.

По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детерминированными и неопределёнными знаниями. Под неопределённостью знаний понимаются их неполнота, ненадёжность, нечёткость.

ЭС могут создаваться с использованием одного или нескольких источников знаний.

В соответствии с перечисленными признаками можно выделить четыре основных класса ЭС: классифицирующие, доопределяющие, трансформирующие и мультиагентные [2].

Классифицирующие ЭС решают задачи распознавания ситуаций. Основным методом формирования решений в них является дедуктивный логический вывод.

Доопределяющие ЭС используются для решения задач с не полностью определенными данными и знаниями. В таких ЭС возникают задачи интерпретации нечётких знаний и выбора альтернативных направлений поиска в пространстве возможных решений. В качестве методов обработки неопределенных знаний могут использоваться байесовский вероятностный подход, коэффициенты уверенности, нечеткая логика.

Трансформирующие ЭС относятся к синтезирующим динамическим ЭС, которые реализуют повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задачи. В ЭС данного класса используются различные способы обработки знаний:

· генерация и проверка гипотез;

· логика предположений и умолчаний;

· использование метазнаний для устранения неопределенности в ситуациях.

Мультиагентные системы – это динамические ЭС, основанные на интеграции разнородных источников знаний, которые обмениваются между собой полученными результатами в процессе решения задач. Системы данного класса имеют следующие возможности:

· реализация альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний и механизма устранения противоречий;

· распределённое решение задач, разделяемых на параллельно решаемые подзадачи с самостоятельными источниками знаний;

· применение различных стратегий вывода заключений в зависимости от типа решаемой задачи;

· обработка больших массивов информации из базы данных (БД);

· использование математических моделей и внешних процедур для имитации развития ситуаций.

Для формирования полноценной ЭС необходимо, как правило, реализовать в ней следующие функции:

· функции решения задач, позволяющие использовать специальные знания в проблемной области (при этом может потребоваться обеспечить работу в условиях неопределённости или неполноты или недостоверности знаний);

· функции взаимодействия с пользователем, которые, в частности, позволяют объяснить намерения и выводы системы в процессе решения задачи и по завершении этого процесса.