Экспертные системы

Экспертная система (ЭС) – это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем.

ЭС может полностью взять на себя функции, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение.

Технология ЭС является одним из направлений области исследования, которая получила название искусственного интеллекта. Исследования в этой области сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных эмулировать (имитировать, воспроизводить) те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка. Эта технология уже успешно применяется в некоторых областях техники и жизни общества – органической химии, поиске полезных ископаемых, медицинской диагностике.

Перечень типовых задач, решаемых ЭС, включает:

· извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора);

· диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме);

· структурный анализ сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем);

· планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами).

Хотя известны и «обычные» программы, специализирующиеся на определенных задачах из представленного перечня (или аналогичных им в других областях), существует разница между «обычным» подходом и предлагаемым в сфере искусственного интеллекта. Поэтому ЭС можно выделить в отдельный класс программ.

Четкого формального определения ЭС, которое бы всех удовлетворяло, нет – приведенное выше тоже довольно расплывчато. Но тем не менее существует довольно много важных признаков, присущих в той или иной степени всем ЭС.

ЭС отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков:

· Моделирует не столько физическую или иную природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Это существенно отличает ЭС от систем математического моделирования или компьютерной анимации.

· Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно отсобственно программного кода, который и формирует выводы и предложения. Этот компонент программы принято называть базой знаний.

· При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех.

ЭС отличаются и от других видов программ из области искусственного интеллекта:

· ЭС имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. В отличие от других программ из области искусственного интеллекта, ЭС имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области.

· ЭС должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным, что решение принято «не с потолка». ЭС проектируется в расчете на взаимодействие с разными пользователями, для которых ее работа должна быть, по возможности, прозрачной.

Базовыми функциями ЭС являются:

· Приобретение знаний;

· Представление знаний;

· Управление процессом поиска решения;

· Разъяснение принятого решения.

При разработке практически всех инструментальных средстьв за основу принимается методология автоматизации проектирования на базе использования прототипов. Идея состоит в том, чтобы на ранней стадии работы над проектом разработать упрощенную версию конечной программы, которая могла бы послужить доказательством продуктивности основных основных идей, положенных в основание проекта. Прототип должен быть способен решать какую-либо из нетривиальных задач, характерных для данной области применения. На основе анализа опыта работы с прототипом разработчики могут уточнить требования к системе в целом и ее основным функциональным характеристикам. Работоспособность прототипа может послужить доказательством возможности решения проблем с помощью создаваемой системы еще до того, как на ее разработку будут потрачены значительные средства.

После всестороннего анализа начинается разработка рабочей версии программы, которая должна решать весь комплекс задач, установленных в спецификации проекта. Процесс разработки ЭС, как правило, состоит из последовательности отдельных этапов, на которых наращиваются возможности системы, причем каждый из этапов подразделяется на фазы проектирования, реализации, компоновки и тестирования. В результате после каждого этапа наращивания возможностей появляется система, которая способна справляться со все более сложными вариантами проблемы.

По своему назначению и функциональным возможностям инструментальные программы, применяемые при проетировании ЭС, можно разделить на четыре больших категории:

· Оболочки ЭС. Системы этого типа создаются, как правило, на основе какой-нибудь ЭС, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболчки из системы прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и орставляются те, которые не имеют узкой специализации.

· Языки программирования высокого уровня.

· Среда программирования, поддерживающая несколько парадигм.

· Дополнительные модули.

ЭС являются перспективной методологией, основанной на применении принципов искусственного интеллекта. В настоящее время существует недостаточный опыт эффективного применения ЭС в АСУ, в том числе в строительстве.