Состав экспертных систем

Введение в экспертные системы, определение ЭС, функции ЭС

Экспертные системы - инструмент автоматизированных обучающих систем

Системы, основанные на знаниях - это системы программного обеспечения, основными структурными элементами которых являются база знаний и механизм логических выводов. В первую очередь к ним относятся экспертные системы, способные диагностировать заболевания, оценивать потенциальные месторождения полезных ископаемых, осуществлять обработку естественного языка, распознавание речи и изображений и т.д. Экспертные системы являются первым шагом в практической реализации исследований в области искусственного интеллекта. В настоящее время они уже используются в промышленности.

Экспертная система - это вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой конкретной проблемной области и которая в пределах этой области способна принимать экспертные решения. Экспертная система (ЭС) представляет собой человеко-машинную систему.

Экспертная система (или система, основанная на знаниях) – это сложный программный комплекс, аккумулирующий в формальном виде знания специалистов в конкретных предметных областях.

ЭС в отличие от компьютерных программ, решающих задачи в соответствии с определенными алгоритмами, не исключает пользователя из решения, а, наоборот, сохраняет за ними инициативу. В то же время ЭС не является просто пассивным источником полезной информации подобно книжному справочнику или базе данных. В нужные моменты ЭС подсказывает необходимое нап­равление решения задачи, развивает цепочки умозаключений, объяс­няет свои действия.

С функциональной точки зрения прикладная ЭС является системой, которая использует знания специалистов (экспертов) о некоторой конкретной узко специализированной предметной области, и в пре­делах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала.

Технология создания ЭС включает три фазы: проектирование, реализацию и внедрение.

Базовая структура экспертной системы приведена на рис. 2.1.

Структурные элементы, составляющие систему, выполняют следующие функции.

База знаний - реализует функции представления знаний в конкретной предметной области и управление ими.

Ценность конкретной ЭС определяет база знаний, содержание которой накапливается в процессе ее построения. Знания состоят из понятий, которые имеют имя, структуру и набор признаков, связей между понятиями и утверждений о свойствах понятий.

В ЭС содержание базы знаний часто разделяют на факты (элементарные единицы знаний) и правила (т.е. связи, зависимости между фактами и их комбинациями).

Необходимо отметить, что кроме описанного вида знаний, которое называют неалгоритмическим, в традиционных компьютерных системах присутствует алгоритмические знания в виде процедур, программ, решающих определенные задачи.

Механизм логических выводов - выполняет логические выводы на основании знаний, имеющихся в базе знаний.

Пользовательский интерфейс - необходим для правильной передачи ответов пользователю, иначе пользоваться системой крайне неудобно.

Модуль приобретения знаний - необходим для получения знаний от эксперта, поддержки базы знаний и дополнения ее при необходимости.

Модуль ответов и объяснений - формирует заключение экспертной системы и представляет различные комментарии, прилагаемые к заключению, а также объясняет мотивы заключения.

Рис 2.1

Перечисленные структурные элементы являются наиболее характерными, хотя в реальных экспертных системах их функции могут быть соответствующим образом усилены или расширены.

Основным отличием ЭС от любых других ИС является наличие в составе ЭС модуля приобретения знаний и модуля советов и объяснений. Кроме того, ЭС обычно имеют приклад­ной характер и предназначены для узкой области применения.

Чтобы манипулировать знаниями из реального мира с помощью компьютера, необходимо осуществлять их моделирование. К основным моделям представления знаний относятся:

- логические модели;

- продукционные модели;

- сетевые модели;

- фреймовые модели.