37(12). Экспертные системы. Предметная область. Формализуемые, плохо формализуемые, не формализуемые знания. Обобщенная структура экспертной системы.

1) Экспертная система - это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области. Экспертная система достигает более высокой эффективности за счет перебора большого числа альтернатив при выборе решения, опираясь на высококачественный опыт группы специалистов. Анализирует влияние большого объема новых факторов, оценивая их при построении стратегий, добавляя возможности прогноза.

Известны три основные разновидности исполнения экспертных систем:

Экспертные системы, выполненные в виде отдельных программ, на некотором алгоритмическом языке, база знаний которых является непосредственно частью этой программы. Как правило, такие системы предназначены для решения задач в одной фиксированной предметной области. При построении таких систем применяются как традиционные процедурные языки PASCAL, C и др., так и специализированные языки искусственного интеллекта LISP, PROLOG.

Оболочки экспертных систем - программный продукт, обладающий средствами представления знаний для определенных предметных областей. Задача пользователя заключается не в непосредственном программировании, а в формализации и вводе знаний с использованием предоставленных оболочкой возможностей. Недостатком этих систем можно считать невозможность охвата одной системой всех существующих предметных областей. Примером могут служить ИНТЕРЭКСПЕРТ, РС+, VP-Expert.

Генераторы экспертных систем - мощные программные продукты, предназначенные для получения оболочек, ориентированных на то или иное представление знаний в зависимости от рассматриваемой предметной области. Примеры этой разновидности - системы KEE, ART и др.

В качестве знаний в экспертных системах могут применяться либо экспертные знания, либо обычные общедоступные знания, которые могут быть получены из книг, журналов и от хорошо осведомленных людей.

Принципы работы экспертной системы, основанной на знаниях, иллюстрируются на рис. 1. Пользователь передает в экспертную систему факты или другую информацию и получает в качестве результата экспертный совет или экспертные знания.

Характерными чертами экспертной системы являются:●четкая ограниченность предметной области; ●способность принимать решения в условиях неопределенности; ●способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом; ●четкое разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода); ●способность пополнять базу знаний, возможность наращивания системы; ●результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложившейся ситуации, не уступающих решениям лучших специалистов; ●ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач; ●алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой; ●отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.

2) Предметная область - это специальная проблемная область, такая как медицина, финансы, наука и техника, в которой может очень хорошо решать задачи лишь определенный эксперт. Экспертные системы, как и эксперты-люди, в целом предназначены для использования в качестве экспертов в одной предметной области. Например, обычно нельзя рассчитывать на то, что эксперт в области шахмат будет обладать экспертными знаниями, относящимися к медицине. Знания эксперта, касающиеся решения конкретных задач, называются областью знаний эксперта. Связь между предметной областью и областью знаний показана на рис.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.

а) Медицинская диагностика. Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.

б) Прогнозирование. Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. На персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды.

в) Планирование. Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов.

г) Интерпретация. Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Благодаря этому системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов.

д)Контроль и управление. Такие системы могут применятся в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Также они полезны при регулировании финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.

е)Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах. В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.д.), так и при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении компьютеров.

ж) Обучение. Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается по мере возрастания степени квалификации играющего.

В настоящее время разработаны экспертные системы 5-го поколения - прецедентные экспертные системы. Основным и важнейшим отличительным признаком прецедентных ЭС является наличие "Базы прецедентов". Прецедент - результат, полученный в ходе исследования свойств объекта. База прецедентов - база, содержащая сведения о результатах исследования объектов. Такие системы приходят к своим решениям во многом на основе человеческих наблюдений и фактически, наряду с математическими алгоритмами, используют человеческую логику для принятия решений. Поскольку прецедентные ЭС являются практически универсальным инструментом в обработке и использовании самых различных знаний, они используются во многих областях знаний: *медицине (MYCIN), *химии (DENDRAL), *геологии (PROSPECTOR), *математике (InterLisp), *инженерном деле (АВК, ArhiCad), а также: *в военном деле, *информатике, *космической технике, *метеорологии, *промышленности, *сельском хозяйстве, *физике, *электронике, *юриспруденции.

При всех своих достоинствах, прецедентные экспертные системы трудны в изготовлении и эффективно работают, имея базу прецедентов в несколько сот тысяч записей.

3)Знания, кот обладает специалист в какой-либо обл-ти делятся на формализуемые и плохо формализуемые.

Формализуемые знания излагаются в книгах и руководствах в виде з-нов, формул, моделей и алгоритмов. Формализуемые знания характерны для точных наук, таких как математика, физика, химия, астрономия.

Науки, кот принято называть описательными, обычно оперируют с плохо формализуемыми знаниями. К таким наукам можно отнести, напр-р, зоологию, ботанику, экологию, социологию, педагогику, медицину и др.

Сущ-ют неформализуемые знания, кот вообще не попадают в книги и руководства в связи с их неконкретностью, субъективностью и приблизительностью. Знания этого рода являются рез-том многолетних наблюдений, опыта работы, интуиции. Такие знания передаются из поколения в поколение в виде опред навыков, ноу-хау, секретов ремесла.

4) Обобщенная структура экспертной системы представлена на рис. Следует учесть, что реальные экспертные системы могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой действительно экспертной системе, поскольку являют собой негласный канон на структуру современной 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 по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Синонимы: когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик.

Интерфейс пользователя - комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получения результатов.

База знаний (БЗ) - ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному). Параллельно такому "человеческому" представлению существует БЗ во внутреннем "машинном" представлении-

Решатель - программа, моделирующая ход рассуждении эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы: дедуктивная машина, блок логического вывода.

Подсистема объяснений - программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы; "Как была получена та или иная рекомендация?" и "Почему система приняла такое решение?" Ответ на вопрос "как" - это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, т.е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос "почему"- ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад.

Интеллектуальный редактор БЗ - программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме- Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок ("help" - режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.

Эксперт- специалист, приглашаемый или нанимаемый за вознаграждение, для выдачи квалифицированного заключения или суждения по вопросу, рассматриваемому или решаемому другими людьми, менее компетентными в этой области.

В коллектив разработчиков ЭС входят как минимум четыре человека: эксперт; инженер по знаниям; программист; пользователь. Возглавляет коллектив инженер по знаниям, это ключевая фигура при разработке систем, основанных на знаниях.