Экспертные системы

Идея практического применения экспертных систем заключается в следу­ющем: можно воспользоваться накопленным человеческим опытом, готовыми знаниями, методами, навыками решения задач в некоторой конкретной предметной области, формализовать их и заложить их в компьютер в виде соответствующей программы. Экспертные системы (ЭС) имитируют с помощью компьютера мышление человека при решении задач, исполняя роль эксперта-консультанта для пользователей на основе компьютерной программы и базы знаний.

Экспертные системыявляются системами, основанными на знаниях. Знания — это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. С точки зрения искусственного интеллекта (в контексте ЭС) знания можно определить как формализованную информацию, на которую ссылаются в процессе логического вывода.

В отличие от базы данных, база знаний ЭС содержит не только факты (и идеи), но и дополнительные данные, отражающие логические правила с целью получения новых знаний, т.е. отражающими логический вывод новых фактов.

Во многих случаях человеческие рассуждения могут быть представлены в виде последовательности предложений, каждое из которых записывается в виде: ЕСЛИ (условие) ТО (действие), где под “условием” понимается один или несколько фактов, соединенных логическими связками И, ИЛИ, НЕ, а под “действием” – одна или несколько операций по обработке данных, выполняемых, если в рассматриваемой ситуации “условие” истинно. Большинство ЭС построены на использовании правил логического вывода такого типа. Например, правило «ЕСЛИ процентные ставки падают, ТО уровень цен на бирже растет» позволяет при наличии факта “процентные ставки падают” вывести новый факт “уровень цен растет”.

Пример. Данные: марка автомобиля – ВАЗ21053, неисправность – двигатель останавливается на холостом ходу. Знание (закономерность): ЕСЛИ двигатель останавливается на холостом ходу и зажигание вставлено правильно, ТО возможная причина неисправности – засорены жиклеры холостого хода.

В целом процесс функционирования ЭС можно представить следующим образом. Пользователь посылает запрос (содержащий соответствующую информацию) к ЭС. ЭС генерирует и выдает пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений. При необходимости ЭС в ходе решения задачи запрашивает у пользователя необходимую дополнительную информацию.

Существуют ЭС, работающие в автономном режиме, в том числе управляющие сложными технологическими процессами, например, работой атомной электростанцией. Подобная система получает информацию от большого числа датчиков, практически мгновенно анализирует ее и формирует управляющие воздействия для поддержания работы в штатном режиме. В принципе, вмешательство человека не требуется.

Примеры задач, для решения которых используются экспертные системы:

Класс задач	Примеры задач
Интерпретация данных	- обнаружение и идентификация различных типов океанских судов по результатам аэрокосмического сканирования; - определение основных свойств личности по результатам психодиогностического тестирования.
Диагностика	диагностика в медицине; -диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ.
Мониторинг	- контроль работы электростанций; - контроль аварийных датчиков на химическом заводе.
Проектирование	- проектирование конфигураций ЭВМ; - проектирование БИС; - синтез электрических цепей
Прогнозирование	- предсказание погоды; - прогнозирование урожая; прогнозирование экономики.
Планирование	- планирование поведения робота; планирование заказов; - планирование эксперимента.
Обучение	- например, обучение языку Паскаль
Управление	- управление предприятием; - управление проектами.
Поддержка принятия решений	- выбор стратегии выхода фирмы из кризисной ситуации; - помощь в выборе страховой компании или инвестора.

ЭС оценки знаний студента

В качестве примера приведем фрагмент (набор правил) ЭС, позволяющей оценивать на зачетах студента, отвечающего на три вопроса. В ЭС хранятся знания о существующих в институте правилах оценивания уровня подготовленности обучаемых.

10 ЕСЛИ по одному из вопросов получена оценка 2, ТО итоговая оценка не может быть выше 3.

20 ЕСЛИ по двум и более вопросам получены оценки 2, ТО итоговая оценка 2

30 ЕСЛИ по итогам ответов на основные вопросы обучаемый набрал 14 баллов, то необходимо задать дополнительный вопрос.

40 ЕСЛИ по дополнительному вопросу получено 5, ТО итоговая оценка - 5

Таким образом, знания в ЭС выражены в форме набора фактов, существенных для рассматриваемой области (например, “по одному из вопросов получена оценка 2”), и набора правил логического вывода, связывающих эти факты и позволяющих из наличия одних фактов вывести новые факты (например, правило 10 позволяет, если верно утверждение “по одному из вопросов получена оценка 2”), вывести новый факт “ итоговая оценка не может быть выше 3”.

Прямая и обратная цепочки рассуждений. Различают два типа логического вывода: прямой вывод (прямая цепочка рассуждений и обратный вывод (обратная цепочка рассуждений).

В первом случае строится цепочка выводов, связывающая верные начальные факты с результатом вывода (выведенные факты). В процессе вывода по известным фактам находим правила, содержащие эти факты в левой части правила ЕСЛИ.

Идея механизма обратного вывода заключается в проверке справедливости некоторой гипотезы (факта Х), которая выдвигается пользователем и проверяется ЭС. При этом находим правила, содержащие факт Х в правой части ТО. После чего переходим к фактам в левой части.

Дата добавления: 2017-01-13