Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Понятие об экспертных системах




Экспертные системы

В начале 80-х годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название «экспертные системы». По своей сути экспертные системы представляют собой компьютерные программы, предназначенные для решения не полностью алгоритмизированных задач. На первых этапах основная цель, которая ставилась перед экспертными системами – получение решения, которое мог бы получить только высококвалифицированный эксперт менее квалифицированным специалистом. Круг задач, которыми ограничивались экспертные системы на этом этапе их развития, как правило, ограничивался задачами с высоким уровнем определенности внешних условий, но либо большим объемом данных, которые необходимо было учесть при поиске решения, либо необходимостью проведения сложных математических расчетов. Экспертные системы на этом этапе получили распространение у военных, в медицинской диагностике и для управления некоторыми производствами. Однако для решения сложных задач с высоким уровнем неопределенности такие экспертные системы подходили мало, что привело к кризису в их развитии. В середине 90-х годов происходит новый всплеск интереса к экспертным системам. Это связано с тем, что современные экспертные системы в результате использования новейших интеллектуальных разработок, в первую очередь нейросетевых технологий и нечеткой логики (или фаззи-логики) позволяют решать гораздо более широкий круг задач, чем на предыдущем этапе их развития. Теперь они способны с помощью высококвалифицированных специалистов получать решения не только некоторых, хотя и сложных, но типизированных задач, но и таких задач, эффективное решение которых не может быть получено без их использования даже высококвалифицированными специалистами.

Значение экспертных систем определяется следующими обстоятельствами:

- технология экспертных систем существенно расширяет круг практических задач, решаемых с помощью компьютерных технологий;

- технология экспертных систем позволяет значительно повысить эффективность программирования и существенно снизить расходы, связанные с программированием. Этот вопрос является очень актуальным, поскольку уже сейчас стоимость программных продуктов может в несколько раз превышать стоимость компьютерного оборудования и эта тенденция продолжает усиливаться;

- объединение технологии экспертных систем с технологией традиционного программирования добавляет новые качества программным продуктам за счет обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом, большей «прозрачности» экспертной системы, упрощают обучение и сопровождение и т.д.

Специалисты предсказывают, что экспертные системы уже в недалеком будущем будут играть важную роль в бизнесе и производстве, в частности, использоваться во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи и оказания услуг.

Экспертные системы предназначены для решения частично неформализованных задач, т.е., таких задач, решение которых не может быть полностью представлено в алгоритмическом виде. При этом экспертные системы не заменяют подходов, связанных с использованием формализованных методов, а являются дополнительными к ним.

Известные специалисты в области искусственного интеллекта А.Ньюэлл и М. Саймон считают, что задача является неформализованной, если она обладает хотя бы одной из нижеперечисленных характеристик:

- задача не может быть задана в числовой форме;

- цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;

- не существует алгоритмического решения задачи;

- алгоритмическое решение в принципе существует, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время или память);

- исходные данные частично ошибочны, неполны, неоднозначны либо противоречивы;

- знания о проблемной области, к которой относится задача, частично ошибочны, неполны, неоднозначны либо противоречивы;

- пространство решений обладает большой размерностью, т.е., перебор вариантов при получении решения очень велик;

данные и знания динамически изменяются в процессе получения решения.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-16; Просмотров: 513; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.012 сек.