Понятие и назначение экспертной системы (ЭС)

Экспертная система (ЭС) – это интеллектуальная вычислительная система, в которую включены знания опытных специалистов (экспертов) о некоторой предметной области (финансы, медицина, право, геология, страхование, поиск неисправностей в радиоэлектронной аппаратуре и т.д.), и которая в пределах этой области способна принимать экспертные решения (давать советы, ставить диагноз).

ЭС позволяет накапливать, систематизировать и сохранять знания, профессиональный опыт тех экспертов, которые решают конкретные задачи наилучшим образом. Накопленные в ЭС знания могут быть использованы на практике неограниченное число раз.

Работа экспертных систем основана на алгоритмах искусственного интеллекта и предполагает использование информации, заранее полученной от специалистов-экспертов. Таким образом, экспертная система – это электронный эксперт (советник), помощник.

ЭС используются там, где нет твердо устоявшейся теории, в тех предметных областях, где слишком много переменных величин (факторов, показателей, симптомов), затрудняющих создание полной теории, точной математической модели. В этих предметных областях искусные практики при решении задач опираются на свой опыт, навыки и интуицию.

В состав ЭС входят:

База знаний;

Механизм вывода;

Интерфейс пользователя;

Интерфейс эксперта,

База знаний (БЗ) представляет собой совокупность знаний по данной предметной области, почерпнутых из публикаций, а также введенных в процессе взаимодействия эксперта (или нескольких экспертов) с экспертной системой.

База знаний - важная компонента экспертной системы, она предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую предметную область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области. В качестве предметной области выбирается узкая (специальная) прикладная область. Далее доя создания ЭС в выбранной области собираются факты и правила, которые помещаются в базу знаний вместе с механизмами вывода и упрощения. В отличие от всех остальных компонент ЭС, база знаний - "переменная " часть системы, которая может пополняться и модифицироваться инженерами знаний и опыта использование ЭС, между консультациями (а в некоторых системах и в процессе консультации). Существует несколько способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной форме (элементарными компонентами представления знаний являются тексты, списки и другие символьные структуры). Тем самым, в ЭС реализуется принцип символьной природы рассуждений, который заключается в том, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований. Существуют динамические и статические базы знаний. Динамическая база знаний изменяется со временем. Ее содержимое зависит и от состояния окружающей. Новые факты, добавляемые в базу знаний, являются результатом вывода, который состоит в применении правил к имеющимся фактам. В системах с монотонным выводом факты, хранимые в базе знаний, статичны, то есть не изменяются в процессе решения задачи.

Механизм вывода (другое название – машина логического вывода) – это программа, моделирующая (имитирующая) ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ, и данных, введенных пользователем. Механизм вывода – это «мозг» ЭС. С помощью решателя обрабатываются введенные данные и делаются соответствующие выводы. Основу ЭС составляет подсистема логического вывода которая использует информацию из базы знаний (БЗ), генерирует рекомендации по решению искомой задачи. Чаще всего для представления знаний в ЭС используются системы продукций и семантические сети.

С помощью интерфейса эксперта эксперт (специалист в данной предметной области) наполняет базу знаний (как бы передает ей свои знания, умения, навыки). При создании ЭС наиболее трудоемким и трудно формализуемым этапом является процедура заполнения базы знания сведениями, необходимыми для ее работы. Базы знаний могут включать несколько десятков тысяч правил. В создании таких баз знаний экспертам оказывают помощь инженеры по знаниям. Подсистема приобретения знаний предназначена для добавления в базу знаний новых правил и модификации имеющихся. В ее задачу входит приведение правила к виду, позволяющему подсистеме вывода применять это правило в процессе работы. В более сложных системах предусмотрены еще и средства для проверки вводимых или модифицируемых правил на непротиворечивость с имеющимися правилами.

С помощью интерфейса пользователя происходит общение с ЭС лиц, нуждающихся в консультации электронного эксперта. Пользователи обращаются к ЭС за советом по специальным проблемам в узкой предметной области, предоставляя ей специфические факты и свои гипотезы. Интерфейс пользователя - это система программных и аппаратных средств, обеспечивающих для конечного пользователя использование компьютера для решения задач, которые возникают в среде его профессиональной деятельности либо без посредников либо с незначительной их помощью. Это совокупность средств интеллектуального интерфейса, имеющих гибкую структуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектре интересов конечных пользователей.

Принципиальные отличия систем ИИ (и ЭС) от традиционных систем обработки данных:

- отсутствие заранее заданного алгоритма

- решение задач в условиях неполноты и неточности исходных данных

- возможно отсутствие критериев верности результата

- возможно количество правильных в более 1

- окончательное решение принимает человек, соглашаясь или нет с результатами решения задач.

Дата добавления: 2015-06-27