Експертні системи

Загальна характеристика експертних систем

Потреба в тому, щоб явно подавати людські знання, є центральним питанням за розроблення експертних систем. Основані на знаннях (інтелектуальні) інформаційні системи або експертні комп’ютерні системи мають здатність показати вражаючу, а інколи приголомшуючу продуктивність щодо розв’язання проблем у порівнянні з людиною, що не є експертом. Вони роблять це за допомогою використання обширних баз знань, поєднаних зі спеціалізованим евристичним доведенням. Цей підхід привів до розроблення систем, які мають низку переваг, зокрема:

– у деяких типах проблем, як наприклад, у діагностиці дефектів, терапії, селекції, вони можуть розв’язати низку проблем інколи краще, ніж людина;

– вони можуть надати організаціям можливість краще управляти важливими ресурсами менеджменту, професійних знань і досвідом, забезпечуючи їх нагромадження та зберігання, централізовану підтримку і зручний розподіл;

– вони можуть відповідати на прості запитання і пояснювати, те, як вони розв’язують проблеми. Дуже часто пояснення того, як був досягнутий розв’язок, набагато важливіше, ніж сам розв’язок.

Однак експертні системи нині мають багато обмежень і недоліків. З погляду підтримки створення рішень головний їх недолік полягає в тому, що вони не забезпечують підтримку рішень, оскільки сама експертна система створює рішення, відтворюючи логіку людини-експерта. ОПР може приймати або не приймати дані рішення залежно від поточної ситуації і діючих факторів, не урахованих експертною системою. На відміну від цього, СППР допомагає ОПР створювати рішення. Звідси випливає, що експертна система не є додатком систем підтримки прийняття рішень.

Перерахуємо деякі інші обмеження та недоліки експертних систем:

– експертні системи, зазвичай, працюють тільки у вузько визначених проблемних доменах, їхній рівень розуміння середовища, в якому вони функціонують, є деякою мірою поверхневим;

– ці системи до тепер не володіють здатністю "здорового глузду", як інструментальні засоби вони, зазвичай, не здатні обмірковувати проблему багатьма способами або на різних рівнях. Вони не знають, що їм невідомо про що-небудь, котре доречне стосовно проблеми;

– експертні системи не можуть самі навчатися;

– успішні експертні системи можуть привести до реальних змін у методиці людини щодо виконання своїх завдань. Це може потребувати суттєвих організаційних і технологічних змін, які можуть стати на перешкоді повного успіху системи, навіть якщо вона досконала в технічному відношенні.

Незважаючи на ці обмеження, багато корпорацій розробили додатки експертних систем як експериментальних, так і діючих.

Компоненти технології експертних систем, які застосовуються в орієнтованих на знання СППР

На рис. 9.4 наведена схема функціонування експертної системи. Модель експертної системи, як видно з рисунка, складається з чотирьох головних частин:

1) інтерфейсу користувача, що дає можливість користувачеві взаємодіяти з експертною системою;

2) бази знань, яка містить нагромаджені знання щодо розв’язування специфічної проблеми;

3) машини логічного висновку (inference engine), яка забезпечує здатність міркування та інтерпретує зміст баз знань;

4) механізму (середовища) розроблення (development engine), який використовують експерт та інженер зі знань для створення експертної системи.

Охарактеризуємо стисло ці компоненти експертної системи.

ІНТЕРФЕЙС КОРИСТУВАЧА. Інтерфейс користувача дає змогу менеджеру вводити інструкції (команди) та інформацію (зображені на рис. 9.4 суцільною стрілкою) в експертну систему і отримувати відповідні розв’язки чи пояснення (пунктирна стрілка), Інструкції уточнюють параметри, які уможливлюють експертній системі здійснювати процес міркування. Інформація подається у вигляді значень, які присвоюються конкретним змінним. Інтерфейс користувача надає механізми введення інформації в експертну систему і виведення з неї.

БАЗИ ЗНАНЬ. Бази знань містять як факти, що описують проблемну галузь, так і способи подання знань, які описують те, як підбираються факти для певної логічної послідовності. Термін проблемний домен (problem domain) використовується для описування проблемної галузі.

Рис. 9.4. Схема функціонування експертної системи

Поширеною методикою подання знань є використання правил. Правило описує, як діяти у заданій ситуації. Воно складається з двох частин: умови (condition), яка може або не може бути істиною і дії (action), яка виконується тоді, коли умова істинна. Прикладом правила є:

ЯКЩО ЕКОНОМІЧНИЙ ІНДЕКС > 1.20 І СЕЗОННИЙ ІНДЕКС > 1.30, ТО ПЕРСПЕКТИВА ЗБУТУ = "ВІДМІННА"

Усі правила, які містяться в експертній системі, називаються набором правил (rule set). Кількість правил може змінюватися від дюжини для простої експертної системи до 500, 1000 або навіть 10 000 для складних EC.

МЕХАНІЗМ ВИСНОВКУ. Механізм або машина висновку є частиною експертної системи, яка виконує доведення (здійснює міркування) за допомогою використання змісту баз знань у специфічній послідовності (прямій, зворотній, змішаній). Ці послідовності будуть розглянуті окремо.

МЕХАНІЗМ РОЗРОБЛЕННЯ. Четвертою головною частиною експертної системи є механізм (середовище) розроблення, який використовується для створення експертної системи. Коли механізм висновку складається з правил, то цей процес призначений для побудови множини правил. Використовуються два основні підходи до створення EC: мови програмування і оболонки експертної системи (expert system shell).

Оболонки EC забезпечили доступність засобів штучного інтелекту фірмам, які не мають необхідних ресурсів, щоб розробити свої системи, використовуючи мови програмування. У галузі бізнесу вони є найпоширенішим способом створення експертних систем на основі знань.

Дата добавления: 2014-01-04