Структура и принципы построения экспертных систем

Классификация экспертных систем

По классам задач, эффективно решаемым ЭС можно выделить следующие 6 основных классов:

1) интерпретация данных, т.е. анализ поступающих в систему данных с целью идентификации (оценки) ситуации в предметной области;

2) диагностика, т.е. идентификация критических ситуаций в предметной области на основе интерпретации данных;

3) контроль, т.е. слежение за ходом событий в предметной области с целью определения момента возникновения критической ситуации на основе непрерывной интерпретации данных (отличается от диагностики наличием метки времени у каждой критической ситуации);

4) прогнозирование, т.е. предсказание возникновения в предметной области тех или иных ситуаций в будущем на основе моделей прошлого и настоящего;

5) планирование, т.е. создание программ действий, выполнение которых позволит достичь поставленной цели;

6) проектирование, т.е. разработка объектов, удовлетворяющих определенным требованиям.

По назначению ЭС делятся на:

1) консультационные или информационные – предназначены для получения пользователем квалифицированных советов;

2) исследовательские – призваны помогать пользователю квалифицированно решать научные задачи;

3) управляющие – служащие для автоматизации управления процессами в реальном масштабе времени.

По сложности и объему базы знаний:

1) неглубокие (простые);

2) глубокие.

Реализация ЭС на основе технологии ИИ в конкретной предметной области – в авиационных комплексах – основывается на использовании ЭС как «электронных членов экипажа». Возможные уровни взаимодействия летчика и электронных членов экипажа определяются условиями решения боевых задач:

1) летчик анализирует альтернативные решения, принимает и выполняет решение;

2) ЭС предлагает группу альтернативных решений, летчик может игнорировать их при принятии и выполнении решения;

3) ЭС предлагает ограниченное множество альтернативных решений, летчик принимает одно из них и выполняет решение;

4) ЭС дает ограниченное множество альтернативных решений, предлагает одно, летчик может принять или отвергнуть его, принимает одно решение и выполняет его;

5) ЭС дает ограниченное множество альтернативных решений, предлагает одно, которое система будет выполнять, если летчик примет это решение;

6) ЭС принимает решение и информирует летчика о нем. Летчик, если считает необходимым, отменяет это решение;

7) ЭС принимает решение, выполняет его и информирует летчика о том, что решение выполнено;

8) ЭС принимает решение, выполняет его и информирует летчика о том, что решение выполнено только в случае запроса от летчика;

9) ЭС принимает решение, выполняет его, информирует летчика о том, что решение выполнено, если система считает, что летчика необходимо информировать.

При высокой рабочей нагрузке или при выполнении «тривиальных» задач «электронные члены экипажа» будут работать на уровне 8. При более важных решениях или большом располагаемом запасе времени система будет работать на уровнях 2-7. Уровень 1 соответствует неавтоматизированной системе и поэтому не представляет интереса. Уровень 9 соответствует чрезмерному и очень сложному управлению со стороны системы и поэтому может быть реализован только в исключительных случаях (например, при серьезном ранении или гибели летчика).

В современных экспертных системах, как подмножестве систем ИИ можно выделить следующие основные компоненты:

- подсистему приобретения знаний;

- базу знаний;

- подсистему логического вывода;

- интерфейс пользователя (оператора);

- подсистему отображения и объяснения решений.

Обобщенная структура ЭС, отображающая связь между перечисленными компонентами представлена на рисунке 4.1.

Рисунок 4.1. Обобщенная структура ЭС

Основное отличие ЭС от других средств ИИ состоит в наличии в составе ЭС подсистемы отображения и объяснения решений, а также подсистемы приобретения знаний. Рассмотрим назначение и функции различных подсистем ЭС.

Интерфейс с оператором – осуществляет взаимодействие оператора и ЭС и содержит языковый процессор для дружественного, проблемно-ориентированного общения оператора с компьютером ЭС. Это общение может быть организовано с помощью естественного языка, сопровождаться графикой или многооконным меню. Конечно, под естественным языком понимается его некоторое проблемно-ориентированное подмножество, например, язык деловой прозы, лексика которого ограничена предметной областью, смысл слов более определен, отсутствуют метафоры, гиперболизмы и т.п.

База знаний. Информация в базе знаний – это все необходимое для понимания, формирования и решения проблемы. Она содержит два основных элемента: факты (данные) из предметной области (информация о свойствах конкретных объектов в предметной области) и специальные правила или эвристики, которые управляют использованием фактов (данных) при решении проблемы. Первый из этих элементов базы знаний называют ЭКСТЕНСИОНАЛЬНОЙ частью базы знаний, а второй – ИНТЕНСИОНАЛЬНОЙ частью. В интенсиональную часть часто включают МЕТА-правила (правила о правилах) для решения проблем и получения выводов.

Таким образом, база знаний хранит множество фактов, и набор правил, полученных от экспертов и из специальной литературы. База знаний отличается от базы данных тем, что если единицы информации в базе данных представляют собой не связанные друг с другом сведения, формулы, теоремы, аксиомы и т.п., то в базе знаний те же элементы уже связаны как между собой, так и с понятиями внешнего мира определенными соотношениями и сами содержат эти отношения. Структура базы знаний показана на рисунке 4.2.

Рисунок 4.2. Структура базы знаний

Как видно из рисунка 4.2 система управления базой знаний управляет фактами, правилами и эвристиками для решения задачи, а именно: подбирает необходимые факты и на основе применения к ним правил, стратегий или эвристик делает вывод.

Подсистема логического вывода реализует некоторую стратегию принятия решения в конкретной ситуации. Используя информацию из базы знаний о фактах и правилах, подсистема логического вывода формирует рекомендации или возможные решения поставленной задачи. Этот компонент представляет собой компьютерную программу, которая управляет использованием системных знаний. Основными элементами этой программы являются:

- интерпретатор, который выполняет выбранную оператором повестку, применяя соответствующие правила из базы знаний;

- планировщик, который управляет процессом выполнения повестки, оценивая эффект применения различных правил по имеющимся в базе знаний критериям или приоритетам.

Подсистема отображения и объяснения решений дает оператору возможность проверки соответствия выводов их посылкам. Подсистема формирует отображения промежуточных и окончательных решений, отвечая (как правило, в интерактивном режиме) на вопросы:

- как получено некоторое решение?

- почему использовано (или отвергнуто) данное правило?

- как использована данная информация?

Ответ может быть представлен в различных формах:

- текст (или синтезированная речь) на естественном языке;

- схемы, рисунки, графические примитивы и т.п.

Формирование объяснений может производиться и по инициативе ЭС, особенно при предъявлении оператору нескольких рекомендаций, когда объяснение решения является неотъемлемой частью вывода и служит аргументацией ЭС для принятия оператором окончательного решения.

Подсистема приобретения знаний обеспечивает программно аппаратную поддержку процесса получения экспертной системой знаний о конкретной предметной области. Приобретение знаний – это сбор, обработка и передача знаний из некоторых источников знаний в компьютерные программы. Потенциальные источники знаний включают людей-экспертов, учебники, базы данных, исследовательские отчеты, собственный опыт пользователей и т.п.

Данная подсистема может быть реализована как интерфейс с другими информационными системами, обеспечивающими поступление в ЭС оперативной информации. С другой стороны, это могут быть инструментальные средства, используемые при формировании и пополнении базы знаний на этапах создания и эксплуатации (расширения) ЭС.

Дата добавления: 2014-01-04