Лекция 4. Экспертные системы: Определения и классификация

Экспертные системы: Определения и классификация

Одним из наиболее значительных достижений искусственного интеллекта стала разработка мощных компьютерных систем, получивших название «экспертных» или основанных на «знаниях» систем. В современном обществе при решении задач управления сложными многопараметрическими и сильносвязанными системами, объектами, производственными и технологическими процессами приходится сталкиваться с решением неформализуемых либо трудноформализуемых задач. Такие задачи часто возникают в следующих областях: авиация, космос и оборона, нефтеперерабатывающая промышленность и транспортировка нефтепродуктов, химия, энергетика, металлургия, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь, пищевая промышленность, машиностроение, производство цемента, бетона и т.п., транспорт, медицина и фармацевтическое производство, административное управление, прогнозирование и мониторинг. Наиболее значительными достижениями в этой области стало создание систем, которые ставят диагноз, предсказывают месторождения полезных ископаемых, помогают в проектировании электронных устройств, машин и механизмов, решают задачи управления реакторами и другие задачи.

Под экспертной системой (ЭС) будем понимать информационную систему, которая использует знания специалистов (экспертов) о некоторой конкретной узкоспециализированной предметной области и в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта -профессионала.

Осознание полезности систем, которые могут копировать дорогостоящие или редко встречающиеся человеческие знания, привело к широкому внедрению и расцвету этой технологии в 80-е, 90-е годы прошлого века. Основу успеха ЭС составили два важных свойства, отмечаемые рядом исследователей:

• в ЭС знания отделены от данных, и мощность экспертной системы обусловлена в первую очередь мощностью базы знаний и только во вторую очередь используемыми методами решения задач;
• решаемые ЭС задачи являются неформализованными или слабоформализованными и используют эвристические, экспериментальные, субъективные знания экспертов в определенной предметной области.

Основными категориями решаемых ЭС задач являются: диагностика, управление (в том числе технологическими процессами), интерпретация, прогнозирование, проектирование, отладка и ремонт, планирование, наблюдение (мониторинг), обучение.

Обобщенная схема ЭС

Обобщенная схема ЭС приведена рисунке 4.1. 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. Допустим, БЗ состоит из фактов и правил (если <посылка> то <заключение>). Если ЭС определяет, что посылка верна, то правило признается подходящим для данной консультации и оно запускается в действие. Запуск правила означает принятие заключения данного правила в качестве составной части процесса консультации.

Обязательными частями любой ЭС являются также модуль приобретения знаний и модуль отображения и объяснения решений. В большинстве случаев, реальные ЭС в промышленной эксплуатации работают также на основе баз данных (БД). Только одновременная работа со знаниями и большими объемами информации из БД позволяет ЭС получить неординарные результаты, например, поставить сложный диагноз (медицинский или технический), открыть месторождение полезных ископаемых, управлять ядерным реактором в реальном времени.

Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов:

• решателя (подсистема логического вывода);

• рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);

• базы знаний (БЗ);

• компонентов приобретения знаний;

• объяснительного компонента (подсистема объяснения решений);

• диалогового компонента (интерфейс пользователя).

Рис. 4.1. Структура экспертной системы

1) База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.

2) База знаний (БЗ) – ядро ЭС, совокупность знаний о предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному). Параллельно такому «человеческому» представлению существует БЗ во внутреннем «машинном» представлении.

3) Решатель (подсистема логического вывода) – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы: дедуктивная машина, машина вывода, блок логического вывода. Это программная компонента экспертных систем, реализующая процесс ее рассуждений на основе базы знаний и рабочего множества. Она выполняет две функции: во-первых, просмотр существующих фактов из рабочего множества и правил из базы знаний и добавление (по мере возможности) в рабочее множество новых фактов и, во-вторых, определение порядка просмотра и применения правил. Эта подсистема управляет процессом консультации, сохраняет для пользователя информацию о полученных заключениях, и запрашивает у него информацию, когда для срабатывания очередного правила в рабочем множестве оказывается недостаточно данных.

Цель ЭС – вывести некоторый заданный факт, который называется целевым утверждением (то есть в результате применения правил добиться того, чтобы этот факт был включен в рабочее множество), либо опровергнуть этот факт (то есть убедиться, что его вывести невозможно, следовательно, при данном уровне знаний системы он является ложным). Целевое утверждение может быть либо «заложено» заранее в базу знаний системы, либо извлекается системой из диалога с пользователем.

Работа системы представляет собой последовательность шагов, на каждом из которых из базы выбирается некоторое правило, которое применяется к текущему содержимому рабочего множества. Цикл заканчивается, когда выведено либо опровергнуто целевое утверждение. Цикл работы экспертной системы иначе называется логическим выводом. Логический вывод может происходить многими способами, из которых наиболее распространенные – прямой порядок вывода и обратный порядок вывода.

Прямой порядок вывода – от фактов, которые находятся в рабочем множестве, к заключению. Если такое заключение удается найти, то оно заносится в рабочее множество. Прямой вывод часто называют выводом, управляемым данными.

Обратный порядок вывода – заключения просматриваются до тех пор, пока не будет обнаружены в рабочей памяти или получены от пользователя факты, подтверждающие одно из них. В системах с обратным выводом вначале выдвигается некоторая гипотеза, а затем механизм вывода в процессе работы как бы возвращается назад, переходя от нее к фактам, и пытается найти среди них те, которые подтверждают эту гипотезу. Если она оказалась правильной, то выбирается следующая гипотеза, детализирующая первую, являющаяся по отношению к ней подцелью. Далее отыскиваются факты, подтверждающие истинность подчиненной гипотезы. Вывод такого типа называется управляемым целями. Обратный поиск применяется в тех случаях, когда цели известны и их сравнительно немного.

4) Подсистема объяснения решения – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?» Ответ на вопрос «как» – это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, то есть всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос «почему» – ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, то есть отход на один шаг назад. Развитые подсистемы объяснений поддерживают и другие типы вопросов.

5) Интеллектуальный редактор БЗ – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок («help» – режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой. Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый экспертом.

6) Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

Поскольку системы, основанные на знаниях, реализуются на персональных компьютерах, то и входная информация должна восприниматься в виде, понятном компьютеру. Однако для того чтобы с ЭС мог взаимодействовать неподготовленный пользователь, в нее требуется включить средства общения на естественном языке. Подавляющее большинство систем, основанных на знаниях, обладают интерфейсом на естественном языке. Допустимые входные сообщения пользователя содержатся в базе знаний.

Итак, на примере простой ЭС и базы знаний диалог пользователя с системой можно представить себе следующим образом:

Система: Вы хотите узнать, нужно ли взять с собой зонтик?

Пользователь: Да.

Система: Верно ли, что небо покрыто тучами?

Пользователь: Да.

Система: Верно ли, что барометр падает?

Пользователь: Да.

Система: Нужно взять с собой зонтик.

Как видно из этого примера, в ходе консультации инициатива диалога принадлежит системе, а сама консультация у ЭС выглядит так же, как и консультация у эксперта – человека, – задается ряд вопросов и на основании их анализа выдается экспертное заключение. Однако в отличие от беседы со специалистом, диалог с ЭС имеет свои психологические особенности: большинство пользователей (по вполне понятным причинам, таким, как отсутствие опыта работы на компьютерах, лаконичность диалога с ЭС, отсутствие пояснений в ходе консультации и другим) склонны меньше доверять “мнению” ЭС, чем мнению “живого” эксперта.

Дата добавления: 2014-01-05