Примеры экспертных систем

Для начала совершим краткий экскурс в историю создания ранних и наиболее известных ЭС. В большинстве этих ЭС в качестве модели представления знаний использовались системы продукций (правила) и прямая цепочка рассуждений. Медицинская ЭС MYCIN разработана в Стэнфордском университете в середине 70-х годов для диагностики и лечения инфекционных заболеваний крови. MYCIN в настоящее время используется для обучения врачей.

ЭС DENDRAL разработана в Стэнфордском университете в середине 60-х годов для определения топологических структур органических молекул. Система выводит молекулярную структуру химических веществ по данным масс-спектрометрии и ядерного магнитного резонанса.

ЭС PROSPECTOR разработана в Стэнфордском университете в 1974-1983 годах для оценки геологами потенциальной рудоносности района. Система содержит более 1000 правил и реализована на INTERLISP. Программа сравнивает наблюдения геологов с моделями разного рода залежей руд. Программа вовлекает геолога в диалог для извлечения дополнительной информации. В 1984 году она точно предсказала существование молибденового месторождения, оцененного в многомиллионную сумму.

Среди современных коммерческих систем хочется выделить экспертную систему - оболочку G2 американской фирмы Gensym (USA) как реализованную на достаточно высоком уровне экспертную коммерческую систему для работы с динамическими объектами. Работа в реальном времени с малыми временами ответа часто необходима при анализе ситуаций в корпоративных информационных сетях, на атомных реакторах, в космических полетах и множестве других задач. В этих задачах необходимо принимать решения в течение миллисекунд с момента возникновения критической ситуации. ЭС G2, предназначенная для решения таких задач, отличается от большинства динамических ЭС такими характерными свойствами, как:

1. работа в реальном времени с распараллеливанием процессов рассуждений;

2. структурированный естественно-языковый интерфейс с управлением по меню и автоматической проверкой синтаксиса;

3. обратный и прямой вывод, использование метазнаний, сканирование и фокусирование;

4. интеграция подсистемы моделирования с динамическими моделями для различных классов объектов;

5. структурирование БЗ, наследование свойств, понимание связей между объектами;

6. библиотеки знаний являются ASCII-файлами и легко переносятся на любые платформы и типы ЭВМ;

7. развитый редактор для сопровождения БЗ без программирования, средства трассировки и отладки БЗ;

8. управление доступом с помощью механизмов авторизации пользователя и обеспечения желаемого взгляда на приложение;

9. гибкий интерфейс оператора, включающий графики, диаграммы, кнопки, пиктограммы и т.п.;

10. интеграция с другими приложениями (по TCP/IP) и базами данных, возможность удаленной и многопользовательской работы.

Дата добавления: 2014-01-05