Экспертные системы

Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является их способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также гибкость и наглядность.

Обобщая анализ моделей представления знаний, можно сделать следующие выводы:

· Нельзя дать универсальных рекомендаций по выбору модели. Этот выбор определяется возможностью и удобством представления исследуемой предметной области с учетом необходимости использования знаний.

· Наиболее мощными являются смешанные модели представления знаний.

Экспертные системы предназначены для анализа данных, содержащихся в базах знаний, и выдачи рекомендаций по запросу пользователя. Используются в тех случаях, когда исходные данные хорошо формализуются, но для принятия решения требуются специальные, обширные знания. Экспертные системы – это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций мене квалифицированных пользователей.

Предметные области: медицина, фармакология, химия, геология, экономика, юриспруденция и др., в которых большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня (экспертов), нуждаются в экспертных системах. Те области, где большая часть знаний представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), не нуждаются в них.

Современные ЭС способны:

- По совокупности признаков заболевания установить диагноз, назначить лечение, дозировать медикаменты, выработать программу курса лечения;

- Выполнять задачи диагностических систем в исследовании явлений и процессов (например, для анализа крови; управления производством; изучения состояния недр земли, нефтяных полей, залежей угля и т.п.);

- Распознавать речь, на данном этапе в ограниченной области применения;

- Распознавать человеческие лица, отпечатки пальцев и др.

На рис. 4.4.3. изображены основные компоненты модели экспертной системы:

	Интерфейс пользователя

Подсистема разъяснений

Инженер по знаниям

	Решатель

База знаний

		Интеллектуальный редактор базы знаний

пользователь

Рис. 4.4.3. Структура модели экспертной системы

Характерной особенностью любой экспертной системы является способность к саморазвитию. Исходные данные хранятся в базе знаний в виде фактов, между которыми установлены определенные логические связи. Если при тестировании выявлены некорректные рекомендации или заключения по конкретным вопросам, либо заключение не может быть сформулировано, это означает, или отсутствие важных фактов ее базе, или нарушения в логической системе связи. В любом случае система сама может сгенерировать достаточный набор вопросов к эксперту и автоматически повысить свое качество.

Вопросы для самоконтроля

1. Перечислите основные направления искусственного интеллекта.

2. Что такое нейросет»?

3. Где применяются нейрокомпьютеры?

4. Что такое «эвристика»?

5. Что является основой любой интеллектуальной системы?

6. Из чего состоит семантическая сеть?

7. Какие бывают фреймы?

8. Что такое АКО - связь?

9. Что такое наследование свойств?

10. Что входит в состав экспертной системы?

11. Кто такой инженер по знаниям?

Дата добавления: 2014-01-06