Экспертные системы

Содержание:

Введение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3

1.Экспертные системы, их особенности. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4

1.1 Определение экспертных систем, достоинство и назначение. . . . . . . . . . . . . . . 4

1.2 Классификация экспертных систем. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6

2.Структура, этапы разработки экспертных систем. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.1 Технология разработки экспертных систем. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.2 Наиболее известные и распространенные экспертные системы. . . . . . . . . . . . . 8

Заключение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9

Литература. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

 

Введение

Экспертные системы возникли как значительный практический результат  в применении и развитии методов  искусственного интеллекта - совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

Область искусственного интеллекта имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с  другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод, распознавание изображений и  анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.

Экспертная система - это  набор программ, выполняющий функции  эксперта при решении задач из некоторой предметной области. Экспертные системы выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение экспертных систем на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличие от человека к  любой информации экспертные системы  подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы.

При создании экспертных систем возникает ряд затруднений. Это, прежде всего, связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят «машиной». Но эти страхи не обоснованы, так как экспертные системы не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией.

Причиной повышенного  интереса, который экспертные системы  вызывают к себе на протяжении всего  своего существования, является возможность  их применения к решению задач  из самых различных областей человеческой деятельности.

1. Экспертные системы,  их особенности

1.1. Определение  экспертных систем, достоинство  и назначение

Экспертная система (ЭС, англ. expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Похожие действия выполняет  такой программный инструмент как Мастер (англ. Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний — все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы — поисковые или справочные системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей.

Структуры экспортной системы:

• Интерфейс пользователя
• Пользователь
• Интеллектуальный редактор базы знаний
• Эксперт
• Инженер по знаниям
• Рабочая (оперативная) память
• База знаний
• Решатель (механизм вывода)
• Подсистема объяснений

База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.

Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.

В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке Пролог с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.

Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке  Пролог записываются с помощью языка  предикатов, выражающих правила логического  вывода и определения понятий  над процедурами логического  вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной  предметной области деятельности и  сфере знаний.

Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые  являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в  процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти.

База знаний ЭС создается  при помощи трех групп людей:

1.эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;

2.инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;

3.программисты, осуществляющие реализацию ЭС.

 

ЭС может функционировать  в 2-х режимах:

1. Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.
2. Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

 

 

1.2. Классификация  экспертных систем

Классификация ЭС по решаемой задаче:

• Интерпретация данных - это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.
• Диагностирование - под диагностикой понимается обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность - это отклонение от нормы.
• Мониторинг- основная задача мониторинга - непрерывная интерпретация данных в I реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.
• Проектирование - проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее определёнными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов - чертёж, пояснительная записка и так далее.
• Прогнозирование - прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию.
• Сводное Планирование - под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких экспертных системах используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности.
• Обучение - системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения.
• Управление
• Ремонт
• Отладка

Классификация ЭС по связи  с реальным временем:

• Статические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.
• Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.
• Динамические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Классификация по типу ЭВМ:

На сегодняшний день существуют:

• экспертные системы для уникальных стратегически важных задач на суперЭВМ (Эльбрус, CRAY, CONVEX и другие.);
• экспертные системы на ЭВМ средней производительности (типа mainfrave);
• экспертные системы на символьных процессорах и рабочих станциях (SUN, АРОLLО);
• экспертные системы на мини- и супермини-ЭВМ (VАХ, micro-VАХ и другие);
• экспертные системы на персональных компьютерах (IВМ РС, МАС II и подобные).

 

2. Этапы разработки экспертных систем

2.1 Технология разработки экспертных систем

• Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.
• Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
• Этап структурирования знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
• Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы

 

 

2.  Наиболее известные и распространенные ЭС

• CLIPS — весьма популярная оболочка для построения ЭС
• OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов
• WolframAlpha — поисковая система, интеллектуальный «вычислительный движок знаний»
• MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.
• HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.
• Акинатор - интернет-игра. Игрок должен загадать любого персонажа, а Акинатор должен его отгадать, задавая вопросы.

Заключение

Экспертные системы являются наиболее известным и распространённым видом интеллектуальных систем.

Как и любые другие системы, они имеют ряд своих особенностей:

• экспертные системы ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях, на приложения, которые до недавнего времени считались малодоступными для вычислительной техники.
• с помощью экспертных систем специалисты, не знающие программирования, могут самостоятельно разрабатывать интересующие их приложения, что позволяет резко расширить сферу использования вычислительной техники.
• при решении практических задач экспертные системы достигают результатов, не уступающих, а иногда и превосходящих возможности людей-экспертов, не оснащённых ЭВМ.

Особенно широкое применение экспертные системы получили в медицине, математике, машиностроении, химии, геологии, вычислительной технике, бизнесе, законодательстве, обороне.

А также в настоящее  время особенно актуально использование  экспертных систем в таких приложениях, как образование, психолого-педагогическая диагностика и тестирование.

Экспертные системы строятся для решения широкого круга проблем  в таких областях, как:

• прогнозирование – проектирование возможных последствий данной ситуации.
• диагностика – определение причин неисправностей в сложных ситуациях на основе наблюдаемых симптомов.
• проектирование – нахождение конфигурации компонентов системы, которая удовлетворяет целевым условиям и множеству проектных ограничений.
• планирование – разработка последовательности действий для достижения множества целей при данных начальных условиях и временных ограничениях.
• мониторинг – сравнение наблюдаемого поведения системы с её ожидаемым поведением.
• инструктирование – помощь в образовательном процессе по изучению технической области.
• управление – управление поведением сложной среды.

Таким образом, проблема разработки и использования экспертных систем является весьма актуальной в современном  обществе.