Лекція 13. Експертні і навчальні системи.

Перспективи розвитку інформаційних технологій.

 

· Автоматизування роботи бухгалтера (фінансиста, маркетолога).

· Програмні пакети: “1С: Предприятие”, “Парус”, “Офис 2000”.

· Навчаючі програми.

 

Виникнення і призначення

Інтенсивні дослідження створення систем штучного інтелекту (СШІ) проводяться з початку 60-х років. Основною метою являлася розробка математичних і програмних засобів моделювання процесів людського мислення для автоматичного розв'язання різних прикладних і теоретичних задач. До 80-х років прийшло розуміння того, що ефективність систем такого роду залежить від знань, якими вони володіють. Ці знання не тільки чисто емпіричні (отримані емпіричним шляхом), але й евристичні - набір правил і рекомендацій, якими варто користуватися в тій або іншій ситуації, що виникає в даній предметній області. Такого роду емпіричні правила (евристики) поставляються експертами, у зв'язку із чим системи одержали назву експертних систем (ЕС). У самому загальному виді ЕС - це програмна система, здатна в даній предметній області виробляти рішення, яке по ефективності конкурує з рішеннями експерта. Задачі, які доцільно вирішувати за допомогою ЕС, можуть бути охарактеризовані наступними властивостями:

§ неможливість алгоритмічного розв'язання (у силу поганого формалізування задач або величезних витрат машинного часу);

§ суперечливість, неповнота, можлива помилковість вихідних даних і знань у предметній області;

§ величезна розмірність даних і знань, погано уявлених у якій-небудь наочній формі;

§ динамічно мінливий склад даних і знань (у силу постійного їхнього поповнення, зміни і розвитку);

§ необхідність широкого використання в процесі розв'язань евристичних і емпіричних процедур, сформульованих експертами;

§ необхідність участі в процесі розв'язання людини (користувача), що шляхом відповіді на питання, що задають додатково, привносить додаткову інформацію і вибирає альтернативні шляхи ухвалення рішення.

У першому наближенні ЕС можна уявити собі як збори величезного числа даних (факторів) і деяких емпіричних правил (знань), одержання певних виводів із цих даних. У процесі одержання відповіді на поставлене питання користувач подає додаткову інформацію і бере участь у процесі ухвалення рішення. Особливість ЕС, що полягає в її можливості давати відповіді на заздалегідь непередбачувані і неформалізовані питання і у її орієнтації на "змінний" состав користувачів, робить особливо важливої для неї створення мови спілкування "Ес-пользователь". Ще більше значення має "прозорість" для користувача виводів ЕС. Дійсно, оскільки однозначні алгоритмічні виводи відсутні (як правило), то необхідно мати можливість контролю ходу логічних виводів. ЕС, що відповідає система називається - "підсистема пояснень".

Отже, виділимо наступні основні складові (підсистеми) ЕС: 1) база знань (БЗ); 2) редактор бази знань; 3) машина (механізм) логічного виводу; 4) інтерфейс із користувачем, заснований на псевдоістотній мові; 5) підсистема пояснень. Відзначимо, що обов'язковими для будь-який ЕС є три перші підсистеми. Найближчим часом очікується бурхливий розвиток ринку ЕС і супутніх їм компонент. Серед останніх виділяють програмні кошти, включаючи мови програмування типу ПРОЛОГ і ЛИСП; інструментальні засоби розробки ЕС; автоматизовані робочі місця ЕС (АРМ ЕС) і спеціальні ЕОМ для розв'язання задач штучного інтелекту (ШІ); інтелектуальні роботи (ІР).

Представлення знань в експертних системах

Чіткого визначення поняття "знання" не існує: воно відрізняється від поняття "дані" наступними особливостями:

§ активність - у класичному програмуванні процедури первинні над даними. Для людини - навпаки: ті або інші процедури він використовує тому, що виникла певна ситуація. Така активність бази даних (БД) дозволяє ЕС формувати мотиви, цілі і процедури їхнього розв'язання;

§ зв’язність означає можливість встановлення між інформаційними одиницями різноманітних відносин, що визначають їхню семантику і ін.;

§ структурованість - визначає порядок між інформаційними одиницями, можливість їхнього об'єднання і розчленовування і ін.

Машина логічного виводу

Машина дозволяє: висувати і перевіряти різні гіпотези; виробляти нові знання; формувати запити на введення нових даних і знань; формувати рішення. Механізм виводу, звичайно, визначається використовуваною концепцією і структурою бази знань (БЗ). Однак існують деякі загальні підходи до організації логічного виводу, найважливіші з яких наступні. Сам вивід може здійснюватися в прямому і зворотному напрямку: від даних (посилок) - до мети або назад. Наявність різних варіантів рішень приводить до "дерева розгалуження рішень", що може проглядатися "всередину" і "ушир". Неповноту, неточність, невірогідність, суб'єктивність даних враховують методами оцінки невизначеності, заснованими на теорії імовірності, математичної статистики і ін. У результаті в ЕС маніпулюють такими поняттями, як "коефіцієнт впевненості", "розмита множина" і ін. Розрізняють монотонний і немонотонний виводи. У першому випадку отримані в процесі виводу результати не переглядаються, у другому - можуть переглядатися.

Підсистема пояснення

Найважливіше значення ця система має в ЕС, призначених для навчання. Для "учня" вона відіграє роль "вчителя", довідника, спаринг - партнера. Вона розкриває механізм і послідовність виводів, аргументує їхніми фактичними даними і поясненнями. У ділових ЕС підсистема дає можливість переконатися в правильності і обґрунтованості рішень. Розрізняють два компоненти підсистеми: активну і пасивну. Перша - стандартна, звичайна для програмних систем: запитує вихідні дані, пропонує підказки і ін. Її діяльність регламентована "Меню", HELP, підказками і ін. Пасивний компонент специфічний для ЕС. Підсистема повинна в будь-який момент часу припиняти роботу ЕС, повідомляти параметри її стану і інформацію про пройдений шлях виводів, надавати можливість повернення на будь-яку її ділянку; одержувати відповіді на питання типу "чому", "як", "навіщо" і ін.

Засіб розробки ЕС

Можна виділити чотири види засобів;

1. алгоритмічні мови програмування (BASIC, FORTRAN, С/ С++, PASCAL, їхні труднощі програмування, крім мови системного програмування С/ С++, інші вважаються безперспективними);

2. мови логічного і функціонального програмування (PROLOG, LISP) найбільш придатні для ЕС у силу закладених у них принципів математичної логіки;

3. інструментальні засоби створення ЕС; «оболонки» ЕС (SHELL-системи).

Зупинимося спочатку на "оболонках" ЕС. Це порожні ЕС, у яких бази знань не заповнені. Проектування ЕС на базі наявної оболонки являються нетривалим і нетрудомістким. Однак доводиться "втискуватися" у наявні обмеження, що робить ЕС неефективною, негнучкою для даної предметної області. Для того щоб уникнути занадто великих обмежень, що накладаються оболонками, останнім часом стала розвиватися концепція інструментальних засобів ЕС. Вона дозволяє створювати окремі компоненти ЕС за рахунок надання зручного інструментарію: інтерпретатори і компілятори для обробки знань; механізм логічного виводу; засобу керування базами знань; засобу побудови інтерфейсу з користувачем; засобу для пояснення виводів ЕС. Цей інструментарій дозволяє з меншими витратами створювати оболонки ЕС, більш придатних для даної предметної області. Як приклад можна назвати ABC, ART, KEE, розробку РАН "ПИЭС".

 

Контрольні питання

1. Коли виникли ЕС?

2. Для чого призначенні ЕС?

3. Перелічите основні складові (підсистеми) ЕС.

4. Що означає «Підсистема пояснення»?

5. Які ЕС повинні мати «Підсистему пояснень»?

6. Перелічите основні засоби розробки ЕС.

Література

1. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М., 1991. 286 с.

2. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. М.: 1987. 191 с.

3. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. М,: Мир, 1990, 560 с.