Лекция 27 Экспертные системы

27.1 Основные понятия и определения. Предметные области для экспертных систем

27.2 Классификация экспертных систем

27.3 Структура экспертных систем. Средства построения экспертных систем

27.1 Основные понятия и определения. предметные области для экспертных систем

27.1.1 Основные понятия и определения

Экспертная система – это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области. Экспертная система достигает более высокой эффективности за счет перебора большого числа альтернатив при выборе решения, опираясь на высококачественный опыт группы специалистов. Анализирует влияние большого объема новых факторов, оценивая их при построении стратегий, добавляя возможности прогноза.

Известны три основные разновидности исполнения экспертных систем:

Экспертные системы, выполненные в виде отдельных программ, на некотором алгоритмическом языке, база знаний которых является непосредственно частью этой программы. Как правило, такие системы предназначены для решения задач в одной фиксированной предметной области. При построении таких систем применяются как традиционные процедурные языки PASCAL, C и др., так и специализированные языки искусственного интеллекта LISP, PROLOG.

Оболочки экспертных систем - программный продукт, обладающий средствами представления знаний для определенных предметных областей. Задача пользователя заключается не в непосредственном программировании, а в формализации и вводе знаний с использованием предоставленных оболочкой возможностей. Недостатком этих систем можно считать невозможность охвата одной системой всех существующих предметных областей. Примером могут служить ИНТЕРЭКСПЕРТ, РС+, VP-Expert.

Генераторы экспертных систем – мощные программные продукты, предназначенные для получения оболочек, ориентированных на то или иное представление знаний в зависимости от рассматриваемой предметной области. Примеры этой разновидности - системы KEE, ART и др.

Характерными чертами экспертной системы являются:

- четкая ограниченность предметной области;

- способность принимать решения в условиях неопределенности;

- способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом;

- четкое разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода);

- способность пополнять базу знаний, возможность наращивания системы;

- результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложившейся ситуации, не уступающих решениям лучших специалистов;

- ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач;

- алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой;

- отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.

Предметные области для экспертных систем

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.

Медицинская диагностика

Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.

Прогнозирование

Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. На персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды.

Планирование

Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов.

Интерпретация

Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Благодаря этому системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов.

Контроль и управление

Такие системы могут применятся в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Также они полезны при регулировании финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.