Информационные технологии поддержки экспертной деятельности

Экспертом можно назвать специалиста, профессионала в той или иной предметной области, рекомендации которого требуются для принятия управленческих или иных решений в этой области. Как правило, эксперты по заказам проводят исследования, изучают ситуации и составляют экспертные заключения со своими выводами и рекомендациями.

Для интенсификации и повышения качества экспертной деятельности могут применяться так называемые экспертные системы. Они разрабатываются и применяются с целями обеспечения экспертов необходимой им информацией, проведения необходимых расчётов, анализа данных и формирования прогнозов развития ситуаций. Нередко экспертное заключение требуется не в узкой профессиональной области эксперта, а на стыке нескольких таких областей. В этой ситуации эксперты могут получить из экспертной системы информацию и консультации по тем вопросам, которые не являются для них профильными, но нужны для формирования выводов и рекомендаций.

По мнению автора статьи Expert System в Британской Энциклопедии, автоматизированная экспертная система – это продвинутая компьютерная программа (набор команд), которая имитирует знания и способности эксперта к рассуждениям в какой-либо специальной области. Создатели такой системы стремятся клонировать знания одного или нескольких специалистов, чтобы создать инструмент, который может быть использован непрофессионалом для решения сложных задач. Основное преимущество экспертных систем состоит в их низкой стоимости по сравнению со стоимостью услуг экспертов или групп специалистов, а также в возможности их применения, когда эксперты по тем или иным причинам недоступны.

Экспертные системы отличаются от обычных компьютерных программ, основными функциями которых являются поиск информации, манипуляции данными и вычисления. В отличие от таких программ экспертные системы работают с фактами, применяют к фактам определенные правила, которые устанавливают отношения между этими фактами с целью получения рассуждений, подобных тем, которые бывают у человека.

Основными компонентами экспертных систем являются:

· база знаний, которая отличается от базы данных в том, что она содержит исполняемый программный код (предписания);

· логическая машина (решатель задач), которая интерпретирует и оценивает предписания и данные, содержащиеся в базе знаний;

· интерфейс пользователя, позволяющий ему взаимодействовать с экспертной системой, передавать ей свои запросы и получать на них ответы, вводить в экспертную систему команды и получать результаты их выполнения;

· модуль создания системы, с помощью которого система пополняется знаниями.

Интерфейс пользователя, как правило, позволяет ему применять четыре способа ввода информации: меню, команды, естественный язык и собственный интерфейс.

Технология экспертных систем предусматривает возможность для пользователя получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения того, как это решение получено.

Различают два вида объяснений:

· объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;

· объяснения полученного решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи. Хотя технология работы с экспертной системой не является простой, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.

База знаний содержит факты, описывающие проблемную область, а также логические взаимосвязи этих фактов. База знаний включает также правила, определяющие, что следует делать в той или иной конкретной ситуации. Каждое правило состоит из двух частей: условие, которое может выполняться или нет, и действие, которое следует произвести, если выполняется условие. Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, включающую даже для сравнительно простой системы до нескольких тысяч правил.

Все виды знаний в зависимости от специфики предметной области и квалификации проектировщика (инженера по знаниям) с той или иной степенью адекватности могут быть представлены с помощью одной либо нескольких семантических моделей. К наиболее распространенным моделям относятся логические, продукционные, фреймовые и семантические сети.

Интерпретатором, входящим в логическую машину, является часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний, находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, то выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы. Так с помощью компьютерных алгоритмов моделируется деятельность человеческого интеллекта.

Во многих экспертных системах имеются и дополнительные модули или блоки: база данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных. Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.

Модуль создания системы служит для создания набора (иерархии) правил. Существует два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем.

Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний, т.е. наполнения этой оболочки конкретным содержанием. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.

Таким образом, экспертные системы в большей или меньшей степени в зависимости от предметной области и уровня их разработки моделируют человеческий интеллект, а потому могут быть названы элементами искусственного интеллекта. Под искусственным интеллектом обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека.

Экспертные системы дают возможность управленцу или специалисту получать консультации с использованием знаний высококлассных экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.

Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Все это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем, систем, помогающих принимать обоснованные управленческие решения.

Экспертные системы повышают уровень принятия управленческих решений, например, они нередко предлагают пользователю принять решение, превосходящее его возможности. Это становится реальностью в ситуации включения в базу знаний информации и оценок экспертов высокого класса, а также применения для их обработки хорошо запрограммированного интерпретатора. Экспертные системы могут пояснять свою логику получения результатов и рекомендаций, и эти пояснения нередко оказываются более важными для пользователя, чем само решение.

Экспертные системы могут использоваться в принятии управленческих решений в ситуациях, когда нужно объединить мнения и оценки разных экспертов, либо когда обращение к эксперты потребует слишком больших затрат времени, а решение нужно принимать быстро. Экспертные системы могут, используя заранее вложенные в них знания от экспертов, представить руководителям несколько вариантов возможных решений с пояснениями их достоинств и недостатков.

Для того чтобы компьютерная экспертная система была способна оказывать поддержку экспертам при формировании их выводов и рекомендаций, а также руководителям в принятии решений, эта система должна включать большую базу знаний и программные средства, моделирующие интеллектуальные возможности реальных экспертов по выработке вариантов решений.

В настоящий период такого рода экспертные системы разрабатываются, начинают применяться в экспериментальном порядке, но остаются весьма дорогими в разработке и эксплуатации. Поэтому пока все важнейшие управленческие решения, как в России, так и в развитых странах мира принимаются традиционными методами без использования компьютерных экспертных систем. Можно лишь надеяться, что в будущем эти технологии разовьются настолько, что их можно будет применять в повседневной практике государственного управления и управления крупным частным бизнесом.