Назначение и области применения экспертных систем

Понятие ЭС

Экспертная система (ЭС) представляет из себя компьютерную программу, позволяющую автоматизировать достоверные рассуждения человека-эксперта в конкретной предметной области. ЭС — это диалоговая система; содержание и форма диалога соответствуют "беседе" эксперта с "заказчиком" или пользователем системы с целью получения

экспертных заключений по обсуждаемой проблеме. В результате такой беседы человек-эксперт приходит к определенным выводам и рекомендациям, позволяющим ответить на основной вопрос пользователя. В частности, пользователя может интересовать проблема выбора решения из заданного множества альтернатив. К такому же результату мы приходим, общаясь и с ЭС, которая моделирует поведение человека-эксперта.

Традиционным примером предметной области, где целесообразно применение ЭС, является область медицинской диагностики. Основываясь на данных анализов и внешних симптомах проявления болезни, а также на основе имеющейся дополнительной информации ЭС должна указать наиболее правдоподобный диагноз (из заданного множества диагнозов), моделируя рассуждения человека-эксперта, в данном случае — лечащего врача или врача-диагноста.

Основная цель, достигаемая при использовании ЭС, состоит в тиражировании знаний высококвалифицированных экспертов. Это приводит к удешевлению процесса экспертизы, а также, вообще говоря, к повышению достоверности и надежности результатов экспертизы. Последний аспект особенно ярко проявляется в задачах принятия решений в условиях критических ситуаций, когда требуется быстро и безошибочно указать способ поведения реального объекта (например, человека). Как правило, в жестких временных  рамках даже высококвалифицированный человек-эксперт (например,

офицер наведения ракет в системах противовоздушной обороны) подвержен влиянию различных психологических факторов, затрудняющих процесс выработки рациональных решений.

 

Продукционные экспертные системы. Прямая и обратная цепочки вывода

Выше мы рассмотрели процесс модификации множества A₁ в соответствии с прямой цепочкой вывода. Основная идея заключалась в поиске новых фактов в направлении стрелок, разделяющих левые и правые части правил: .

Если же нам требуется установить наличие какого либо факта a_i по имеющемуся входному множеству A₁, то можно воспользоваться и прямой цепочкой вывода, но при этом если реальная база знаний содержит не три правила, а сотни и тысячи, то в результате прямой цепочки рассуждений будет проделана огромная лишняя (в смысле задачи установления конкретного факта) работа, связанная с построением большого числа вполне справедливых цепочек вывода и ситуаций, не

имеющих отношения к искомому результату.

Поэтому в подобных случаях более выгодной может оказаться обратная цепочка вывода. В этом случае сначала проверяются правые части продукций и ищутся продукции, в правой части которых есть факт a_i, затем проверяется наличие в множестве A₁ фактов, которые были в левой части найденных продукций. Если каких либо из этих фактов нету в множестве A₁, то ищутся продукции в правой части которых расположены эти факты и процесс повторяется заново до тех пор пока не будет подтверждено, что в множестве A₁ есть факты из которых можно получить факт a_i, либо опровегнуто.

 

Понятие ЭС

Экспертная система (ЭС) представляет из себя компьютерную программу, позволяющую автоматизировать достоверные рассуждения человека-эксперта в конкретной предметной области. ЭС — это диалоговая система; содержание и форма диалога соответствуют "беседе" эксперта с "заказчиком" или пользователем системы с целью получения

экспертных заключений по обсуждаемой проблеме. В результате такой беседы человек-эксперт приходит к определенным выводам и рекомендациям, позволяющим ответить на основной вопрос пользователя. В частности, пользователя может интересовать проблема выбора решения из заданного множества альтернатив. К такому же результату мы приходим, общаясь и с ЭС, которая моделирует поведение человека-эксперта.

Традиционным примером предметной области, где целесообразно применение ЭС, является область медицинской диагностики. Основываясь на данных анализов и внешних симптомах проявления болезни, а также на основе имеющейся дополнительной информации ЭС должна указать наиболее правдоподобный диагноз (из заданного множества диагнозов), моделируя рассуждения человека-эксперта, в данном случае — лечащего врача или врача-диагноста.

Основная цель, достигаемая при использовании ЭС, состоит в тиражировании знаний высококвалифицированных экспертов. Это приводит к удешевлению процесса экспертизы, а также, вообще говоря, к повышению достоверности и надежности результатов экспертизы. Последний аспект особенно ярко проявляется в задачах принятия решений в условиях критических ситуаций, когда требуется быстро и безошибочно указать способ поведения реального объекта (например, человека). Как правило, в жестких временных  рамках даже высококвалифицированный человек-эксперт (например,

офицер наведения ракет в системах противовоздушной обороны) подвержен влиянию различных психологических факторов, затрудняющих процесс выработки рациональных решений.

 

Назначение и области применения экспертных систем

В настоящее время системы поддержки принятия решений в виде экспертных систем широко используются в различных областях. Появилась и развивается специальная индустрия по разработке и внедрению ЭС. Основное назначение ЭС состоит в решении неформализованных задач выбора, являющихся трудными для традиционных методов математического анализа и традиционных методов программирования.

Наибольшее распространение ЭС получили в таких областях, как: • проектирование заказных интегральных схем; • автоматизация программирования на основе применения современных CASE-систем и окружений разработки больших программных проектов;• военные приложения; • здравоохранение; • риэлтерская деятельность по подбору и продаже объектов недвижимости; рынок недвижимости; • финансовый рынок и рынок ценных бумаг; • автоматизированное комплексирование заказных компьютерных систем, в том числе офисных; • принятие решений в кризисных ситуациях;

• охрана правопорядка; • современные информационные образовательные технологии; • контроль знаний обучающихся;

• задачи планирования и рационального распределения ресурсов и т. д.

По своему смыслу многие ЭС, применяемые в вышеперечисленных областях, могут быть отнесены к одному из следующих классов.

Диагностирующие и управляющие системы. Основная задача диагностики может быть в общем виде сформулирована следующим образом. Пусть S — некоторая диагностируемая система (рис. 12.1), X — входные, а Y — выходные сигналы диагностируемой системы.

На основе анализа в реальном времени информации о входных и выходных сигналах, а также информации о внутреннем состоянии системы S диагностирующая экспертная система ЭС должна делать заключения о "правильности" функционирования S. При возникновении "нештатных", критических ситуаций они должны фиксироваться ЭС. Кроме того, должны определяться места "неисправностей" в системе S и выдаваться

рекомендации устройству управления УУ (это может быть техническое устройство, человек, группа лиц, государственный орган и т. п.) с целью вывода S из кризисной ситуации. Таким образом, данная ЭС будет выполнять функции управления.

Прогнозирующие системы могут также применяться в различных областях. Основная задача прогнозирующей ЭС заключается в анализе развития ситуации (некоторой системы S) за определенный отрезок времени и выдаче соответствующих выводов и прогнозов о правдоподобных путях развития этой ситуации в будущем. Например, введение некоторых новых законов в стране требует предварительного анализа возникающих

последствий и оценки желательности этих последствий. Точно так же анализ определенных изменений на бирже позволяет указать возможное развитие ситуации в будущем, что может повлиять на принимаемые в настоящий момент решения. Безусловно, существуют прогнозирующие системы, основанные на регулярных математических методах, связанных, в частности, с методами анализа временных рядов, однако в ряде случаев прогноз может быть осуществлен только на основе знаний экспертов в конкретной предметной области, и это область применимости ЭС.

Планирующие системы предназначены для создания плана реализации последовательности действий для достижения поставленных целей. Примерами ЭС, занятых планированием, могут служить системы формирования плана проведения боевой операции в заданных условиях. В качестве примера планирующей экспертной системы можно также привести ЭС, обслуживающую какое-то количество рабочих станций (терминалов) в торговом зале и позволяющую покупателям компьютеров спланировать покупку — выбрать в диалоговом режиме конфигурацию компьютера, в наибольшей степени соответствующую целям и финансовым возможностям каждого отдельного покупателя.

Интерпретирующие (анализирующие) системы осуществляют анализ ("расшифровку") поступающей информации о состоянии некоторой системы или объекта и затем дают описание реальной ситуации на стандартном для данной прикладной области языке. Например, военные интерпретирующие системы могут использоваться для идентификации целей на основе данных радиолокационной разведки.

 

3. Структура экспертной системы

ЭС содержит следующие основные компоненты: база знаний; механизм вывода (средство компьютерного мышления).

Кроме основных компонентов ЭС включает дополнительные подсистемы, обеспечивающие: общение с пользователем, перенос знаний от эксперта в компьютерную программу, объяснение и обоснование результатов вывода и т. д.

Типовая структура ЭС и схема взаимодействия участников процесса построения и использования ЭС представлены на рис. 12.2. Собственно ЭС обведена пунктиром.

Знания, которыми владеет эксперт в конкретной предметной области, делятся на декларативные (Д) и процедурные (П).

Декларативные знания (или факты) дают описание фактов и явлений внешнего мира, относительно которых можно установить, есть они в наличии или нет. Например, у больного температура может быть повышенной или нормальной ("есть температура или нет").

Процедурные знания заключаются в правилах манипулирования фактами для получения заключений, приводящих к новым знаниям (как декларативным, так, возможно, и процедурным). Весьма распространенная форма представления процедурных знаний связана с уже упоминавшейся в этой книге продукцией ЕСЛИ... ТО.... Например, запись ЕСЛИ А ТО В, где А и В — факты, позволяет по факту А установить наличие факта 5, если указанная продукция (элемент множества процедурных знаний) присутствует в базе знаний ЭС.

На рис. 12.2 представлены знания первого (I) и второго (II) рода. К знаниям первого рода относятся общезначимые, общеизвестные декларативные и процедурные знания, например, отражающие законы сохранения в физике.

Такие знания доступны не только эксперту в данной предметной области (предметному эксперту), но и, в частности, инженеру знаний. Знания второго рода являются в определенном смысле более ценными. Они включают различные "know-how", эмпирические и интуитивные соображения, которыми владеет данный предметный эксперт. Так же как и знания первого рода, эти знания могут быть как декларативными, так и процедурными.

Предметный эксперт — это человек, являющийся признанным специалистом в конкретной предметной области и умеющий (а главное— желающий) ясно объяснить свои методы, приемы и стратегии решения проблем. Инженер знаний общается с экспертами и форматирует полученные знания для их введения в базу знаний ЭС.

Конечный пользователь использует ЭС по прямому назначению — для получения ответов на свои вопросы из области компетентности данной ЭС. Он общается с ЭС через подсистему общения на языке, максимально приближенном к профессиональному языку в конкретной области экспертизы.