3.Автономная и гибридная соз.

СОЗ – это интеллектуальная компьютерная программа, использующая знание и процедуру вывода для решения проблем, которые на столько сложны, что требуют привлечения эксперта.

Экспертные системы (ЭС) классифицируются следующим образом:

По задаче

- Интерпретация данных

- Диагностика

- Проектирование

- Прогнозирование

- Планирование

- Обучение

- Управление

- Поддержка принятия решения

По связям с реальным временем

- Статические

- Квазидинамические

- Динамические

По типу ЭВМ

- На супер-ЭВМ

- На ЭВМ средней производительности

- На символьных процессорах

- На рабочих станциях

- На ПЭВМ

По степени интеграции

- Автономные

- Гибридные (интегрированные)

Рассмотрим классификацию по степени интеграции с другими программами более подробно.

Автономные ЭС (экспертные системы) работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфически «экспертных» задач, для решения которых не требуется привлекать традиционные методы обработки данных (расчеты, моделирование и т.д.).

Гибридные ЭС представляют программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (например, математическую статистику, линейное программирование или системы управления базами данных) и средства манипулирования знаниями. Это может быть интеллектуальная надстройка над ППП (пакет прикладных задач) или интегрированная среда для решения сложной задачи с элементами экспертных знаний.

Несмотря на внешнюю привлекательность гибридного подхода, следует отметить, что разработка таких систем являет собой задачу, на порядок более сложную, чем разработка автономной ЭС. Стыковка не просто разных пакетов, а разных методологий (что происходит в гибридных системах) порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей.

4. Оболочка соз и ее основные компоненты.

Опр: Система, основанная на знании (СОЗ) (Э.Фейгенбаум) – интеллектуальная компьютерная программа, использующая знание и процедуру вывода для решения проблем, которые настолько сложны, что требуют привлечения эксперта.

Концептуально, будем считать, что инструментальные средства интеллектуальной поддержки процесса принятия решения в различных предметных (проблемных) областях должны быть организованы и функционировать как оболочка СОЗ, реализующая определенные формы представления знаний и их интерпретации с использованием процедурального анализа и метапроцедур, лежащих в основе интеллектуальной деятельности человека (дедукция, индукция, абдукция), и рассматриваемых как три взаимодополняющие друг друга формы рассуждения (логического вывода), т.е. построения последовательности аргументов, приводящей к некоторому утверждению – цели рассуждения.

Опр: Дедукция – логический вывод, базирующийся на точных знаниях общего плана (законах), позволяющий по исходным посылкам (аксиомам) получить достоверное заключение. (Точный логический вывод). При этом речь может идти как о формальных рассуждениях на уровне абстрактных законов, так и об интерпретированных, конкретных рассуждениях.

Опр: Индукция – механизм обобщения, реализующий построение некоторого общего правила на основе конечного множества наблюдаемых фактов (конкретных примеров). (Правдоподобный вывод от частного к общему). Используется для формирования эмпирических знаний ИС.

Опр: Абдукция – механизм формирования гипотезы, объясняющей наблюдаемые факты на основе существующих теоретических положений (законов). (Правдоподобный вывод от частного к частному). Труднее всего поддается формализации. Для верификации своих гипотез использует методы индукции.

Т.о. дедукция, индукция, абдукция призваны обеспечить аналитический (дедуктивный) логический вывод, направленный на решение задач и синтетический (индуктивный и абдуктивный) вывод, обеспечивающий развитие базы знаний и распределение возможностей дедуктивного метода за счет отказа от четко фиксированного множества аргументов в цепочках рассуждений, а так же использования стратегий и правил правдоподобного вывода и применения металогических (НАДлогических) средств управления выводом.

Основные (традиционно) компоненты СОЗ:

1. База знаний (БЗ) – обычно включает в себя две составляющие:

   1. База правил – объединяет в себе долговременные знания о предметной области, которые могут быть представлены в виде набора продукционных правил, иерархических структур (фреймов), семантических сетей и других информационных структур, комбинирующих упомянутые и другие формы представления знаний.

   2. Рабочая память – представляет динамическую часть БЗ, в которой хранятся факты (оперативные данные), описывающие текущую ситуацию (например, состояние процесса проектирования.).

2. Механизм (машина) вывода (интерпретации) знаний (МВЗ) – в общем случае объединяет в себе:

   1. Концептуальный анализатор – по оперативным данным прогнозирует действия, востребованные текущей ситуацией, планируя шаг за шагом сценарий решения задачи.

   2. Интерпретатор рабочего сценария решения задачи – реализует выполнение действий и внесение, в зависимости от их результатов, изменений в информационную структуру, характеризующих состояние процесса решения задачи.

3. Подсистема объяснения – призвана показать, в случае необходимости, в понятной для пользователя форме, ход рассуждений МВЗ для обоснования принятого им (МВЗ) решения.

4. Подсистема приобретения (усвоения) знаний (ППЗ) – предназначена для выявления долговременных знаний из возможных источников:

- у эксперта;

- из накапливаемого опыта решения конкретных задач;

- с помощью индукции;

- из фоновых рассуждений системы на уровне знаний общего плана;

- и т.д.;

и приведения этих знаний к формату, воспринимаемому механизмом вывода (МВЗ). Одно из основных требований к ППЗ – обеспечение открытости БЗ и максимальной комфортности в плане возможностей ее модификации (замены, удаления, добавления новых фрагментов знаний) в оперативном режиме, без глобальных преобразований структуры БЗ.