3. Экспертные системы.
Из-за сложности проблем, решаемых в ходе экспертизы, и
высокой трудоемкости работ в последнее время все больше говорят о т.н. «экспертных системах», использующих широкие возможности вычислительной техники.
Экспертная система – это объединение информации,
получаемой на основе знаний и опыта экспертов, и
специальных методов и средств ее обработки, способных
предложить разумный совет или осуществить разумное
решение поставленной задачи.
Иногда под экспертной системой понимают программу для
компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций по решению какой-то проблемы. В этом случае программу можно называть «экспертом» только при соблюдении определенных условий:
она должна обладать достаточными знаниями;
знания должны быть сконцентрированы на определенную предметную область;
из этих знаний должны непосредственно вытекать рекомендации или конкретные решения поставленных проблем.
Технология экспертных систем является одним из направлений
новой области научной деятельности – искусственного интеллекта ( artificial intelliqence ), которая занимается созданием компьютерных программ, способных эмулировать (имитировать, воспроизводить) те области человеческой деятельности, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решения, распознавания образов, понимания человеческого языка. Эта технология успешно принимается в некоторых областях техники и жизни (медицинской диагностике, органической химии, поиске полезных ископаемых и др.).
Конечно же, «машина» по ряду характеристик всегда уступает
человеку. Ей недостижимы способности органов чувств человека, свойственные ему соображения «здравого смысла».
Можно выделить основные признаки экспертных систем. Такая
система:
моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека;
формирует, помимо выполнения вычислительных операций, определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми располагает;
использует при решении задач в основном эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех.
Эвристика, по существу, является «правилом влияния» (rule of
thumb), которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем. Такие методы являются приблизительными в том смысле, что, во-первых, не требуют исчерпывающей информации и, во-вторых, существует определенная степень уверенности в том, что предлагаемое решение является верным.
Различают следующие классы экспертных систем:
интерпретирующие –для формирования описания ситуаций по результатам наблюдений или данным от сенсоров ( при «распознавании образов»);
прогнозирующие – для логического анализа возможных последствий заданных ситуаций или событий (напр., предсказание погоды, прогноз ситуации на финансовом рынке и т.д.);
диагностирующие – для обнаружения источников неисправностей по результатам наблюдений за поведением контролируемой системы (технической или биологической);
проектирующие – для структурного синтеза конфигурации объектов (компонентов проектируемой системы) при заданных ограничениях (напр., компоновка архитектурных планов, синтез электронных схем и т.д.);
планирующие – для подготовки планов проведения последовательности операций, приводящих к заданной цели (составление графиков работ, движения транспорта, маршрутов следования, поведения роботов и т.д.);
системы мониторинга – для анализа поведения контролируемой системы и прогнозирования вероятности достижения цели (наблюдение состояния каких-либо объектов, социологические обследования и др.)
наладочные системы – для выработки рекомендаций по устранению неисправностей в контролируемой системе (отладка программного обеспечения, консультационные системы и т.д.);
системы оказания помощи при ремонте оборудования (напр., устранение неисправностей в инженерных коммуникациях);
обучающие системы, которые анализируют знания в определенной области, отыскивают «пробелы» и предлагают средства для их ликвидации;
системы контроля – обеспечивают адаптивное управление поведением сложных систем, прогнозируют появление возможных сбоев и планируют действия по их предупреждению (управление воздушным движением, военными действиями, деловой активностью и др.).
В зависимости от степени использования вычислительной
техники экспертные системы бывают ручными (человеческими), человеко-машинными и компьютерными.
Основу любой экспертной системы составляют (см. рис.1):
база знаний (БЗ), как совокупность всех имеющихся сведений об объекте исследования;
область запросов (ОЗ), являющуюся предметом исследования.
Конкретные знания об ОЗ
БЗ
