55.Состав экспертной системы.

Любая экспертная система должна иметь в своем составе ряд подсистем: приобретения знаний, отображения и принятия решений, а также интерфейс пользователя.

Функция модуля приобретения знаний состоит в обеспечении возможности переноса знаний о некоторой предметной области в базу знаний экспертной системы. Как правило, эти знания, носящие эмпирический характер, накапливаются экспертом в результате длительного опыта. Задача модуля приобретения знаний - обеспечить отражение этих знаний на программно-аппаратных средствах ЭВМ.

С помощью модуля отображения и объяснения решений происходит отображение промежуточных и окончательных решений и объяснение пользователю действий системы. Как правило, такая подсистема отвечает на вопросы типа: «Как достигнуто то или иное заключение», «Почему оно было достигнуто или почему были отброшены другие альтернативы». Многие специалисты полагают, что наличие модуля объяснения является той важной особенностью экспертной системы, которая обеспечивает необходимый уровень доверия пользователя.

Интерфейс пользователя осуществляет преобразование естественно-языковых данных параметров ситуации в представление на внутреннем языке системы.

56.Аппаратные варианты создания экспертных систем.

Аппаратура, используемая для построения экспертных систем, следующая: ПЭВМ; интеллектуальные рабочие станции; последовательные символьные ЭВМ типа ЛИСП и ПРОЛОГ-машин; ЭВМ общего назначения (универсальные); параллельные символьные ЭВМ.

При отсутствии символьных ЭВМ обоих типов, универсальных машин и интеллектуальных рабочих станций создание экспертных систем возможно только на персональных ЭВМ. Но такое существенное ограничение в выборе типа аппаратуры не препятствует созданию качественной экспертной системы, т.к. для персоналок характерно постоянное увеличение производительности, технических и потребительских характеристик. Большинство экспертных систем разрабатывается для микроЭВМ, совместимых с IBM.

57.Программные варианты создания экспертных систем.

Широкое распространение персональных компьютеров стимулировало для них стремительную разработку значительного числа программных инструментальных средств, среди которых для создания экспертных систем можно выделить пять уровней (классов):

- процедурные (фон-неймановские) языки программирования - Паскаль, Си, Бейсик, Фортран;

- один из специализированных языков искусственного интеллекта - Лисп или Пролог;

- языки представления знаний, например OPS5;

- «пустые» экспертные системы;

- «оболочки» экспертных систем.

Экспертные системы, создаваемые с помощью процедурных языков и языков искусственного интеллекта, весьма гибки и позволяют без особых технологических проблем реализовывать сложно структурированные предметные области. Использование процедурных языков позволяет создавать на фон-неймановских ЭВМ (в частности, IBM PC) экспертные системы, наиболее эффективные в смысле быстродействия.

Инструментальными средствами быстрого развертывания новых экспертных систем являются «оболочки» экспертных систем. «Оболочка» содержит основные компоненты, обеспечивающие возможность варьировать в определенных пределах способами представления знаний и логическим выводом, что позволяет при проектировании заниматься в основном спецификой конкретной предметной области.

«Оболочка» работает на системном уровне, т.е. уровне понятий предметной области. При этом основная роль разработчика состоит в наполнении базы знаний знаниями экспертов. «Оболочка» содержит необходимые для пользователя структуры данных и конкретную управляющую стратегию.

Поэтому, объем программирования становится минимальным. Анализ современных средств позволяет считать «оболочку» удачным программным инструментарием для создания прототипа экспертной системы.