4.2. Структура и принципы построения экспертных систем

В современных экспертных системах, как подмножестве систем ИИ можно выделить следующие основные компоненты:

- подсистему приобретения знаний;

- базу знаний;

- подсистему логического вывода;

- интерфейс пользователя (оператора);

- подсистему отображения и объяснения решений.

Обобщенная структура ЭС, отображающая связь между перечисленными компонентами представлена на рисунке 4.1.

Эксперты

Рисунок 4.1. Обобщенная структура ЭС

Основное отличие ЭС от других средств ИИ состоит в наличии в составе ЭС подсистемы отображения и объяснения решений, а также подсистемы приобретения знаний. Рассмотрим назначение и функции различных подсистем ЭС.

Интерфейс с оператором – осуществляет взаимодействие оператора и ЭС и содержит языковый процессор для дружественного, проблемно-ориентированного общения оператора с компьютером ЭС. Это общение может быть организовано с помощью естественного языка, сопровождаться графикой или многооконным меню. Конечно, под естественным языком понимается его некоторое проблемно-ориентированное подмножество, например, язык деловой прозы, лексика которого ограничена предметной областью, смысл слов более определен, отсутствуют метафоры, гиперболизмы и т.п.

База знаний. Информация в базе знаний – это все необходимое для понимания, формирования и решения проблемы. Она содержит два основных элемента: факты (данные) из предметной области (информация о свойствах конкретных объектов в предметной области) и специальные правила или эвристики, которые управляют использованием фактов (данных) при решении проблемы. Первый из этих элементов базы знаний называют ЭКСТЕНСИОНАЛЬНОЙ частью базы знаний, а второй – ИНТЕНСИОНАЛЬНОЙ частью. В интенсиональную часть часто включают МЕТА-правила (правила о правилах) для решения проблем и получения выводов.

Таким образом, база знаний хранит множество фактов, и набор правил, полученных от экспертов и из специальной литературы. База знаний отличается от базы данных тем, что если единицы информации в базе данных представляют собой не связанные друг с другом сведения, формулы, теоремы, аксиомы и т.п., то в базе знаний те же элементы уже связаны как между собой, так и с понятиями внешнего мира определенными соотношениями и сами содержат эти отношения. Структура базы знаний показана на рисунке 4.2.

Рисунок 4.2. Структура базы знаний

Как видно из рисунка 4.2 система управления базой знаний управляет фактами, правилами и эвристиками для решения задачи, а именно: подбирает необходимые факты и на основе применения к ним правил, стратегий или эвристик делает вывод.

Подсистема логического вывода реализует некоторую стратегию принятия решения в конкретной ситуации. Используя информацию из базы знаний о фактах и правилах, подсистема логического вывода формирует рекомендации или возможные решения поставленной задачи. Этот компонент представляет собой компьютерную программу, которая управляет использованием системных знаний. Основными элементами этой программы являются:

- интерпретатор, который выполняет выбранную оператором повестку, применяя соответствующие правила из базы знаний;

- планировщик, который управляет процессом выполнения повестки, оценивая эффект применения различных правил по имеющимся в базе знаний критериям или приоритетам.

Подсистема отображения и объяснения решений дает оператору возможность проверки соответствия выводов их посылкам. Подсистема формирует отображения промежуточных и окончательных решений, отвечая (как правило, в интерактивном режиме) на вопросы:

- как получено некоторое решение?

- почему использовано (или отвергнуто) данное правило?

- как использована данная информация?

Ответ может быть представлен в различных формах:

- текст (или синтезированная речь) на естественном языке;

- схемы, рисунки, графические примитивы и т.п.

Формирование объяснений может производиться и по инициативе ЭС, особенно при предъявлении оператору нескольких рекомендаций, когда объяснение решения является неотъемлемой частью вывода и служит аргументацией ЭС для принятия оператором окончательного решения.

Подсистема приобретения знаний обеспечивает программно аппаратную поддержку процесса получения экспертной системой знаний о конкретной предметной области. Приобретение знаний – это сбор, обработка и передача знаний из некоторых источников знаний в компьютерные программы. Потенциальные источники знаний включают людей-экспертов, учебники, базы данных, исследовательские отчеты, собственный опыт пользователей и т.п.

Данная подсистема может быть реализована как интерфейс с другими информационными системами, обеспечивающими поступление в ЭС оперативной информации. С другой стороны, это могут быть инструментальные средства, используемые при формировании и пополнении базы знаний на этапах создания и эксплуатации (расширения) ЭС.