10.5. Висновки по лекції.

Системи, що виконують властиві людині інтелектуальні дії, пов'язані з сприйманням та обробкою знань, міркуванням і відповідним спілкуванням, називаються системами штучного інтелекту.

Основними властивостями СШІ є здатність до навчання і адаптації, гнучкість, прозорість тлумачення і здатність відкривати нове.

СШІ застосовуються для стратегічного управління, а також управління продажами, закупівлями, виробництвом, якістю, фінансами та персоналом організації.

В СШІ використовуються наступні моделі: нейронні мережі, генетичні алгоритми, нечіткі множини та динамічні структурні моделі.

Нейронні мережі відносяться до класу нелінійних адаптивних систем з архітектурою, що умовно імітує нервову тканину з нейронів. Генетичні алгоритми використовуються для вирішення задач оптимізації і моделювання шляхом послідовного підбору, комбінування і варіації параметрів, що шукають, з використанням механізмів, які нагадують біологічну еволюцію. Нечітка логіка і теорія нечітких множин – це розділ математики, що є узагальненням класичної логіки і теорії множин, предметом якої є побудова моделей наближених міркувань людини і їх використання в комп'ютерних системах. До переваг структурно-динамічних моделей відносяться врахування часового фактору в обчислювальних експериментах та можливість імітації найважливіших функцій менеджменту.

Тема 11. Експертні системи в управлінні організацією

11.1. Мета та завдання лекції.

Метою лекції є ознайомлення з використанням в діяльності організації експертних систем.

Завдання лекції:

• розкрити основні відмінності СППР та експертних систем;

• ознайомити з поняттям та структурою експертних систем;

• розкрити різницю між даними і знаннями, навести найпоширеніші моделі представлення знань;

• ознайомити зі спеціалістами, які взаємодіють з експертною системою, та її режимами роботи;

• навести класифікацію експертних систем.

11.2. План лекції.

План:

1. Основні відмінності СППР та експертних систем.

2. Поняття та структура експертних систем.

3. Різниця між даними і знаннями, моделі представлення знань.

4. Спеціалісти, які взаємодіють з експертною системою та її режими роботи.

5. Класифікація експертних систем.

11.3. Основні категорії, ключові поняття та визначення теми.

Дані – окремі факти, що характеризують об’єкти, процеси і явища предметної області, а також їх властивості.

Знання – закономірності предметної області (принципи, зв’язки, закони), що отримуються в результаті практичної діяльності і професійного досвіду та дозволяють спеціалістам ставити і вирішувати задачі в ній.

Когнітолог (інженер зі знань) – спеціаліст з розробки ЕС, який допомагає експерту виявити і структурувати знання, необхідні для роботи ЕС, обирає інструментальний засіб, що найбільше підходить для даної предметної області, та визначає спосіб представлення знань в ньому.

Модель "об'єкт-атрибут-значення" – представлення знань у вигляді атрибутів (властивостей) об'єкту, які можуть приймати значення з відомого набору.

Планування – визначення послідовності дій.

Предметна область – клас (множина) об'єктів, що розглядається в межах даного контексту.

Прогнозування – визначення ймовірних наслідків ситуацій.

Продукційна модель – представлення знань у вигляді речень „ЯКЩО (умова), ТО (висновок)”.

Семантична мережа – представлення знань у вигляді орієнтованого графу, вершини якого є об’єктами, а дуги – відношеннями між ними.

Фрейм – структура для опису стереотипної ситуації, що складається з характеристик цієї ситуації (слотів) та їх значень (заповнювачів слотів).

11.4. Текст лекції.

Одним з класів СШІ, який на даний час швидко розвивається, є експертні системи (Expert Systems - ES) (ЕС) - системи, які використовують логіку прийняття рішень людського експерта (перші ЕС - медична mycin і хімічна dendral з’явились в сер. 70-х рр. 20 ст.).

Експертні системи належать до СППР, заснованих на знаннях. Традиційні СППР універсальні і застосовуються для вирішення унікальних проблем у різних предметних областях, а ЕС дають відповіді на питання у вузькій предметній області і роблять висновки, які могла б зробити людина-професіонал високої кваліфікації. Інтеграція традиційної СППР із ЕС утворить більш складний вид - так звану експертну систему підтримки прийняття рішень (ЕСППР). Така система, виходячи з загальних вимог, що ставляться до ЕС, повинна пояснювати свої поради кінцевому користувачу, і, крім того, надавати йому універсальні засоби вільного моделювання. Основні відмінності СППР та ЕС наводяться в табл. 11.1.

Таблиця 11.1

Основні відмінності СППР та ЕС

Порівнювальні ознаки	СППР	ЕС
Призначення	Сприяння людині в прийнятті рішень	Дублювання функцій експерта і його заміна
Хто дає рекомендації чи приймає рішення	Людина і/або система	Система
Основна орієнтація	Прийняття рішень	Обмін досвідом (людина-машина-людина) і вироблення рекомендацій
Особливості запиту	Людина запитує машину	Машина запитує людину
Метод маніпулювання даними	Числовий	Символьний
Предметна сфера	Комплексна, широка	Вузька, спеціалізована
Тип задач	Унікальні	Повторювальні
Зміст бази даних	Факти	Факти і процедури їх використання (знання)
Здатність до міркування	Немає	Обмежена
Здатність до пояснення	Обмежена	Є

Основні компоненти ЕС наводяться на рис. 11.1.

Рис. 11.1. Структура експертної системи

Основні компоненти ЕС:

1. База даних (робоча пам'ять) – призначена для зберігання вихідних і проміжних даних задачі, що вирішується в даний момент (мають великий об’єм і відносно невелику питому вартість).

Дані – окремі факти, що характеризують об’єкти, процеси і явища предметної області, а також їх властивості.

2. База знань – призначена для зберігання довгострокових даних, що описують предметну область, та правил, що описують послідовність перетворення даних цієї області (невеликого об’єму, але дуже дорогі).

Знання – закономірності предметної області (принципи, зв’язки, закони), що отримуються в результаті практичної діяльності і професійного досвіду та дозволяють спеціалістам ставити і вирішувати задачі в ній.

Приклади знань:

1. Поверхневі – якщо болить голова, то слід прийняти аспірин.

2. Глибинні – знання лікарів про причини, види головних болей і методах їх лікування.

Моделі представлення знань (логіко-лінгвістичні моделі):

- модель "об'єкт-атрибут-значення" (найбільш рання форма) – визначає атрибути (властивості) об'єкту, які можуть приймати значення з відомого набору (авіаквиток-вартість-дорогий, дешевий);

- продукційна модель (модель, що заснована на правилах) (найбільш поширена форма) – дозволяє представити знання у вигляді речень „ЯКЩО (умова), ТО (висновок)” (якщо тиск падає, то погода погіршується);

- семантична мережа – орієнтований граф, вершини якого є об’єктами (події, дії, узагальнені поняття або властивості об’єктів), а дуги – відношеннями між ними (БУТИ, МАТИ, БУТИ НАСЛІДКОМ і т.д.) (Іванов є курсантом, курсанти носять форму, форма синього кольору і т.д.) (рис. 11.2);

Рис. 11.2. Приклад семантичної мережі

- фрейм – структура для опису стереотипної ситуації, яка складається з характеристик цієї ситуації (слотів) та їх значень (заповнювачів слотів) (фрейм – рейс, слоти – незаповнені значення деяких атрибутів: час відправлення, тип літака, швидкість, висота тощо).

3. Вирішувач (блок логічного висновку) – використовуючи вихідні дані з бази даних та знання з бази знань, формує послідовність правил, що приводить до вирішення задачі.

4. Компонент придбання знань – автоматизує процес наповнення ЕС знаннями.

5. Пояснювальний компонент – пояснює, як система отримала рішення задачі або чому вона не отримала рішення, і які знання вона при цьому використовувала (це полегшує експерту тестування системи і підвищує довіру користувача до отриманого результату).

6. Інтерфейс користувача – орієнтований на організацію дружнього спілкування користувача з системою як на стадії введення інформації, так і при отриманні результатів.

Спеціалісти, які взаємодіють з ЕС:

1. Експерт в предметній області, задачі якої буде вирішувати ЕС. Він визначає знання, що характеризують предметну область, а також забезпечує повноту і правильність введених в ЕС знань.

2. Когнітолог (інженер зі знань) – спеціаліст з розробки ЕС. Він допомагає експерту виявити і структурувати знання, необхідні для роботи ЕС, обирає інструментальний засіб, що найбільше підходить для даної предметної області, та визначає спосіб представлення знань в ньому.

3. Програміст – спеціаліст з розробки інструментального засобу (мови програмування). Він розробляє інструментальний засіб і виконує сполучення його з середовищем, в якому він буде використовуватись.

4. Користувач – спеціаліст предметної області, для якого призначена ЕС.

Режими роботи ЕС:

1. Режим придбання знань – спілкування з ЕС здійснює експерт через посередництво інженера зі знань.

2. Режим вирішення задач (консультацій) – спілкування з ЕС здійснює кінцевий користувач, якого цікавить результат та/або спосіб отримання рішення.

Класифікація експертних систем: