8.3 Экспертные системы
Экспертные системы (ЭС)- сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.
8.3.1 Структура экспертных систем
Пользователь - специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны экспертной системы.
Инженер по знаниям – специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний.
Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с экспертной системой как на стадии ввода информации, так и получения результатов.
База знаний (БЗ) – ядро экспертной системы, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю.
Решатель – программа, модулирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в базе знаний.
Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?»
Ответ на вопрос «как» – это трассировка всех шагов цепи умозаключений.
Ответ на вопрос «почему» – ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад.
Интеллектуальный редактор базы знаний – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать базу знаний в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок («help» – режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.
В коллектив разработчиков экспертных систем входят как min 4 человека: эксперт, инженер по знаниям, программист и пользователь.
8.3.2 Классификация экспертных систем
Класс «экспертные системы» сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям.
Классификация по решаемой задаче
Интерпретация данных – определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных. Например: обнаружение и идентификация различных типов океанских судов (SIAP).
Диагностика – обнаружение неисправности в некоторой системе (неисправность оборудования в технических системах, заболевания живых организмов, природные аномалии). Например: диагностика ошибок в аппаратуре ЭВМ –система CRIB и др.
Мониторинг – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.
Например: 1) контроль за работой электростанций (СПРИНТ). 2)Помощь диспетчерам атомного реактора (REACTOR).
Проектирование – подготовка спецификаций на создание «объектов» с заранее определенными свойствами. Например: 1) проектирование БИС (CAPHELP). 2) синтез электрических цепей (SYN).
Прогнозирование. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. Например: 1) предсказание погоды - система WILLARD. 2) прогнозы в экономике - EСON.
Планирование – нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. Например: 1) планирование поведения робота – STRIPS. 2) планирование эксперимента - MOLGEN.
Обучение. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой – либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения.
Пример: обучение языку Паскаль – система PROUST.
Классификация по связи с реальным временем
Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и данные не меняются во времени. Они стабильны.
Пример. Диагностика неисправностей в автомобиле.
Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени. Например: микробиологические ЭС, в которых снимаются лабораторные измерения с технологического процесса один раз в 4-5 часов.
Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых данных.
Пример: Мониторинг в реанимационных палатах.
Классификация по типу ЭВМ
На сегодняшний день существуют:
ЭС для уникальных стратегически важных задач на супер-ЭВМ (Эльбрус, CRAY, Convex и др.);
ЭС на ЭВМ средней производительности (типа ЕС ЭВМ, mainframe);
ЭС на символьных процессорах и рабочих станциях (Sun, Apollo);
ЭС на мини- и супермини- ЭВМ (VAX, micro-VAX и др.)
ЭС на персональных компьютерах (IBM PC, MAC и подобные).
Классификация по степени интеграции с другими программами
Автомные ЭС 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, системы управления базами данных) и средства манипулирования знаниями.
Стыковка не просто разных пакетов, а разных методологий (что происходит в гибридных системах) порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей.