3. Экспертные системы – основная разновидность прикладных интеллектуальных систем. Инженерия знаний. Характеристика эс.

Экспертные системы (ЭС) предназначены для решения так называемых неформализованных задач. ЭС отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков:

• Моделирует механизм мышления человека, умеющего решать задачи определенной проблемной области. Основное внимание уделяется воспроизведению компьютерными средствами методики решения проблемы, которая применяется экспертом.

• Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает.

• При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика – это знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения проблем.

Основные понятия предметной области ЭС

ЭС – система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения.

ЭС состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы объяснений.

База знаний (БЗ) – семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе. БЗ является основным компонентом интеллектуальных и экспертных систем.

Машина логического вывода – программа, моделирующая механизм рассуждений и оперирующая знаниями и данными с целью получения новых данных из знаний и других данных, имеющихся в рабочей памяти. Обычно машина логического вывода использует программно реализованный механизм дедуктивного логического вывода или механизм поиска решения в сети фреймов или семантической сети.

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как было получено то или иное решение?» – обычно ответ на этот вопрос представляет собой трассировку всего процесса вывода решения с указанием использованных фрагментов базы знаний; и «Почему было принято такое решение?» – обычно ответ на этот вопрос есть ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению.

Класс «ЭС» сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным классификационным признакам ( Типу приложений, Стадиям существования, Масштабу ЭС, Типу проблемной среды, Предметной области, Классам решаемых задач, Типу решаемой задачи, Способам представления знаний, Механизмам вывода и моделирования, Средствам приобретения знаний).

В ряде работ приводится обобщенная классификация ЭС. В основу классификации положена сложность решаемых задач, в соответствие с чем выделяют следующие классы ЭС.

По способу формирования решения ЭС разделяются на два класса: аналитические и синтетические.

По способу учета временного признака ЭС могут быть статическими или динамическими.

По видам используемых данных и знаний ЭС классифицируются на системы с детерминированными (четко определенными) знаниями и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний (данных) понимается их неполнота (отсутствие), недостоверность (неточность измерения), двусмысленность (многозначность понятий), нечеткость (качественная оценка вместо количественной).

По числу используемых источников знаний ЭС могут быть построены с использованием одного или множества источников знаний. Источники знаний могут быть альтернативными (множество миров) или дополняющими друг друга.

В соответствии с перечисленными признаками классификации, как правило, выделяются четыре основных класса ЭС.

Рисунок 2.2. Обобщенная классификация ЭС

Классифицирующие ЭС. К аналитическим задачам, прежде всего, относятся задачи распознавания различных ситуаций, когда по набору заданных признаков (факторов) выявляется сущность некоторой ситуации, в зависимости от которой выбирается определенная последовательность действий. ЭС, решающие задачи распознавания ситуаций, называются классифицирующими, поскольку определяют принадлежность анализируемой ситуации к некоторому классу.

Доопределяющие ЭС. В этом случае экспертная система должна как бы доопределять недостающие знания, а в пространстве решений может получаться несколько возможных решений с различной вероятностью или уверенностью в необходимости их выполнения.

Трансформирующие ЭС. Синтезирующие динамические ЭС предполагают повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач, что связано с характером результата, который нельзя заранее предопределить, а также с динамичностью самой проблемной области.

Многоагентные системы. Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе.

Инженерия знаний - сам процесс извлечения знаний и программной реализации из экспертной системы

Извлечение знаний – это процедура взаимодействия инженера познаниям с источником знаний. В результате процедуры становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решений и структура их представлений о предметной области. Процесс извлечения знаний – это длительная и трудоемкая процедура, в которой инженеру по знаниям необходимо воссоздать модель предметной области, которой пользуются эксперты при принятии решений. Средняя продолжительность этапа- 1-3 месяца.

.