2.7.3. Интерфейсы эс

Интерфейсы ЭС, предназначенные для работы в раз­личных предметных областях, делятся на интерфейсы пользователей, интерфейсы СЭС и экспертов и коммуни­кационные интерфейсы.

Приведем перечень основных

интерфейсов пользо­вателей:

• взаимодействие с системой по принципу «меню» (простого, иерархического, контекстного);

• многооконный интерфейс, дающий возможность пользователю одновременно работать с разнород­ной информацией;

• графический интерфейс, построенный на основе использования условных изображений объектов и процессов на экране;

• диалог пользователя с системой на естественном проблемно-ориентированном языке;

• генератор отчетов, позволяющий пользователю выбрать нужную форму выходных данных из оп­ределенного набора форм.

Интерфейсы специалистов по ЭС и экспертов:

1. Все интерфейсы пользователей.

2. Языки программирования высокого уровня, такие как Фортран, Кобол, Бейсик, Паскаль, Си и др.

3. Языки описания знаний и программирования в среде БЗ (языки искусственного интеллекта). В зависимости от модели представления знаний в БЗ используются следующие языки:

LISP - язык, в котором данные и программы пред­ставлены в виде взаимосвязанных списков, что позволяет реализовать большое количество не­сложных ЭС. Начиная с первых ЭС и до настоя­щего времени LISP применяется в половине раз­рабатываемых в мире ЭС;

PROLOG - логический язык программирования, под­держивающий модели базы знаний на основе фор­мальной логики. Объявлен одним из основных языков искусственного интеллекта в японском проекте ЭВМ 5-го поколения;

PS - язык, поддерживающий базы знаний на основе продукционных моделей;

FRL - язык, поддерживающий базы знаний на осно­ве фреймовых моделей.

Коммуникационные интерфейсы обеспечивают эк- орт/импорт данных из ЭС в Другие прикладные информационные системы и компьютерные сети.

2.7.4. Методика применения эс

Методика решения задач управления с помощью ЭС, как правило, делится на несколько шагов (этапов):

1. Ввод в ЭС известных руководителю исходных данных по задаче и формулировка самой задачи.

2. Выбор системой модели представления знаний и метода оптимального решения задачи и представ­ление их руководителю.

3. Оценка руководителем предложений ЭС, утверж­дение их или, как правило, внесение коррективов в исходные данные и формулировку задачи. Диа­лог уточнения данных и самой задачи между ру­ководителем и ЭС может занимать несколько ша­гов.

4. После принятия решения ЭС выдает руководите­лю рекомендации по принятию решения и пояс­нения, почему система приняла такое решение.

5. Руководитель, проанализировав рекомендуемое ЭС решение, может:

• принять рекомендуемое системой решение и претворять его в жизнь;

• продолжать уточнение решения задачи путем диалога с ЭС;

• закончить работу с ЭС ввиду ее отказа в решении или неприемлемости предлагаемого решения.

Примеры известных экспертных систем:

EMYCIN - ЭС, ориентированная на решение ком­мерческих задач с использованием продукционной модели знаний;

GURU (ИнтерЭксперт) ориентирована на широкий класс задач с использованием продукционной мо-

дели знаний, эвристических, дедуктивных и дру­гих методов поиска решений;

Gold Works ориентирована на широкий класс задач с использованием продукционной и фреймовой моделей представления знаний и широким выбо­ром методов поиска решений;

ЭС фирмы Inference (США) для определения креди­тоспособности клиентов на получение кредитных карточек, используется в США, Европе и некото­рых странах азиатского региона;

ДЭС — диагностическая экспертная система оценки кредитоспособности заемщика, предназначенная i для работы банков в Республике Беларусь;

Бизнес-Прогноз ориентирован на работу бизнесме­нов, менеджеров, предпринимателей я позволяет получить рекомендации по вопросам работы средних и мелких фирм различных форщ соб­ственности.

Для удобства фирм выпускаются так называемые пустые ЭС (другие термины: родовые, каркасные, напол­няемые, инструментальные оболочки ЭС). В пустой ЭС заранее зафиксирована модель представления знаний в БЗ и методы поиска решения.

Опыт использования ЭС свидетельствует, что во многих случаях они помогают найти решения в слож­ных неформализуемых задачах.