Базы знаний. Экспертные системы
В начале восьмидесятых годов прошлого столетия в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний", введенный Е. Фейгенбаумом как "привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов".
Знания в системах искусственного интеллекта – совокупность сведений, которые образуют целостное описание, соответствующее некоторому уровню осведомленности об описываемом объекте, предмете, задаче, проблеме и т.д.
База знаний – совокупность программных средств, обеспечивающих поиск, хранение, преобразование и запись в памяти компьютера сложно структурированных информационных единиц.
Экспертная система (ЭС) – expert system - особый класс систем искусственного интеллекта, включающий знания об определённой слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять разумные решения. Ее основным назначением является: интерпретация данных, диагностика состояния, мониторинг, прогнозирование, планирование и обучение. Все эти задачи по существу сводятся к распознаванию образов.
ЭС – интеллектуальная система, предназначенная для оказания консультационной помощи специалистам, работающим в некоторой предметной области. В экспертной системе обязательно присутствует система объяснений.
Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).
Структура экспертных систем
Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов:
решателя (интерпретатора);
рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);
базы знаний (БЗ);
компонентов приобретения знаний;
объяснительного компонента;
диалогового компонента.
База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных, хранимых в системе.
База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.
1 Добавим также, что примерно в то же время в компании IBM был создан еще один реляционный язык — QBE(Query-By-Example), т.e. язык запросов по образцу, применявшийся впоследствии во многих коммерческих системах обработки табличных данных и послуживший идеологической основой для создания визуальных «конструкторов» запросов в современных СУБД.