70. Экспертные системы: основные понятия и их применение в геоинформатике

Экспертная система — это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем.

Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение. Другими словами, система (техническая или социальная), требующая принятия решения, может получить его непосредственно от программы или через промежуточное звено — человека, который общается с программой. Тот, кто принимает решение, может быть экспертом со своими собственными правами, и в этом случае программа может "оправдать" свое существование, повышая эффективность его работы. Альтернативный вариант — человек, работающий в сотрудничестве с такой программой, может добиться с ее помощью результатов более высокого качества. Вообще говоря, правильное распределение функций между человеком и машиной является одним из ключевых условий высокой эффективности внедрения экспертных систем.

Технология экспертных систем является одним из направлений новой области исследования, которая получила наименование искусственного интеллекта (Artificial Intelligence — AI). Исследования в этой области сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных эмулировать (имитировать, воспроизводить) те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка. Искусственный интеллект - это одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка. Направления ИИ: Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС). В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний

Игры и творчество. Традиционно искусственный интеллект включает в себя игровые интеллектуальные задачи - шахматы, шашки, го. В основе лежит один из ранних подходов - лабиринтная модель плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.

Разработка естественноязыковых интерфейсов и машинный перевод. В 50-х п. одной из популярных тем исследований искусственного интеллекта являлась область машинного перевода. Первая программа в этой области - переводчик с английского языка на русский. Первая идея - пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, включающая анализи синтез естественно-языковых сообщений, которая состоит из нескольких блоков (анализ слов в тексте, анализ смысла предложений и контекста)

Распознавание образов. Традиционное направление искусственного интеллекта, берущее начало у самых его истоков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит ею распознавание.

Интеллектуальные роботы

Специальное программное обеспечение

В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения задач невычислительного плана. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации - LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ и др.

Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов (рис. 1.):

• решателя (интерпретатора);

• рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);

• базы знаний (БЗ);

• компонентов приобретения знаний;

• объяснительного компонента;

• диалогового компонента.

Б аза данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи. Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату. 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 ЭС. Инженер по знаниям - специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Синонимы: когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик. Интерфейс пользователя - комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получения результатов.

Как и в геоинформатике, так и в других областях ЭС позволяют готовить опытных специалистов за относительно более короткий промежуток времени; одна из задач ЭС – это интерпретация. Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов. Система DENDRAL позволяет определить наиболее вероятную структуру химического соединения по экспериментальным данным (масс- спектрографии, данным ядерном магнитного резонанса и др.).M-D автоматизирует процесс приобретения знаний для DENDRAL. Она генерирует правила построения фрагментов химических структур.