2. Экспертные системы и их структура

Экспертная система – специализированная информационная система, обладающая следующими свойствами:

экспертная система имеет дело с предметами реального мира, операции с которыми требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком;

экспертная система должна за приемлемое время найти решение, которое не хуже, чем то, что может предложить специалист в конкретной области;

экспертная система обладает способностью объяснить предложенные решения и доказать их обоснованность.

Экспертная система ориентирована на решение следующих задач:

1. задачи, у которых не существует алгоритма решения;

2. постановка задачи содержит большой объем информации, которая плохо структурирована и содержит противоречивые данные;

3. для решения задач требуется большой объем памяти и ограничен временной ресурс.

РП – рабочая память; предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в данный момент задачи.

БЗ – база знаний; используется для хранения долгосрочных данных о рассматриваемой области и правил преобразования этих данных.

Решатель – на основании исходных данных из РП и знаний из БЗ формирует последовательность правил, приводящих к решению задачи.

ОК – объяснительный компонент; объясняет, как система получила решение задачи и какие правила при этом использовала.

КПЗ – компонент приобретения знаний; автоматизирует процесс наполнения экспертной системы знаниями.

ДК – диалоговый компонент; ориентирован на организацию удобного интерфейса, используемого для решения задач и приобретения знаний.

ППП и БД – пакеты прикладных программ и базы данных.

Экспертная система работает в 2 режимах:

1. Режим приобретения знаний от эксперта или инженера по знаниям;

2. Режим консультации с конечным пользователем.

• Экспертные системы делятся:

I. По объему:

1. Малые экспертные системы, ориентированные на ПК;

2. Средние экспертные системы, использующие специализированные языки программирования;

3. Большие экспертные системы, использующие распределенные БД и Unix-операционные системы, располагающиеся на мейнфреймах.

II. По характеристикам использования:

1. По типам решаемых задач – диагностика, проектирование, прогноз, планирование, обучение;

2. По характеристикам задач – структурированные, неструктурированные, достоверные, с вероятности достоверности.

III. По внутренней структуре:

1. Фреймовые – представляют классы знаний;

2. Использующие предикаты – отношения между знаниями;

3. Семантические сети и ориентированные графы;

4. На основе правил алгебры логики.

Инструментарий для создания экспертных систем реального времени впервые выпустила фирма Lisp Machine Inc в 1985 году.

Позже группа ведущих его разработчиков образовала фирму Gensym, которая, значительно развив идеи, заложенные в Picon, выпустила в 1988 году инструментальное средство под названием G2.

С отставанием от Gensym на два-три года ряд других фирм начал создавать свои инструментальные средства

RT Works (фирма Talarian, США), COMDALE/C (Comdale Techn., Канада), COGSYS (SC, США), ILOG Rules (ILOG, Франция).

Примеры экспертных систем в военном деле

ACES. Экспертная система выполняет картографические работы по нанесению обстановки на карты.

HANNIBAL. Экспертная система выполняет оценивание ситуаций в области разведки радиообмена противника.

Пример экспертной системы в электронике

ACE. Экспертная система определяет неисправности в телефонной сети и дает рекомендации по необходимому ремонту и восстановительным мероприятиям.