3.6 Экспертные системы – инженерная (организационно-техническая) составляющая системы менеджмента знаний

Как отмечалось выше, инженерную (организационно – техническую) составляющую системы менеджмента знаний представляет экспертная система на основе онтологии – онтологической модели предметной области. Поэтому данный подраздел дипломного проекта посвящен вопросам построения экспертных систем, даны понятия, концепции и назначение ЭС. Предложена структура, классификация ЭС, выделены основные свойства, задачи, преимущества использования, принципы разработки ЭС, предложена технология создания (этапы создания) ЭС. Однако, для того, чтобы более детально разобраться в данном вопросе, следует проследить всю цепочку взаимосвязанных понятий, начиная от информационных систем до экспертных систем (рисунок 3.6).

Рисунок 3.6 – Экспертная система частный случай систем, основанных на знаниях

Общие недостатки традиционных информационных систем заключаются в слабой адаптивности к изменениям в предметной области и информационным потребностям пользователей, в невозможности решать плохо формализуемые задачи, с которыми управленческие работники постоянно имеют дело. Перечисленные недостатки устраняются в интеллектуальных информационных системах (ИИС).

Для интеллектуальных информационных систем, ориентированных на генерацию алгоритмов решения задач, характерны следующие признаки :

- развитые коммуникативные способности,

- умение решать сложные плохо формализуемые задачи,

- способность к самообучению,

- адаптивность.

Коммуникативные способности ИИС характеризуют способ взаимодействия (интерфейса) конечного пользователя с системой, в частности, возможность формулирования произвольного запроса в диалоге с ИИС на языке, максимально приближенном к естественному.

Сложные плохо формализуемые задачи – это задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны неопределенность и динамичность исходных данных и знаний.

Способность к самообучению – это возможность автоматического извлечения знаний для решения задач из накопленного опыта конкретных ситуаций.

Адаптивность – это способность к развитию системы в соответствии с объективными изменениями модели проблемной области.

В различных ИИС перечисленные признаки интеллектуальности развиты в неодинаковой степени и редко, когда все четыре признака реализуются одновременно. Условно каждому из признаков интеллектуальности соответствует свой класс ИИС (рисунок 3.7):

- системы с интеллектуальным интерфейсом;

- экспертные системы;

- самообучающиеся системы;

- адаптивные системы.

Все четыре признака интеллектуальности в той или иной степени реализуются в системах менеджмента знаний.

Рисунок 3.7 – Классификация интеллектуальных информационных систем

Для лучшего понимания термина «экспертная система», приведем определения, встречающиеся в различных источниках.

Экспертная система (exspertsystem, knowledge-basedsystem) – система, основанная на знаниях (система искусственного интеллекта), обеспечивающая решение задач в специальной или прикладной области, получая выгоды из базы знаний, созданной на основе опыта человека. Термин «экспертная система» иногда используется в качестве синонима термина «система, основанная на знаниях», но следует сделать акцент на экспертных знаниях. Некоторые экспертные системы могут совершенствовать свою базу знаний и развивать новые правила выводов, базирующиеся на их опыте, связанном с предшествующими проблемами. [9]

Следующее определение приводится в ГОСТ ИСО/МЭК 2382:

Экспертная система – система, основанная на знаниях, которая обеспечивает решение задач в специальной или прикладной области, получая выводы из базы знаний, созданной на основе опыта человека.

В том же стандарте приводятся следующие примечания к данному определению:

1. Термин «экспертная система» иногда используется в качестве синонима термина «система, основанная на знаниях», но следует сделать акцент на экспертных знаниях.

2. Некоторые экспертные системы могут совершенствовать свою базу знаний и развивать новые правила выводов, базирующиеся на их опыте, связанном с предшествовавшими проблемами

В общем случае экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы объяснений.

Экспертная система – система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения. Экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы объяснений. [7]

Обобщенная структура экспертной системы представлена на рисунке 3.8. Следует учесть, что реальные ЭС могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой действительно экспертной системе, поскольку представляют собой стандарт структуры современной ЭС.

Рисунок 3.8 – Обобщенная структура ЭС

В целом процесс функционирования ЭС можно представить следующим образом: пользователь, желающий получить необходимую информацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос к ЭС; решатель, пользуясь базой знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяснений.

Одним из важных предназначений ЭС как инженерной составляющей системы менеджмента знаний является то, что она должна отвечать на вопросы, задаваемые пользователем данной системы. Для результативного функционирования системы необходимо:

- определить, какие вопросы могут задаваться системе;

- классифицировать возможные запросы;

- структурировать вопросы для каждого класса запросов.