17.Компьютерные системы экспертного оценивания

ЭС относятся к числу ИС, предназначенных для массового использования. Опыт, знания, логически объяснимые заключения, которые делает высококвалифицированный специалист в определенной предметной области, благодаря ЭС становятся достоянием широкого круга пользователей. ЭС нашли применение в медицине и геологии, в экономике и проектировании, при управлении и прогнозировании, при планировании в сельском хозяйстве и подборе измерительного и режущего инструмента и т.д.

ЭС содержат, как правило, значительный объем знаний в конкретной предметной области. Знания хорошо организованы, закодированы, сопровождены совокупностью правил логического вывода и готовы для активного их использования при определении условий конкретной ситуации, представляющей интерес для пользователя. На выходе системы диагностика ситуации, рекомендации, советы, которые в хорошо организованной ЭС вполне соответствуют уровню высококвалифицированного специалиста, достаточно знакомого с ситуацией принятия решения. Важной особенностью ЭС является то, что любая рекомендация, выработанная ЭС, диагноз, суждение может быть объяснена при запросе пользователя.

К числу характерных особенностей ЭС, по мнению ряда авторов, относятся ограниченность их определенной предметной областью и способность объяснять цепочку рассуждений на понятном для пользователя языке. Одним из основных требований, предъявляемых к ЭС, является требование экономической выгодности. Если использование ЭС не представляет явной пользы для ЛПР, прибегающего к ее услугам, создание или внедрение такой ЭС не представляется оправданным.

ЭС должна иметь такие составляющие как базу знаний, машину вывода, модуль извлечения знаний и систему объяснений.

Остановимся несколько подробнее на каждой из них. База знаний обладает более широкими возможностями, чем обычная база данных. Если в базе данных данные фактически лишь хранятся и, по мере необходимости, извлекаются для использования, то в базе знаний дополнительно имеются возможности ее активного пополнения. Но в то же время опыт показал, что получение знаний является узким местом при создании ЭС, как и вообще ИС. В чем же причина? Во-первых экспертные знания относятся к категории слабоструктурированных, их трудно формализовать, доминируют качественные и неопределенные факторы. Получение такой информации, ее кодирование и использование в цепи логических рассуждений создает определенные проблемы, разработка надежных количественных моделей в этом случае оказывается, как правило, невозможной. Мы не говорим уже о таких трудностях, как значительный объем знаний эксперта о предметной области, конкретный характер знаний эксперта, связанных с теми или иными конкретными обстоятельствами, необходимость структуризации знаний при построении базы знаний.

1. Тип системы. Наиболее распространенная классификация типов системы включает собственно ЭС, системы, основанные на знаниях, но не соответствующие всем требованиям ЭС, расчетно-логические, комбинированные.

 2. Назначение системы. ЭС могут предназначаться для решения задач диагностики, обучения, интерпретации, выработки альтернативных вариантов решений.

3. Степень предметной ориентации системы. Она определяется в зависимости от того, является ЭС предметно-ориетированной системой либо "пустой" оболочкой для создания определенной разновидности ЭС, либо инструментальной, предназначенной для разработки с ее помощью "пустых" ЭС, обладающих несколько большей предметной ориентированностью.

4. Формализм представления знаний. Знания в ЭС могут представляться с помощью продукций, семантических сетей, фреймов и т. д.