3.17.04.03-3.17.04.04. Експертні системи . Лекція 5. 15

Лекція 5. ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ

• призначення та прин­ципи побудови;

• узагальнена архітектура;

• кла­си задач, які вирішуються за допомогою експертних систем

• етапи розробки;

• придбання знань;

• пошук та пояснення рішень.

Що стосується «експертних систем», то тут йдеться про окрему, так звану інтелектуальну, програму, яка здатна робити логічні висновки на основі знань у конкретній предметній області, забезпечуючи тим самим розв'язання необхідних задач. Не випадково багато хто зі спеціалістів вважає, що саме з «експертних систем» починається ера ШІ, оскільки ці системи виконують свої «умовиводи», звертаючись до бази знань.

1. Призначення експертних систем

На початку вісімдесятих років у дослідженнях зі штучного інтелекту сформувався самостійний напрямок, що одержав назву "експертні системи" (ЕС). Ціль досліджень ЕС полягає в розробці програм, які при вирішенні задач, важких для експерта-людини, отримують результати, що не уступають з якості й ефективності рішенням, які б отримав експерт. Дослідники в області ЕС для назви своєї дисципліни часто використають також термін "інженерія знань", уведений Е.Фейгенбаумом як "привнесення принципів й інструментарію досліджень із області штучного інтелекту у вирішення важких прикладних проблем, що вимагають знань експертів".

Програмні засоби (ПЗ), що базуються на технології експертних систем, або інженерії знань (надалі будемо використати їх як синоніми), одержали значне поширення у світі. Важливість експертних систем полягає в наступному:

• технологія експертних систем істотно розширює коло практичних задач, що розв'язуються з допомогою комп'ютерів, вирішення яких приносить значний економічний ефект;

• технологія ЕС є найважливішим засобом у вирішенні глобальних проблем традиційного програмування: тривалість й, отже, висока вартість розробки складних додатків;

• висока вартість супроводу складних систем, що часто в кілька разів перевершує вартість їхньої розробки; низький рівень повторного використання програм і т.п.;

• об'єднання технології ЕС із технологією традиційного програмування додає нові якості до програмних продуктів за рахунок: забезпечення динамічної модифікації додатків користувачем, а не програмістом; більшої "прозорості" додатка (наприклад, знання зберігаються на обмеженій природній мові (ПМ), що не вимагає коментарів до знань, спрощує навчання й супровід); кращої графіки; інтерфейсу й взаємодії.

На думку провідних спеціалістів, у недалекій перспективі ЕС знайдуть наступне застосування:

• ЕС будуть відігравати провідну роль у всіх фазах проектування, розробки, виробництва, розподілу, продажу, підтримки й надання послуг;

• технологія ЕС, що одержала комерційне поширення, забезпечить революційний прорив в інтеграції додатків з готових інтелектуально-взаємодіючих модулів.

ЕС призначені для так званих неформалізованих задач, тобто ЕС не відкидають і не заміняють традиційного підходу до розробки програм, орієнтованого на рішення формалізованих задач.

Неформалізовані задачі звичайно мають наступні особливості:

• помилковістю, неоднозначністю, неповнотою й суперечливістю вихідних даних;

• помилковістю, неоднозначністю, неповнотою й суперечливістю знань про проблемну область і розв'язувану задачу;

• великою розмірністю простору рішення, тобто перебір при пошуку рішення досить великий;

• динамікою, що передбачає зміну даних і знань.

Варто підкреслити, що неформалізовані задачі представляють великий і дуже важливий клас задач.

Експертні системи й системи штучного інтелекту відрізняються від систем обробки даних тим, що в них, в основному, використовується символьний (а не числовий) спосіб подання, символьний висновок й евристичний пошук рішення (а не виконання відомого алгоритму).

Експертні системи застосовуються для вирішення тільки важких практичних (не іграшкових) задач. По якості й ефективності вирішення експертні системи не уступають рішенням експерта-людини. Рішення експертних систем володіють "прозорістю", тобто можуть бути пояснені користувачеві на якісному рівні. Ця властивість експертних систем забезпечується їхньою здатністю міркувати про свої знання й робити висновки. Експертні системи здатні поповнювати свої знання в ході взаємодії з експертом. Необхідно відзначити, що в цей час технологія експертних систем використовується для вирішення різних типів задач (інтерпретація, прогнозування, діагностика, планування, конструювання, контроль, налагодження, інструктаж, керування) у найрізноманітніших проблемних областях, таких, як фінанси, нафтова й газова промисловість, енергетика, транспорт, фармацевтичне виробництво, космос, металургія, гірнича справа, хімія, целюлозно-паперова промисловість, телекомунікації й зв'язок й ін.

Комерційні успіхи до фірм-розроблювачів систем штучного інтелекту (СШІ) прийшли не відразу. Протягом 1960 - 1985 р. успіхи ШІ стосувалися в основному дослідницьких розробок, які демонстрували придатність СШІ для практичного використання. Починаючи приблизно з 1985 р. (у масовому масштабі з 1988 - 1990 р.), у першу чергу ЕС, а в останні роки системи, що сприймають природну мову (ПМ-системи), і нейронні мережі (НМ) стали активно використатися в комерційних додатках.

Варто звернути увагу на те, що деякі фахівці (як правило, фахівці в програмуванні, а не в ШІ) продовжують стверджувати, що ЕС і СШІ не виправдали очікувань, що покладали на них, і вмерли. Причини таких оман полягають у тому, що ці автори розглядали ЕС як альтернативу традиційному програмуванню, тобто вони виходили з того, що ЕС на самоті (в ізоляції від інших програмних засобів) повністю вирішують задачі, що стоять перед замовником. Треба відзначити, що на зорі появи ЕС специфіка використовуваних у них мов, технології розробки додатків і використовуваного устаткування (наприклад, Lisp-машини) давала підстави припускати, що інтеграція ЕС із традиційними, програмними системами є складною й, можливо, нездійсненною задачею при обмеженнях, що накладають реальними додатками. Однак у цей час комерційні інструментальні засоби (ІЗ) для створення ЕС розробляються в повній відповідності із сучасними технологічними тенденціями традиційного програмування, що знімає проблеми, що виникають при створенні інтегрованих додатків.

Причини, що привели СШІ до комерційного успіху.

Інтегрованість. Розроблено інструментальні засоби штучного інтелекту (ІЗ ШІ), що легко інтегруються з іншими інформаційними технологіями й засобами (з CASE, СУБД, контролерами, концентраторами даних і т.п.).

Відкритість і переносимість. ІЗ ШІ розробляються з дотриманням стандартів, що забезпечують відкритість і переносимість.

Використання мов традиційного програмування й робочих станцій. Перехід від ІЗ ШІ, реалізованих на мовах ШІ (Lisp, Prolog і т.п.), до ІЗ ШІ, реалізованих на мовах традиційного програмування (С, C++ і т.п.), спростив забезпечення інтегрованості, знизив вимоги додатків ШІ до швидкодії ЕОМ й об'єму оперативної пам'яті. Використання робочих станцій (замість ПК) різко збільшило коло додатків, які можуть бути виконані на ЕОМ з використанням ІЗ ШІ.

Архітектура клієнт-сервер. Розроблені ІЗ ШІ, що підтримують розподілені обчислення по архітектурі клієнт-сервер, що дозволило: знизити вартість устаткування, використовуваного в додатках, децентралізувати додатка, підвищити надійність і загальну продуктивність (тому що скорочується кількість інформації, що пересилає між ЕОМ, і кожен модуль додатка виконується на адекватному йому встаткуванні).

Проблемно/предметно-предметно-орієнтовані ІЗ ШІ. Перехід від розробок ІЗ ШІ загального призначення (хоча вони не втратили своє значення як засіб для створення орієнтованих ІЗ) до проблемно/предметно-предметно-орієнтованих ІЗ ШІ забезпечує: скорочення термінів розроблення додатків; збільшення ефективності використання ІЗ; спрощення й прискорення роботи експерта; повторне використання інформаційного й програмного забезпечення (об'єкти, класи, правила, процедури).