Завдання до срс №11

Виконання індивідуального завдання у середовищі MS Accеss.

Студенти отримують у викладача варіанти завдань.

Завдання до практичного заняття №27

Тема 11. Експертні та навчальні системи Перелік питань за темою:

1. Основні концепції штучного інтелекту.

2. Характеристики експертних систем.

3. Структура експертної системи.

4. Методи реалізації експертних систем.

5. Галузі застосування експертних систем.

Короткі теоретичні відомості

Штучний інтелект – це така програмна система, що імітує на комп’ютері мислення людини. Він передбачає простий структурний підхід до розробки складних програмних систем прийняття рішення. Для створення такої системи потрібно:

• вивчити розумовий процес людини, яка розв’язує певні задачі або приймає рішення у певній ділянці знань;

• виділити основні позиції цього процесу;

• розробити програмні засоби, які б реалізували ці позиції за допомогою комп’ютера.

Щоб зробити програму інтелектуальною, її потрібно наповнити множиною високоякісних спеціальних знань про певну предметну галузь.

Комплекс таких програм, кожна з яких є експертом у первинній предметній галузі, називають експертними системами. Основна відмінність між експертними системами та традиційними програмами полягає в тому, що експертні системи маніпулюють знаннями, а звичайні програми – даними.

Інженерія знань – технологія побудови експертних систем. Це процес взаємодії автора експертної системи (інженера знань) з одним або кількома експертами у певній предметній області.

Характеристики експертної системи:

• застосовує досвід мислення найбільш кваліфікованих експертів у даній ділянці знань, що призводить до точних, творчих та ефективних рішень;

• інституційна пам'ять (експерт змінюється, а його досвід залишається);

• прогностичні можливості, тобто використання принципу «Що буде якщо..»

• її використовують для навчання й тренування працівників та спеціалістів.

Структура експертної системи

У роботі з експертною системою беруть участь:

• сама експертна система;

• експерт;

• інженер знань;

• засіб побудови експертної системи;

• користувач.

Деякі правила експертної системи є евристичними, тобто емпіричними правилами чи спрощеннями, що ефективно обмежують процес рішення. Такі правила не піддаються точному математичному або алгоритмічному розв'язанню. Алгоритмічний метод гарантує коректне чи оптимальне розв’язання задачі.

Відокремлені знання про предметну галузь називають базою знань, а загальні знання – механізмом виводу. Усі програми, що працюють зі знаннями, які організовані за допомогою бази знань і механізму виводу, називають системами, що ґрунтуються на знаннях.

База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (або інші знання), які використовують ці факти як основу для прийняття рішення. Механізм виводу містить інтерпретатор, що визначає, яким чином застосовувати новий порядок для виведення нових знань, і диспетчер, що встановлює порядок застосування цих знань.

В даний час є порожні експертні системи (оболонки), які не містять знань у проблемній ділянці майбутнього застосування. Відомі такі порожні експертні системи: GURU, EMYC/N, Інтерексперт, ЕКСПЕРТ тощо.

Галузі застосування експертних систем:

1) Управління фінансами: дозвіл на надання кредитів, консультації з питань, які стосуються інвестицій, податків, процентних ставок тощо.

2) Стратегічні рішення: консультації з приводу планування проектів і аналізу їх результатів.

3) Виробництво: процеси моніторингу і контролю якості продукції; планування розміщення; пошук несправностей у великих системах.

4) Управління людськими ресурсами: навчання в окремих галузях; визначення кваліфікації кандидатів на отримання посади.

5) Маркетинг: автоматичні відповіді на запити покупців; організація і ведення телемаркетингових центрів; моделювання споживчого попиту.