16. Организация званий в экспертных системах.

Организация знаний выделяется в самостоятельную задачу, так как она возникает для любого языка представления и способы решения этой задачи является одинаковыми, либо сходными вне зависимости от используемого формализма. Для специалистов в области искусственного интеллекта термин «знания» означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя «интеллектуально». Эта информация принимает форму фактов и правил.

Факты и правила в ЭС не всегда либо истинны, либо ложные. Иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется «коэффициентам уверенности». Многие правила экспертной системы являются эвристиками, т. е. эмпирическими правилами или упрощениями, которые эффективно ограничивают поиск решения. Экспертная система использует эвристики, потому что задачи, которые она решает, будь то поиск новых месторождений или согласование исков, как правило, трудны и не до конца понятны. Эти задачи не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод даёт приемлемое решение в большинстве случаев.

В круг вопросов, решаемых при представлении знаний включают следующие:

- определение состава представляемых знаний;

- организацию знаний;

- представление знаний, т.е. определение модели представления.

Состав знаний ЭС определяется следующими факторами:

- проблем ной средой:

- архитектурой экспертной системы;

- потребностями и целями пользователей;

- языком общения.

Для статической э.с. и для ее функционирования требуются следующие знания:

- знания о процессе решения задачи (т.е. управляющие знания), используемые интерпретатором (решателем);

- знания о языке общения и способах организации диалога, используемые лингвистическим процессором (диалоговым компонентом);

- знания о способах представления и модификации знаний, используемые компонентом приобретения знаний;

- поддерживающие структурные и управляющие знания, используемые объяснительным компонентом.

Для динамической Э.С., кроме того, необходимы следующие знания:

1) знания о методах взаимодействия с внешним окружением;

2) знания о модели внешнего мира.

17. Отличия эс от традиционных программ.

Главное различие состоит в том, что ЭС манипулируют знаниями, тогда как обычные программы манипулируют данными.

Отличия:

1)Компетентность (ЭС должна достигать в конкретной предметной области того же уровня, что и эксперты)

2)Глубина (глубокие знания и эффективная работа в решении трудных нетривиальных задач)

3)Символьные(исп трудоемкие математич вычисления)

4)Самосознание (имеют знания, позволяющие рассуждать об их собств. действиях)

Традиционные программы	ЭС
Обработка данных	Инженерия знаний
Представление и использование данных	Представление и использование знаний
Алгоритмы	Эвристики
Повторный прогон	Процесс логического вывода
Эффективная обработка больших баз данных	Эффективная обработка баз знаний

Экспертные системы делают ошибки. Существует еще одно очень важное отличие ЭС от традиционных программ. Тогда как традиционные программы разрабатываются таким образом, чтобы каждый раз порождать правильный результат, ЭС разработаны с тем, чтобы вести себя как эксперты, которые, как правило, дают правильные ответы, но иногда способны ошибаться. В отличие от обычных программ, они имеют потенциальную способность учиться на своих ошибках.