Експертні системи

Експертне знання – поєднання теоретичного розуміння проблеми і набору евристичних правил для її вирішення, які, як свідчить досвід, є ефективними в даній предметній галузі. Експертні системи створюються за допомогою запозичення знань у людини-експерта і кодування їх у форму, яку комп’ютер може застосувати до аналогічних проблем. Стратегія експертних систем базується на знаннях людини-експерта. Багато програм описують носії знань про предметну галузь. Проте більшість експертних систем є результатом співпраці між експертом (лікар, хімік, геолог чи інженер) та незалежним фахівцем з ШІ. Експерт надає відповідні знання про предметну галузь, описує свої методи прийняття рішень, демонструє ці навички на прискіпливо відібраних прикладах. Фахівець з ШІ, або інженер із знань (розробник експертних систем), відповідає за реалізацію цього знання в програмі, яка повинна працювати ефективно і зовнішньо розумно. Експертні здатності програми перевіряють, даючи її пробні задачі. Експерт піддає критиці поведінку програми, а в її базу знань вносить потрібні зміни. Процес повторюється доти, доки програма не досягне потрібного рівня працездатності.

Однією з перших, використаних спеціально для предметної галузі знання, була система DENDRAL, розроблена у Стенфорді наприкінці 1960-х. Її задумали для визначення будови органічних молекул з хімічних формул та спектрографічних даних про хімічні зв’язки у молекулах. Оскільки органічні молекули дуже великі, то чисельність можливих структур цих молекул є також значною. DENDRAL розв’язує проблему великого простору перебору, застосовуючи евристичні знання експертів-хіміків до розв’язання задачі визначення структури. Методи DENDRAL, як з’ясувалося, досить працездатні. Ця програма однією з перших використала специфічне знання для досягнення рівня експерта під час розв’язання задач, проте методика сучасних експертних систем пов’язана з іншою програмою – MYCIN, в якій використано знання експертів медицини для діагностування в лікуванні спінального менінгіту та бактеріальних інфекцій крові.

Програма MYCIN, розроблена у Стенфорді в 1970-х роках, однією з перших звернулася до проблеми прийняття рішень на основі ненадійної чи недостатньої інформації. Вона видає чіткі й логічні пояснення своїм міркуванням, користуючись структурою керуючої логіки, яка відповідає специфіці предметної галузі, та критеріями для надійного оцінювання своєї роботи. Багато методик розробки експертних систем, що застосовуються сьогодні, було вперше розроблено в межах проекту MYCIN.

До інших класичних експертних систем сьогодні належать: програма PROSPECTOR (визначає можливі рудні родовища та їх типи, базуючись на геологічних даних про місцевість); програма INTERNIST (застосовуються для діагностування у сфері медицини внутрішніх органів); програма Dipmeter Advisor (інтерпретує протоколи буріння нафтових скважин) та ін. Багато експертних систем розв’язують сьогодні задачі в медицині, освіті, бізнесі, дизайні, наукових дослідженнях. Більшість експертних систем написано для спеціалізованих галузей, які добре вивчені і мають чітко визначені стратегії прийняття рішень. Проблеми, що визначені на нечіткій основі „здорового глузду”, такими засобами розв’язати складніше. Тому переоцінювати можливості такої технології не варто.

Для цієї галузі характерними є такі проблеми: труднощі у передачі ґрунтовних знань предметної галузі; брак здорового глузду та гнучкості; нездатність дати осмислені пояснення; труднощі в тестуванні; обмежені можливості навчання на досвіді. Проте, незважаючи на ці обмеження, експертні системи довели свою цінність та потребу в багатьох важливих додатках.