Современные информационные технологии экспертных систем.
Экспертные системы, основанны на использовании искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.
Под искусственным интеллектом обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением.
Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость.
Сформулирована в конце 70-х 19 века. Японский проект разработки машин 5-го поколения.
Применяются для решения неформализованных задач, обладающих хотя бы одной из следующих характеристик:
Задачи не могут быть представлены в числовой форме;
Исходные данные о предметной области обладают неоднозначностью, неточностью, противоречивостью.
Цели нельзя выразить с помощью четко определенной целевой функции;
Не существует однозначного алгоритмического решения задачи;
Алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать по причине большой размерности пространства решений и ограничений на ресурсы времени, памяти.
Классификационная задача распознавания ситуаций. Основной метод- дедуктивный логический вывод.
Классы экспертн.систем:
1)Классифицирующая - задача распознавания информации(метод дидуктивно - логический вывод)
2)Доопределяющие - неполностью опередел. знаний. Задача- интерпритаций нечётких знаний и выбора альтернативных направлений решений. Методы обработки-вероятностн.подходов, коэфф-ты уверенности, нечёткая логика.
3)Трансформирующие-повторяющая преобразование знаний в процессе решения задач. Метод обработк: -генерация и проверка гипотез(раскрытие престпуления из гипотиз)
-логика предположений и умолчаний.
-использование метознаний для устранения неопределенности в ситуации(проверка алиби, открытие алмазов там где не должно быть)
4)Мультиагентные-интеграция разнородных систем знаний, кот. Обмениваются между собой полученными результатом.(коммуникацон. Узел)
Методы обработки:
Генерация, проверка гипотез;
Логика предположений и умолчаний;
Использование метазнаний для устранения неопределенности в ситуации
Мультиагентные системы- интеграция разнородных источников знаний, которые обмениваются между собой полученными результатами (коммуникационный узел).
Основные компоненты современных информационных технологий экспертных систем.
Основные компоненты экспертной системы
Интерфейс пользователя. Менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации их нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным.
База данных. Она содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется.
База знаний содержит знания и набор правил, полученных от эксперта, по сути факты, описывающие проблемную область; правила, что делать в данной конкретной ситуации. Состоит из условия, которое может выполнятся или нет и н действия, которое нужно произвести если условия выполняются.
Интерпретатор. Это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление) находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.
Модуль создания системы. Он служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем.
Для предоставления базы знаний специально разработаны языки Лисп и Пролог, хотя можно использовать и любой известный алгоритмический язык.
Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.
Доп. Блоки: блок расчетов, блок ввода, корректировки данных.
Модуль создания системы работает на основании одного из 3-х подходов:
1)Использование программирования
2)Использование оболочки экспер. Систем
3)Специализированные устройства нейронные сети.
Особенности экспертных систем
Основаны на использовании искусственного интеллекта.
Под искусственным интеллектом понимают действия, которые если бы исходили от человека, то назывались бы интеллектуальными.
1) Решают неструктурированные задачи; 2)Использование опыта эксперта;
3)Два режима работы ( приобретение знаний, консультация);
4) Технология экспертных систем может пояснять порядок решения, давать рекомендации;
5)Использование нового компонента- базы знаний.