Методическое пособие 391

ошибочно действие правила, то трудно предсказать конечный результат. Правило может быть ошибочно, если при корректности его условия и действия нарушено соответствие между ними.

Нередко к ошибкам в работе ЭС приводят применяемые управляющие стратегии. Изменение стратегии бывает необходимо, например, если ЭС анализирует сущности в порядке, отличном от "естественного" для эксперта. Последовательность, в которой данные рассматриваются ЭС, не только влияет на эффективность работы системы, но и может приводить к изменению конечного результата. Так, рассмотрение правила А до правила В способно привести к тому, что правило В всегда будет игнорироваться системой. Изменение стратегии бывает также необходимо и в случае неэффективной работы ЭС. Кроме того, недостатки в управляющих стратегиях могут привести к чрезмерно сложным заключениям и объяснениям ЭС.

Критерии оценки ЭС зависят от точки зрения. Например, при тестировании ЭС-1 главным в оценке работы системы является полнота и безошибочность правил вывода. При тестировании промышленной системы превалирует точка зрения инженера по знаниям, которого в первую очередь интересует вопрос оптимизации представления и манипулирования знаниями. И, наконец, при тестировании ЭС после опытной эксплуатации оценка производится с точки зрения пользователя, заинтересованного в удобстве работы и получения практической пользы

На этом этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность ЭС для конечного пользователя. Пригодность ЭС для пользователя определяется в основном удобством работы с ней и ее полезностью. Под полезностью ЭС понимается ее способность в ходе диалога определять потребности пользователя, выявлять и устранять причины неудач в работе, а также удовлетворять указанные потребности пользователя (решать поставленные задачи). В свою очередь, удобство

101

работы с ЭС подразумевает естественность взаимодействия с ней (общение в привычном, не утомляющем пользователя виде), гибкость ЭС (способность системы настраиваться на различных пользователей, а также учитывать изменения в квалификации одного и того же пользователя) и устойчивость системы к ошибкам (способность не выходить из строя при ошибочных действиях неопытного пользователях).

В ходе разработки ЭС почти всегда осуществляется ее модификация. Выделяют следующие виды модификации системы: переформулирование понятий и требований, переконструирование представления знаний в системе и усовершенствование прототипа.

3.7. Выбор инструментальных средств реализации экспертной системы

На этапе реализации экспертной системы происходит физическое наполнение базы знаний и настройка всех программных механизмов в рамках выбранного инструментального средства, а при необходимости и

программные оболочки, генераторы (интегрированные среды), языки представления знаний (языки программирования). Оболочки (или так называемые пустые экспертные системы)

программирование, а с другой стороны, усложняет разработку базы знаний вследствие возможного несоответствия формализма системы требованиям структуры. Использование

102

областей, при необходимости предоставляют возможность

разработка в ущерб производительности, в то время как на этапе разработки промышленной версии на первый план выходит обеспечение эффективности функционирования.

На выбор инструментальных средств экспертной системы, в основе которых лежит определенный метод представления знаний, основное влияние оказывает класс решаемых задач (проблемных областей) и соответственно характер полученной концептуальной модели, определяющий множество требований в части отображения объектов, действий над объектами, методов обработки

требований. Тогда сущность алгоритма выбора инструментальных средств сводится к наложению требований проблемной области к формализмам знаний на возможности инструментальных средств и определению наилучших по заданным ограничениям.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработка и развитие интеллектуальных информационных систем как одного из основных направлений искусственного интеллекта в настоящее время являются интенсивно развивающейся областью знаний и прикладных исследований в различных областях человеческой деятельности. Значительные усилия ученых и специалистов направлены на решение проблемы, связанной с извлечением глубинных знаний экспертов на основе новых методов инженерии знаний (репертуарных решеток, многомерного шкалирования, метафорического подхода), а также разработки текстологических методов извлечения знаний. Перспективным является использование гибридных моделей представления знаний (фреймово- -продукционных, нейрологических, нейросемантических сетей). Постоянно совершенствуются инструментальные средства построения ИИС, в том числе естественно-языковые интерфейсы, интеллектуальные редакторы БЗ, интерпретаторы правил логического вывода. Актуальность разработки экспертных систем подтверждается все более возрастающей их ролью при решении задач проектирования, прогнозирования, диагностики, планирования.

104

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Смолин, Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций [Текст] / Д.В. Смолин. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 264 с.

2.Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем [Текст] / Т.А.Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. – СПб., 2001. – 384 с.

3.Тельнов, Ю.Ф. Проектирование баз знаний [Текст]: учеб. пособие / Ю.Ф. Тельнов, А.А. Скорова, Н.В. Андреева. –

М.: МЭСИ, 1992. – 100 с.

4.Тельнов, Ю.Ф. Интеллектуальные системы обработки данных [Текст]: учеб. пособие / Ю.Ф. Тельнов, С.М. Диго, Т.М.

Полякова. – М.: МЭСИ, 1989. – 102 с.

5.Искусственный интеллект [Текст]. В 3 ч. Ч. 1. Системы общения и экспертные системы / под ред. Э.В. Попова. – М.: Радио и связь, 1990. – 461 с.

6.Искусственный интеллект [Текст]. В 3 ч. Ч.2. Модели

иметоды / под ред. Д.А.Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990. – 304 с.

7.Искусственный интеллект [Текст]. В 3 ч. Ч. 3. Программные и аппаратные средства / под. ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. – М.: Радио и связь, 1990. – 320 с.

8.Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта [Текст] / под ред. Д.А. Поспелова. –

М.: Наука, 1986. – 312 с.

105

106

Учебное издание

Литвиненко Юлия Владимировна

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

В авторской редакции

Компьютерная верстка Ю.В. Литвиненко

Подписано к изданию 22.12.2014

Объем данных 1,10 Мб

ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

394026 Воронеж, Московский просп., 14