Экспертные системы. Учебное пособие по специальности 080801 «Прикладная информатика (в информационной сфере)»

Использование фреймовых моделей целесообразно в тех проблемных областях, в которых важную роль для решения задач играют ожидаемые результаты относительно вида и содержания данных, например, при интерпретации визуальных сцен или распознавании речи. Так, в системах, работающих по запросам на естественных языках, должны обеспечиваться понимание смысла входной фразы и формирование правильного ответа. Это достигается путем механизмов сопоставления фреймов, построенных на запросах, с фреймами базы знаний и получения в результате этого фреймов, в которых все слоты заполнены.

Во фреймовых моделях представления знаний отдается предпочтение режиму вывода перед интерактивным режимом, т. е. делается все возможное, чтобы извлечь информацию из базы знаний, и только в случае неудачи система связывается с пользователем для получения этих данных.

Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.

Модели знаний – продукционная, фреймовая, семантических сетей – обладают практически равными возможностями представления знаний. Дополнительно каждая модель знаний обладает следующими свойствами:

продукционная модель позволяет легко расширять и усложнять множество правил вывода;

фреймовая модель позволяет усилить вычислительные аспекты обработки знаний за счет расширения множества присоединенных процедур;

модель семантических сетей позволяет расширять список отношений между вершинами и дугами сети, приближая выразительные возможности сети к уровню естественного языка.

Контрольные вопросы

1.Дайте определение экспертной системы.

2.Какими особенностями обладают неформализованные задачи?

3.В каких случаях оправдано использование экспертных систем?

4.Назовите типы задач, решаемых экспертными системами.

41

5.Какие экспертные системы называются статическими?

6.Какие требования предъявляются к динамическим экспертным системам?

7.Дайте определение квазидинамической экспертной системе.

8.Охарактеризуйте классификацию экспертных систем по степени интеграции с другими программами.

9.Выделите главные компоненты, присутствующие в любой экспертной системе.

10.Какие компоненты в общем случае может содержать экспертная система?

11.Выделите этапы создания экспертных систем.

12.На каком этапе создания ЭС проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач?

13.Какие задачи решаются на каждом из этапов разработки экспертных систем?

14.Охарактеризуйте метод приобретения знаний по примерам.

15.Какие виды логического вывода Вы знаете?

16.Выделите области применения абдукции.

17.Почему логические модели не получили большого распространения?

18.Дайте определение понятию «продукционное правило».

19.Выделите компоненты продукционной системы.

20.Определите способы вывода в продукционных системах.

21.Назовите условия запуска демонов и присоединенных процедур в продукционных моделях.

22.Разработайте продукционные правила для системы локализации неисправностей телевизора (автомобиля, компьютера, другой сложной системы).

23.Сформулировать ответ, который бы дала ЭС, основанная на продукционных методах представления данных, используя прямую осуществляют и обратную цепочку рассуждений.

Имеется фрагмент базы знаний из трех правил:

Правило 1: ЕСЛИ «в стране происходит падение курса национальной валюты», ТО «материальное положение населения ухудшается», Правило 2: ЕСЛИ «объемы производства в стране падают», ТО «курс национальной валюты снижается»,

42

Правило 3: ЕСЛИ «материальное положение населения ухудшается», ТО «уровень смертности в стране возрастает».

В систему поступили данные – «в стране высокий уровень падения объемов производства».

24.Представить в табличной форме фрейм «Студент».

25.Система «Занятие» состоит из следующих элементов: студент, преподаватель, учебник, тетрадь, классная доска, мел, парта, преподавательский стол, аудитория. Построить семантическую сеть, в которой вершинами будут перечисленные объекты, а дугами – отношения между ними.

26.Описать семантическую сеть, относящуюся к понятию «экспертные системы».

27.Что такое фреймы?

28.Определите характер описания информации во фреймовых представлениях.

29.В каких проблемных областях целесообразно использовать фреймовые модели представления знаний?

30.Выделите преимущества и недостатки фреймовой модели.

Тест для самоконтроля

1.К какому классу задач следует отнести задачу конструирования различных взаимосвязей описаний объектов друг с другом, про-

верки соответствия этих конфигураций установленным ограничениям и требованиям?

Варианты ответа:

1)Интерпретация;

2)Прогнозирование;

3)Проектирование;

4)Планирование.

2.К какому классу задач следует отнести задачу, при которой сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами?

Варианты ответа:

1)Планирование;

2)Мониторинг;

43

3)Обучение;

4)Управление.

3.Экспертная система, работающая непосредственно в режиме консультаций с пользователем для решения задач, в которых не требуется привлекать традиционные методы обработки данных (расчеты, моделирование и т. д.), – это

Варианты ответа:

1)автономная ЭС;

2)гибридная ЭС;

3)квазидинамическая ЭС;

4)статическая ЭС.

4.ЭС, разрабатываемые в таких предметных областях, в которых исходная информация о предметной области или окружающем мире, на основе которой решается задача, не изменяется за время решения задачи, – это

Варианты ответа:

1)автономная ЭС;

2)гибридная ЭС;

3)квазидинамическая ЭС;

4)статическая ЭС.

5.Экспертная система, представляющая программный комплекс, соединяющий стандартные пакеты прикладных программ (ППП) (например, математическую статистику, линейное программирование или системы управления базами данных) и средства манипулирования знаниями, – это Варианты ответа:

1)автономная ЭС;

2)гибридная ЭС;

3)квазидинамическая ЭС;

4)статическая ЭС.

44

6.ЭС, разрабатываемые в таких предметных областях, в которых информация о предметной области изменяется за время решения за-

дачи, – это Варианты ответа:

1)автономная ЭС;

2)гибридная ЭС;

3)динамическая ЭС;

4)статическая ЭС.

7.На каком этапе создания ЭС проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач?

Варианты ответа:

1)идентификация;

2)концептуализация;

3)формализация;

4)выполнение.

8.На каком этапе создания ЭС осуществляется наполнение экспертом базы знаний?

Варианты ответа:

1)идентификация;

2)концептуализация;

3)выполнение;

4)обучение.

9.Выделите главные компоненты, которые проявляются в каждой экспертной системе:

1)база знаний;

2)механизм вывода;

3)пользовательский интерфейс;

4)подсистема верификации знаний.

10.Выберите элементы механизма вывода экспертной системы: Варианты ответа:

1)интерпретатор;

2)планировщик;

45

3)рабочая область;

4)подсистема объяснения.

11.Эвристическое обучение – это Варианты ответа:

1)обучение на основе выводов по индукции;

2)обучение на основе выводов по аналогии;

3)приобретение знаний на метауровне;

4)параметрическое обучение.

12.К методу приобретения знаний из примеров относятся: Варианты ответа:

1)параметрическое обучение;

2)обучение на основе выводов по аналогии;

3)обучение без выводов;

4)приобретение знаний на метауровне.

13.Выделите основные виды логического вывода: Варианты ответа:

1)дедукция;

2)индукция;

3)абдукция;

4)интродукция.

14.В продукционных моделях каждая продукция состоит из: Варианты ответа:

1)условий;

2)действий;

3)блоков;

4)меток.

15.Под фреймом понимают:

Варианты ответа:

1)направленный граф с помеченными вершинами и дугами, в котором вершины соответствуют конкретным объектам, а дуги, их соединяющие, отражают имеющиеся между ними отношения;

46

2)минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов;

3)набор правил вида «условие – действие», где условиями являются утверждения о содержимом некой базы данных, а действия представляют собой процедуры, которые могут изменять содержимое базы данных.

16. Если понятия простые, отношения между ними выражаются в языке исчисления предикатов, способ рассуждения дедуктивный, то для представления знаний целесообразно использовать:

Варианты ответа:

1)логические модели;

2)фреймовые модели;

3)продукционные модели;

4)подходящий формализм отсутствует.

47

Глава 2. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

2.1. Классификация инструментальных средств разработки экспертных систем

Программные средства, базирующиеся на технологии и методах искусственного интеллекта, получили в мире значительное распространение. Их важность, и в первую очередь важность экспертных систем, состоит в том, что они существенно расширяют круг практически значимых задач, которые можно решать на компьютерах, что приносит значительный экономический эффект.

При разработке практически всех инструментальных средств за основу принимается методология автоматизации проектирования на базе использования прототипов. По отношению к программному обеспечению термин «прототип» означает «работающая модель программы, которая функционально эквивалентна подмножеству конечного продукта».

Идея состоит в том, чтобы на ранней стадии работы над проектом разработать упрощенную версию конечной программы, которая могла бы послужить доказательством продуктивности основных идей, положенных в основание проекта. Прототип должен быть способен решать какую-либо из нетривиальных задач, характерных для заданной области применения. На основе анализа опыта работы с прототипом разработчики могут уточнить требования к системе в целом и ее основным функциональным характеристикам. Работоспособность прототипа может послужить очевидным доказательством возможности решения проблем с помощью создаваемой системы еще до того, как на ее разработку будут потрачены значительные средства.

Тот факт, что при разработке экспертных систем есть возможность сначала построить и всесторонне испытать прототип, позволяет избежать множества переделок в процессе создания рабочей версии системы. Но технология последовательного наращивания функциональных возможностей влечет за собой и проблему интеграции новых функций с реали-

48

зованными в предыдущих вариантах. Инструментальные средства разработки экспертных систем и создавались, в первую очередь, с целью преодоления возникающих при этом сложностей на основе модульного представления знаний.

По своему назначению и функциональным возможностям инструментальные программы, применяемые при проектировании экспертных систем, можно разделить на следующие категории:

1)языки программирования;

2)оболочки экспертных систем;

3)средства автоматизации проектирования экспертных систем. На выбор инструментального средства разработки ЭС оказывают

влияние следующие факторы:

затраты труда на построение ЭС или ее прототипа с помощью данного инструментального средства;

эффективность функционирования ЭС, построенной на основе данного средства;

квалификация разработчика, необходимая для его применения.

Языки программирования

К наиболее распространенным языкам программирования, предназначенным для решения задач искусственного интеллекта, относятся Лисп и Пролог. Есть и менее распространенные языки искусственного интеллекта, например, РЕФАЛ, разработанный в России.

Также одним из наиболее известных представителей таких языков является OPS5. Он прост в изучении и предоставляет программисту гораздо более широкие возможности, чем типичные специализированные оболочки.

Универсальность языков програмирования меньше, нежели у традиционных языков, но ее потерю языки искусственного интеллекта компенсируют богатыми возможностями по работе с символьными и логическими данными, что крайне важно для задач искусственного интеллекта.

На основе языков искусственного интеллекта создаются специализированные компьютеры (например, Лисп-машины), предназначенные

49

для решения задач искусственного интеллекта. Недостаток этих языков – неприменимость для создания гибридных экспертных систем.

Общим недостатком языков программирования для создания экспертных систем являются: большое время разработки готовой системы, необходимость привлечения высококвалифицированных программистов, трудности с модификацией готовой системы. Все это делает применение языков программирования для реализации ЭС весьма дорогостоящим и трудоемким.

Следует отметить, что большинство подобных языков так и не было доведено до уровня коммерческого продукта и представляет собой скорее инструмент для исследователей.

Оболочки экспертных систем

Под оболочками экспертных систем понимают «пустые» версии существующих экспертных систем, т. е. готовые экспертные системы без базы знаний.

Системы этого типа создаются, как правило, на основе какой-либо экспертной системы, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системы-прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и оставляются те, которые не имеют узкой специализации.

Примером такой оболочки может служить EMYCIN (Empty MYCIN – пустой MYC1N), которая представляет собой незаполненную экспертную систему MYCIN. В EMYCIN сохранен интерпретатор и все базовые структуры данных – таблицы знаний и связанный с ними механизм индексации. Оболочка дополнена специальным языком, улучшающим читабельность программ, и средствами поддержки библиотеки типовых случаев и заключений, выполненных по ним экспертной системой. Дальнейшим развитием оболочки EMYCIN явились системы S.1 и М.4, в которых механизм построения цепочки обратных рассуждений, заимствованный из EMYCIN, объединен с фреймоподобной структурой данных и дополнительными средствами управления ходом рассуждений.

Основным свойством оболочек является то, что они содержат все компоненты ЭС в готовом виде и их использование не предполагает про-

50