32.Экспертные системы: структура, назначение, классификация. Методы построения экспертных систем. Понятие о инженерии знаний.

ЭС – система моделирующая поведение человека-эксперта в какой-то области знаний

Современные ЭС создаются на основе баз знаний, используют интеллектуальный интерфейс, интеллектуальные подсистемы вывода ответа на запрос, использующие нечеткую логику и интеллектуальный анализ данных. Для работы и обслуживания ЭС даже введен специальный инженер по знаниям, который должен следить за качеством используемых знаний.

Общая харак-ка, назначение ЭС.

На сегодняшний день самое важное – сфера создания экспертных систем.

Часто формируют динамическую часть БЗ.

В настоящее время ЭС не мыслятся без СО. СО служит для модернизации всех структур ЭС. СО формируется как отдельная система, тогда когда ней используются средства построения и добычи знаний.

Знания- не просто факты, их нужно обрабатывать и сжать.

В современных системах стремятся перейти к естественному интерфейсу.

Назначение ЭС

Моделировать работу человека- эксперта. Ему задают вопросы он выдаёт ответ. Вопрос должен быть формализован. Их принято называть запросами.

Запросы, которые можно подавать ЭС, определяют её область применения. Чем шире эта область, тем больше применения ЭС, но теряются скорость и точность работы. ЭС строит ответы на вопросы исходя из соей БЗ.

При создании ЭС существует этап заполнения БЗ. И предусматривают какой- либо метод накопления, обработки, совершенствования и оптимизации знаний. Наилучший вариант самообучения, но приходится иметь инженера знаний.

Пользователь – это человек, который получает информацию от экспертной системы, а так же может закладывать факты и правила в эту систему.

Интерфейс – это программа, которая обеспечивает взаимодействие пользователя с экспертной системой (ввод, вывод информации).

Общая схема ЭС:

Структура экспертной системы.

1. Пользователь- человек; который получает сведения из ЭС, и может закладывать факты и правила в ЭС.

2. Интерфейс- программа, которая обеспечивает взаимодействие пользователя с ЭС.

3. МЛВ- набор правил, которые позволяют строить ответы на запросы со стороны интерфейса обращается к БЗ.

4. БЗ- набор правил и фактов, которые не вошли в МЛВ.

МЛВ и БЗ взаимно обмениваются информацией. МЛВ может изменить, удалить, добавить факты.

База Знаний

Зависит от модели представления знаний

Для логической БЗ (Пролог) состоит из набора сущностей:

Факты – связывают константы

Правила – связывают элементы с помощью условия

Механизм логического вывода (МЛВ) – набор правил, которые позволяют строить ответы на запросы со стороны интерфейса. За необходимыми данными этот блок обращается к базе знаний. БЗ – набор фактов и некоторых правил, которые не входят в МЛВ. МЛВ и БЗ взаимно обмениваются информацией – это значит, что МЛВ может изменить, удалить или добавить какие-то факты. Часто для этого формируют динамическую часть БЗ.

Системы Обучения – система обучения. В настоящее время экспертные системы содержат системы обучения. Она служит для модернизации структур всей системы: изменения интерфейса, механизма ввода, вывода БЗ. СО формируется как отдельная система тогда, когда в ней используются средства построения и добычи знаний. Т.е. знания это не просто факты, их еще необходимо обработать и сжать в виде спец-х правил.

Интеллектуальный интерфейс

В современных системах стремятся перейти к естественному интерфейсу, близкому человеку (естественный язык, восприятия образов, интеллектуальный диалог).

ЭС задают вопросы, она выдает ответ. Вопрос\Запрос должен быть формализован (построен по определенным правилам).

Интелектуальный анализ данных

В ИАД 2 основные технологии:

Раскопка знаний\данных: Data Mining – это переработка большого объема данных с попыткой выявить взаимосвязь (ассоциативные методы анализа, логические методы – дедукция, индукция, абдукция).

Открытие знаний\данных: KnowLeadge Discovery – обобщение, кластеризация и классификация знаний.

Интеллектуальные ЭС.

Наибольшее развитие получили ИИС. Сравним интеллектуальные ИС (ИИС) и обычные ИС. Их отличия:

1. Изменение интерфейса. Стараются сделать его интеллектуальным. Здесь интерфейс активный, т. е. инф. Система становится агентной системой. Агент – это развитие понятия «объект». Объект, также как и фрейм соединяет в себе св-ва и методы, с пом. которых можно изменять эти св-ва и выполнять какие-то действия. Т. О. объект может реагировать на события(событийное управление). Агент дополнительно к этому имеет внутренние методы, которые побуждают его к действию – сбор фактов и изучение ситуации, приспосабливание к ситуации, установление контактов с др. объектами и пользователями, стремление к некой сверхзадаче. На сегодн. день сущ как одноагент., так и многоагентные системы. Интерфейс информац-ой агентной системя отл. тем, что агентная система не просто отв. На вопросы, но и сама стремится задать уточняющий вопрос и т. д.

2. Изменение структуры данных. Расширяются формы представления данных, т. е. помимо стандартных моделей появляются новые модели данных. Принято разделять данные на БД и БЗ. БЗ – набор правил, с пом. которых м. разыскивать данные в БД. Принято формировать БЗ в виде хранилища данных. Хр. данных характерно для СУБД ORACLE, Informix. В каждом хранилище данных сущ. программа, кот. Обрабатывает данные и формирует БЗ по двум осн. технологиям: раскопки знаний, открытие знаний. Разница между технологиями определяется методами правил БЗ. Раскопка знаний наз. OLAP и Data Mining. Открытие – Knowledge Discovery. Data Mining – перерабатывание большого объёма данных с попыткой выявить взаиамосвязь; откр. знаний – это значит установить скрытую связь. Кроме программы обработки в хранилище данных важную роль игр. Формирование структуры БД. Как известно, сущ. так называемые правила нормализации данных. Следующим этапом является формирование такой структуры, чтобы не только был мин. объём информации, но и самый быстр. поиск. теоретически самый быстр. поиск идёт по бинарному дереву. Но практически иногда выгодны др. формы. Характерные формы: звезда, созвездие, дерево.

3. использование методов системного анализа для инженерии знаний. Хранилище данных должно пополняться, оптимизироваться и т. д. Сами данные часто обрабатываются, чтобы отделить несущественные. Поэтому между источником данных и хранилищем сущ. система, кот. наз. системой облучения. Она м. б. автоматич. или управляемой. Задача инженера знаний: собирать данные, кот. имеют практическую значимость, а также формировать и модифицировать БЗ дополнительно. инженер знаний должен: а) опр-ть источники информации; б) опр-ть достоверность и активность инф-ии; в) формировать правильные правила для БЗ. Решить эти задачи м. только профессионал в этой области. Но областей много, а инж. знаний д. б. ещё специалистом по экспертным системам, значит он пользуется спец. методом экспертных оценок.

4. Деление БД и БЗ на статистич. и динамич. составляющую.Первые варианты использования динамических структур (хэш-памяти) использовались ещё в обычных ИС, но в хранилищах данных эти технологии значительно усовершенствовались. Вся структура данных динамич. Части, ресурсы сервера храеилища данных ориентированы на оптимизацию динамической части, т. к. она хранится в оперативной памяти. В оперативной памяти в осн. отправляется БЗ. т. к. там самые ёмкие данные. Т. О. ИИС становятся настолько сложными системами, что практически не сущ. вариантов подобных СУБД общего назначения. Это всё специализированные, но не специализированы они не в области знаний, а по решаемым задачам. Зад. прогноза, зад. динамич. оптимизации, ситуации неопределённости и т. д. Кроме того, особую область занимают агентные и мультиагентные системы, которые могут служить основой робототехники и т. д. , т. е. для особых задач.