30. Экспертные системы: определение и основные понятия

4 Типа систем иск интеллекта:

1. интеллектуальн вопросно-ответные системы

2. системы общения с базами данных

3. диалоговые системы решения задач или экспертные системы:

4. системы обработки связных текстов

ЭС – комп система, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в некоторой предметной области и использует для этого базу знаний.

База данных – данные, хранимые в памяти машины с их описанием

База знаний – БД плюс правила их использования

Причины распространения ЭС:

1. пригодны для решения широкого круга задач в неформализованных творческих областях

2. доступны людям, незнакомым с программированием (на естеств языках)

3. результаты как у людей-экспертов (не уступают)

Преимущества ЭС:

1. повышение производительности труда в 3-15 раз

2. уменьшение времени профессиональной подготовки студентов в 8-12 раз

Применение ЭС: проектирование интегральных микросхем, поиск неисправностей в различных устройствах, в военном деле, в медицине и т.д.

Характеристики экспертных систем как системы ИИ:

1. пополнение знаний через блок “приобретение знаний”

2. способность объяснять причины, по которым система ИИ решила задачу так, а не иначе (блок “объяснение пути решения задачи”)

Режимы работы экспертных систем ИИ:

1) р. приобретения или пополнения знаний: в результате работы эксперта и инженера знаний с ЭС выявляются факты и правила, которые через диалоговый блок вводятся в базу знаний

2) р. использования или консультаций: пользователь обращается за советом

Одна и та же ЭС м/б использована для решения различных задач, если у нее заменить базу знаний. ЭС без базы знаний – “пустая система”/оболочка. Наполняя такую оболочку разными базами знаний, получают разные ЭС.

Классификации ЭС.

А) по назначению: для обуч специалистов, для решения задач, для автоматизации рутинных работ и т.д.

Б) по проблемной области: предсказывающие, диагностирующие, конструирующие, планирующие, следящие и т.д.

Основные этапы создания ЭС: идентификация задачи, концептуализация задачи, формализация знаний, реализация системы, тестирование системы

31. Общие понятия и порядок построения автоматизированной обучающей системы

В идеальном случае обучение чела с пом компьютера осуществляется в рамках автоматизированной обучающей системы (АОС).

АОС - комплексная система ИИ с альтернативной структурой диалога (отражающей множество возможных направлений течения диалога), составные части которой относятся к одной и той же предметной области.

Каждая отдельная система ИИ в этом комплексе направлена на обучение какой-то одной задаче. Выделение таких задач и составление базы знаний по каждой из них происходит в процессе взаимодействия инженера знаний и эксперта-преподавателя.

Выделение задач для АОС начинается с анализа учебной программы. Выделяют разделы, темы, проблемы, задачи, в изучении к-х м использовать комп.

Порядок построения аос

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЗАДАЧИ

1. Какой тип обучающей системы? (обучающая, контролирующая или комбинированная) 2. Параметры оценки результатов обуч (общее число получ заданий, число (не)верно выполнен з, время выполн отдельного/всех з, число/типы подсказки...) 3. процедура оценки знаний? (10-бальная система, по абсолютному числу верно выполненных з, начисл баллов за каждое выполн з)

КОНЦЕПТУАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ (какая у системы задача) - выделение в явном виде основных понятий и связей, необходимых для решения конкретной задачи и построения базы данных. Инженер знаний с экспертом-прап выясняет: 1)какие знания необходимы системе 2)как должен строиться процесс обучения 3)какой уч мат-л и принципы его подачи (от извест к неизвест, от прост к слож).

ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ - строится база знаний системы и основывающийся на ней обучающий сценарий задачи (модель процесса обучения, опирающаяся на базу знаний, представленная в виде последовательности кадров). При его построении происходит конкретизация диалогового компонента, компонента понимания и генерации, включаемых в обучающий сценарий высказываний).

Структура диалога в ЕЯ-системах обучения отдельной задаче-жесткая (обучаемый не может перехватить инициативу, только отвечает на вопросы)

Компонент понимания: этап анализа (м отсутствовать) + этап интерпретации (поиск в БД эталона правильного ответа и сравнение его с ответом обучаемого)

Компонент генерации высказываний: не проводит генерацию смысла, а выбирает из заданного списка: 5 групп выск-й: содержащие задания, говорящие о правильном ответе, о неправильном ответе + подсказку для правильного, В, о неправильном ответе + правильный ответ, оценивающие результат обучения.

Каждое выск-е обуч сценария образует кадр (основной или вспомогательный). Основные: информац, операцион, обратной связи, контрольн. Вспомог: информирующие, иллюстрир, директивн, кадры разрядки, результативные

РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ - написание обучающей программы. 2 группы инструментальных средств: алгоритмические язы общего назначения (Си, Бейсик), специальные авторские алгоритм язы для обуча (Курсор, Контакт, Дидакт)

ТЕСТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ - апробация на нескольких группах обучаемых - выявить трудности заданий, уточнить оценки, выявить психофизиол особенности работы с прогр