25. Экспертная система (эс).

Под экспертной системой понимают систему искусственного интеллекта, ко­торая включает базу знаний с набором правил и механизмом вы­вода, позволяющую на основании этих правил и предоставляемых пользователем фактов распознавать ситуацию, ставить диагноз, формулировать решение или давать рекомендации для выбора действия.

Целесообразность применения ЭС вытекает из следующего:

1) технология ЭС существенно расширяет круг практически значимых задач, решение которых с использованием современных средств вычислительной техники приносит значительный экономи­ческий эффект; 2) технология ЭС является важнейшим средством в преодоле­нии глобальных проблем традиционного программирования, таких как: длительность, высокая стоимость разработки сложных приложений; высокая стоимость сопровождения сложных систем; низкий уровень повторной используемости программ; 3) объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования, добавляет новые качества к программным про­дуктам; 4) ЭС предназначены для неформализованных задач, т.е. ЭС не отвергают и не заменяют традиц.подхода к разработке про­грамм, ориентированного на решение формализованных задач.

К неформализованным относят задачи, которые обладают од­ной или несколькими из следующих характеристик: 1) задачи не могут бать заданы в числовой форме; 2) цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции; 3) не существует алгоритмического решения задач; 4) алгоритмическое решение существует, но его нельзя исполь­зовать из-за ограниченности ресурсов (время, память).

В основе любой экспертной системы находится обширный запас знаний о конкретной предметной области. Эти знания организуются при помощи некоторой совокупности правил, которые позволяют делать заключения на основе исходных данных или предложений. Архитектуру ЭС можно представить в виде следующей схемы:

Знания + Машина логического ввода = ЭС

Полностью оформленная статическая ЭС имеет 6 существенных компонент:

База знаний (БЗ) — содержит факты (или утверждения) и правила. Факты представляют собой краткосрочную информацию в том отношении, что они могут изменяться, например, в ходе кон­сультации. Правила представляют более долговременную инфор­мацию о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно.

Логическая машина вывода, используя исходные данные из рабочей памяти (РП) и базы знаний, формирует такую последо­вательность правил, которая, приводит к решению задачи. Машина вывода связана с цепочкой рассуждений, которые используются в качестве стратегии для логического вывода. Прямая цепочка рассуждений — это цепочка, которая ведет от данных к гипотезам, при этом в процессе диалога до получения от­вета может быть задано неограниченное количество вопросов. Обратная цепочка рассуждений - попытка найти дан­ные для доказательства или опровержения некоторой гипотезы.

Компонент приобретения знаний автоматизирует про­цесс наполнения ЭС знаниями. Источник таких знаний — эксперт (либо группа таковых).

Объяснительный компонент разъясняет пользователю, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дру­жественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов ра­боты.

База данных (БД) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.

Банк данных — это автоматизированная информационная система централизованного хранения и коллективного использ-я данных. В состав банка данных входит одна или несколько баз данных, справочник баз данных, система управления базами дан­ных, а также библиотека запросов и прикладных программ.

ЭС классифицируются по следующим параметрам:1) по типу приложения; 2) по стадии существования; 3) по масштабу; 4) по типу предметной среды.

Масштаб. Многие специалисты классифицируют ЭС по типу используемой ЭВМ:1) малые ЭС, реализуемые на ПК типа PC или Macintosh; 2)средние ЭС реализуются на рабочих станциях. Они бывают изолированными и интегрированными с БД и электронными табли­цами. Данные приложения охватывают весь спектр использования ЭС; 3)6ольшие ЭС реализуются на рабочих станциях или ЭВМ об­щего назначения (mainframe). Они, как правило, имеют доступ к огромным БД; 4)символьные ЭС реализуются на символьных ЭВМ или с ис­пользованием ИС типа Lisp и Prolog. Эти ЭС являются исследова­тельскими и не используются для решения реальных задач. Понятие "проблемная среда" включает предметную и решаемые в этой предметной области задачи.

Экспертная система может работать в двух режимах: в режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом так­же режимом консультации, или режимом использования).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осущес­твляет эксперт. Используя компонент приобретения знаний, эк­сперт наполняет систему информацией, которая позволяет ЭС в ре­жиме консультации самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности правил и данных. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области эксперти­зы. Правила определяют способы манипулирования с данными, ха­рактерные для рассматриваемой области.

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конеч­ный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Следует подчеркнуть, что термин "пользователь" является многозначным, так как использовать ЭС, кроме конечного пользователя, может и эксперт, и программист.

В режиме консультации данные о задаче пользователя после об­работки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Машина логического вывода на основе входных данных, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи.