46. Особливості та сфери застосування експертних систем

Однією з основних проблем у процесі розроблення систем штучного інтелекту є моделювання розумової діяльності людей при розв'язуванні складних задач із різних сфер людської діяльності. Тому основним напрямом розвитку штучного інтелекту стало розроблення систем, що імітують дії та мислення експерта у вузькій ПС.

Поява експертних систем ознаменувала перехід від су­то теоретичної сфери штучного інтелекту до прикладної. EC стали комерційним продуктом на ринку HIT завдяки своїй корисності при розв'язуванні складних важко структурованих і формалізованих задач із сфери бізнесу, управління, планування та діагностики.

Експерті системи — комп'ютерні програми, здатні накопичувати знання і моделювати процес експертизи.

Сформувався новий розділ інформатики — інженерія знань, завданням якої є створення технології виявлення знань та наповнення ними EC. Вони можуть бути корисни­ми тільки тоді, коли добре відомими є способи пошуку рі­шення і експерт може точно описати логіку розв'язання задачі. У таблиці 1 наведено критерії застосовності EC.

Найперспективнішими напрямами щодо створення практичних програмних систем вважають:

Критерії застосовності EC
Застосовні EC	Незастосовні EC
Логічний характер задач	Обчислювальний характер задач
Наявність кваліфікованих експертів	Відсутність експертів
Евристичні методи	Алгоритмічні методи
Наявність невизначеності та відсутність точних даних	Наявність точних даних і строгих процедур
Метод формальних міркувань	Процедурний метод

інтеграцію ЕС з традиційними пакетами (табличні процесори, СУБД) і створення гібридних EC. Такий підхід дає змогу використати EC як зовнішню керуючу програму, що здійснює підключення її до потрібного пакета за­лежно від виду розв'язуваної задачі, дає можливість вра­хувати якісні фактори у процесі розв'язування кількісних або аналітичних задач;

створення EC реального часу при управлінні неперервними процесами. Вони сприяють підвищенню надій­ності й ефективності управління технологічними лініями, ядерними реакторами та ін.;

побудову розподілених ЕС, в яких може виконуватися узгоджене оброблення різнорідних знань. Взаємодія між автономними частинами EC здійснюється передачею повідомлень через спеціальний блок (дошку оголошень). Робота розподіленої EC імітує колективні рішення складної проблеми групою фахівців, кожний з яких володіє лише одним її аспектом;

розроблення динамічних EC. Системи цього класу дають змогу моделювати динамічні ПС. Зміни, що відбу­ваються в таких сферах після початку розв'язування зада­чі, впливають на остаточний висновок і тому мають врахо­вуватися безпосередньо у процесі формування висновку. Поява динамічних EC забезпечує автоматизацію важли­вих задач моніторингу, які не можуть бути розв'язані за допомогою традиційних EC.

Основні сфери застосування EC:

Діагностика — визначення стану EC. Найвідомішими є медичні діагностичні системи, які використовуються для встановлення зв'язку між фактами порушення діяльності організму та можливими причинами виникнення порушень.

Інтерпретація — визначення сутності даних, що спостерігаються. Інтерпретувальні системи можуть робити певні висновки на підставі результатів спостереження.

Прогнозування — визначення наслідків ситуації. Прогнозуючі системи передбачають можливі результати або події на підставі даних про поточний стан об'єкта.

Планування — визначення програми дій відповідно до певного критерію. Планувальні системи призначені для досягнення конкретних цілей при розв'язуванні задач з великим числом змінних.

Контроль й. управління — моніторинг і контролінг розвитку ситуації. Інтелектуальні системи можуть приймати рішення, аналізуючи дані, що надходять з кількох джерел. Такі системи застосовують в управлінні фінансо­вою діяльністю підприємства, сприяють прийняттю рі­шень у кризових ситуаціях.

Навчання — здобуття певних знань й оцінювання ре­зультатів. EC можуть входити як складова частина до комп'ютерних систем навчання. EC одержує інформацію про діяльність особи, яка навчається, й оцінює дані, аналі­зуючи її поведінку.

47. Структура експертної системи І.

Основні компоненти структури EC подано на Рис.1. База знань використовується для зберігання знань про спеціалізовану ПС. Знання може бути закодоване в різних формах залежно від використовуваної схеми його подан­ня. БЗ може також включати мета-знання, тобто знання про знання (спосіб мислення експерта). На відміну від зви­чайної БД, в ній зберігаються не тільки факти, а й прави­ла, що дають змогу встановити нові факти.

База даних (робоча пам'ять) використовується для збе­рігання основних фактів, переданих користувачем, і по­точного стану проблеми з виведеними фактами.

Механізм логічного висновку (МЛВ) імітує міркування експерта так само, як БЗ імітує його пам'ять. У цьому механізмі використовується зіставлення зі зразком або пошуковий підхід для звуження повного перебору чи уникнення комбінаторного вибуху на відміну від звичайних обчислювальних алгоритмів. Він може включати різні стратегії пошуку в просторі станів задачі: прямий по­шук (від фактів до мети), зворотний пошук (від мети до фактів) та інші стратегії.

Пояснювальна підсистема дає змогу користувачеві на питання ЧОМУ дізнатися, з яких причин система ухвали­ла саме таке рішення, а на питання ЯК з'ясувати, яким чином система дійшла такого висновку.

Консультуюча підсистема дає користувачеві пораду, що необхідно зробити за конкретного результату розв'язання задачі.

Підсистема здобуття знань дає змогу поповнити або модифікувати БЗ.

Інтерфейс експерта використовується для доступу до БЗ через модуль здобуття знань, а інтерфейс користувача дає змогу користувачам системи мати доступ до неї в кон­сультаційному режимі або в режимі пояснень.