7. Штучний інтелект. Експертні системи

1. Штучний інтелект

Системи штучного інтелекту − це комп'ютерні системи, що грунтуються на моделюванні діяльності людського мозку.

Основні напрямки розвитку систем штучного інтелекту:

• машинний зір, розпізнавання об'єктів;

• сприйняття природних мов, машинний переклад;

• шахові програми;

• експертні системи.

Під штучним інтелектом розуміють область інформатики, завданням якої є моделювання інтелекту людини штучними засобами. Це програми, які примушують комп'ютер міркувати і діяти подібно людині, наприклад, спілкуватися природною мовою при встановленні медичного діагнозу.

Дослідження в області штучного інтелекту сягають своїми коренями далекого минулого. Природу знань і природу міркувань вивчали Аристотель, Платон і Сократ, але власна історія штучного інтелекту почалася вже в наш час.

Засновником робіт у цій області вважається Норберт Вінер. Під час Другої світової війни він брав участь у створенні систем керування вогнем зенітних гармат. Він зробив стрільбу по літаку ворога більш ефективною завдяки використанню принципу зворотного зв'язку: напрямок гармат постійно змінювався відповідно до зміни курсу літака, що летить.

Принцип зворотного зв'язку використовується живими організмами для пристосування до навколишнього середовища і досягнення своєї мети. Вінер писав: «Усі машини, що претендують на «розумність», повинні мати здатність йти до визначеної мети і пристосовуватися, тобто навчатися».

Термін «штучний інтелект» увів Джон Маккартні, професор Стенфордського університету. Перша програма, що доводила теореми в символьній логіці, з'явилася в 1956 р. в інституті Карнегі (США).

Одним з найважливіших механізмів рішення задач штучного інтелекту є евристика (спеціальні методи скорочення великої кількості перебирань). Евристики були використані при символьному доказі теорем.

Пізніше, у 60-і роки, було доведено, що більшість людських міркувань може бути представлена за допомогою правил виду «ЯКЩО умова, ТО виконання дій».

Дослідження в області штучного інтелекту привели до створення науки, що називається кібернетикою. У перекладі з грецького слово «кібернетика» означає «кермовий».

Кібернетика − це наука про загальні закономірності процесів керування і передачі інформації в живих і неживих організмах.

Суть кібернетики, виходячи з міркувань Норберта Вінера, складається з трьох концепцій:

• навчання про зворотні зв'язки;

• навчання про інформацію;

• комп'ютер.

Вагомим практичним результатом у цій області є створення експертних систем.

2. Експертні системи

Експертна система − це набір програм, який виконує функції експерта при вирішенні задач у певній предметній області. Експертна система, як і експерт-людина, у процесі своєї роботи оперує із знаннями. Знання про предметну область, необхідні для роботи експертної системи, певним чином формалізовані і представлені в пам'яті комп'ютера у вигляді бази знань, яка може змінюватись і доповнюватися у процесі розвитку системи.

Експертні системи здатні самостійно давати поради або здійснювати вирішення поставлених задач, проводити аналіз, давати консультацію. Вони орієнтовані на вирішення задач, які потребують проведення експертизи людиною-експертом. На відміну від прикладних програм, які використовують процедурний аналіз, експертні системи вирішують задачі у вузькій предметній області на основі дедуктивних міркувань. Такі системи у більшості випадків здатні знайти вирішення задач, які неструктуровані і погано визначені. В експертних системах комп'ютер працює в основному не з числовими, а з символьними даними і логічними міркуваннями.

Головною перевагою експертних систем є можливість накопичення знань і зберігання їх тривалий час. На відміну від людини, до будь-якої інформації експертні системи підходять об'єктивно, що покращує якість експертизи. Під час вирішення задач, які потребують обробки великого об'єму інформації, можливість виникнення помилки є малою.

Потреба в експертних системах виникне коли:

• немає можливості залучення спеціалістів найвищої кваліфікації з багатим досвідом вирішення подібних проблем;

• доводиться часто і швидко вирішувати однотипні задачі експертного характеру, які відрізняються, в основному, вхідними даними;

• необхідно отримати для користування чужі знання з уже створеної експертної системи;

• необхідно залишити цінні знання і досвід своїх висококласних спеціалістів.

Основними відмінностями експертних систем від інших програмних продуктів є використання не тільки даних, але і знань, а також спеціального механізму формування рішень і нових знань на основі існуючих. Знання в експертній системі подаються у такій формі, яка може бути легко оброблена на комп'ютері. В експертну систему закладено алгоритм обробки знань, а не алгоритм вирішення задачі, що може привести до одержання такого результату під час вирішення конкретної задачі, який не був передбачений. Більше того, алгоритм обробки знань заздалегідь невідомий і будується по ходу вирішення задачі на основі евристичних правил. Вирішення задачі експертною системою супроводжується зрозумілими користувачеві поясненнями, якість отриманих результатів зазвичай є не гіршою, або навіть кращою від результатів, досягнутих спеціалістами.

У системах, побудованих на знаннях, правила, за якими вирішуються проблеми в конкретній предметній області, зберігаються у базі знань. Проблеми ставляться перед системою у вигляді сукупності фактів, які описують певну ситуацію. За допомогою баз знань система намагається дати висновок на основі цих фактів.

Якість експертної системи визначається розміром і якістю бази даних. Система функціонує в циклічному режимі:

• вибір (запит) даних;

• спостереження;

• інтерпретація результатів;

• засвоєння нової інформації;

• висунення за допомогою правил тимчасових гіпотез;

• вибір нової порції даних.

Такий процес продовжується до моменту отримання інформації, достатньої для кінцевого висновку.

Експертні системи − це системи, що містять поняття й об'єкти в даній предметній області і призначені для моделювання чи імітації поводження досвідчених фахівців-експертів у даній предметній області.

Така система повинна мати наступний перелік характеристик:

• здатність міркувати при неповних і суперечливих даних;

• здатність пояснювати міркування зрозумілою мовою;

• можливість нарощування бази знань;

• на виході експертна система повинна видавати пораду - не таблицю чи цифрову картинку, а чітку пораду;

• вона повинна бути економічно вигідна.

Уже сьогодні ці програми використовуються в найрізноманітніших галузях діяльності людини. Вони застосовуються в першу чергу в тих областях, в яких знання, задачі і їхні рішення не можна описати у вигляді чітких правил, а саме: в машинобудуванні, обчислювальній техніці, інформатиці, медицині, біології, геології, ядерній енергетиці, ядерній фізиці, економіці, історії, військовій справі. Ці системи, як правило, використовуються фахівцями високого класу як допоміжне джерело інформації. В міру поширення таких систем до них зможуть звертатися і менш кваліфіковані люди. Дуже часто навчальні програми в різних областях також засновані на базі експертних систем.

Виділяють 6 класів задач, для яких створюються експертні системи:

• аналіз вхідних даних для пошуку подібної ситуації в базі знань;

• діагностика (визначення місця і характеру дефектів в машинах і механізмах, розпізнавання хвороб у людей і живих істот);

• спостереження за ходом подій з метою виявлення критичних ситуацій;

• прогнозування;

• планування;

• проектування об'єктів, що відповідають заданим вимогам.

За своїм призначенням експертні системи можна розділити на:

• консультаційні системи − для одержання кваліфікованих порад;

• дослідницькі системи − для вирішення наукових задач;

• керуючі системи − для автоматизації керування.

За складністю й обсягом знань експертні системи розділяються на:

• неглибокі чи прості − містять кілька сотень фактів і правил, фактів значно більше, ніж правил, причому правила короткі;

• глибокі − характеризуються великим обсягом даних і більш довгими правилами.

Щоб бути ефективною, експертна система необов'язково повинна бути глибокою. Так, одна з найвідоміших у світі консультаційних систем Mycin, призначена для медичних цілей, є неглибокою. В даний час одержали поширення також наступні програмні пакети:

Oncocyn − діагностика та лікування хворих на рак;

PUFF − діагностика захворювань легенів;

Prospector − точне визначення місця розташування нафти і молібдену та ін.