Экспертная система – это не простая программа, которая пишется одним или несколькими программистами. Экспертная система является плодом совместной работы экспертов в данной предметной области, инженеров по знаниям и программистов.
Но стоит отметить, что встречаются случаи, когда программы пишутся самими экспертами в данной области.
Экспертное знание и основа ЭС
Экспертное знание – это сочетание теоретического понимания проблемы и практических навыков ее решения, эффективность которых доказана в результате практической деятельности экспертов в данной области. Фундаментом экспертной системы любого типа является база знаний, которая составляется на основе экспертных знаний специалистов. Правильно выбранный эксперт и удачная формализация его знаний позволяет наделить экспертную систему уникальными и ценными знаниями.
Преимущ
ества ЭС
•Её постоянство. Человеческая компетенция ослабевает со временем. Перерыв в деятельности человека-эксперта может серьезно отразиться на его профессиональных качествах.
•Легкость передачи или воспроизведения. Передача знаний от одного человека другому -
долгий и дорогой процесс. Передача искусственной информации - это простой процесс копирования программы или файла данных.
• Устойчивость и воспроизводимость результатов. Эксперт-человек может принимать в тождественных ситуациях разные решения из-за эмоциональных факторов. Результаты ЭС - стабильны.
• Стоимость. Эксперты, особенно высококвалифицированные обходятся очень дорого. ЭС, наоборот, сравнительно недороги. Их разработка дорога, но они дешевы в эксплуатации.
Недостатк
и ЭС
• Передача экспертным системам «глубоких» знаний о предметной области является большой проблемой. Как правило, это является следствием сложности формализации эвристических знаний экспертов.
•Экспертные системы неспособны предоставить осмысленные объяснения своих рассуждений, как это делает человек. Как правило, экспертные системы всего лишь описывают последовательность шагов, предпринятых в процессе поиска решения.
•Отладка и тестирование любой компьютерной программы является достаточно трудоемким делом, но проверять экспертные системы особенно тяжело. Это является серьезной
проблемой, поскольку экспертные системы применяются в таких критичных областях, как управление воздушным и железнодорожным движением, системами оружия и в ядерной промышленности.
• Экспертные системы обладают еще одним большим недостатком: они неспособны к самообучению. Для того, чтобы поддерживать экспертные системы в актуальном состоянии необходимо постоянное вмешательство в базу знаний инженеров по знаниям. Экспертные системы, лишенные поддержки со стороны разработчиков, быстро теряют свою востребованность.
Примеры ЭС в экономике
S&PCBRS Разработчиком данной экспертной системы является Chase Manatten Bank, Standart & Poor's Corp. S&PCBRS была разработана для решения следующих задач: оценка рейтинга
ценных бумаг по данным о фирмах эмитентах;
формирование корректной рейтинговой шкалы.
Вероятность правильного предсказания рейтинга экспертной системы S&PCBRS составляет 84%.
Nereid Разработчиком данной экспертной системы является NTT Data, The Tokai Bank, Science Univercity of Tokyo. Данная система была разработана для поддержки принятия решений
для оптимизации работы с валютными опционами. Система облегчает дилерскую поддержку для оптимального ответа из возможных представленных вариантов. Nereid более практична и дает лучшие решения, чем обычные системы принятия решений.
Пример ЭС в торговле
РЕМОРАМА ЭС создана ООО "Медиасофт" и реализована как коммерческий продукт (уже не
поддерживается). |
РЕМОРАМА |
подбирает |
стройматериалы под |
заданные |
пользователем |
параметры и производит расчёт их стоимости.
Предполагается использование обычными людьми, не прошедшими специального обучения. ЭС устанавливается на сенсорные киоски в торговых залах строительных гипермаркетов. Итогом решения ЭС становится чек с перечнем, количеством и стоимостью материалов, которые удовлетворяют условиям задачи. С помощью этого чека покупатель осуществляет набор материалов и оплачивает их на кассе (одно сканирование для покупки комплекта материалов). Программа предлагает как основные, так и сопутствующие товары для решения задачи.
Пример ЭС в БД
OpenCyc (open source version of the Cyc technology) OpenCyc является сокращенным открытый вариантом базы знаний Cyc. Может использоваться для создания экспертных систем. В БД OpenCyc содержится 47000 понятий и 300000 фактов.
Система несомненно будет уместна, вместе с появлением в сети Интернет семантического уровня (обработки запросов, системы взаимосвязи контента и т.д.)
В 2008 интерес к данной экспертной системе был проявлен фирмой Google. Применение OpenCyc многообразно: создание обучающих
игр, создание БЗ в wikipedia, подключение в качестве модуля к другим экспертным
системам и т.д.
Пример ЭС в военном деле
HASP/SIAP SIAP
обнаруживает и
идентифицирует
различные типы океанских судов, используя преобразованные в цифровую форму данные от сетей гидрофонов. SIAP пытается идентифицировать суда и сгруппировать их в более крупные единицы, например флоты. Система обеспечивает анализ в режиме реального времени и корректировку ситуации с учетом непрерывно поступающих данных.
Примеры ЭС в компьютерных системах
ExpSystem PC 1.4.2 - Эта экспертная система поможет людям не столь хорошо разбирающихся в комплектующих для персонального компьютера подобрать себе
приемлемую конфигурацию будущего компьютера. В программу вводятся данные о требовании к системе и максимальной сумме денег, предполагаемой для покупки. Так же данная экспертная система пригодится для менеджеров компьютерных салонов что бы автоматизировать свою работу и сделать автоматизированное рабочее место для своих покупателей. Для подбора комплектующих используется два алгоритма расчета: для "богатого" и "бедного" покупателям. Данная ЭС была разработана в декабре 2006 года
ACE - Экспертная система ACE определяет неисправности в телефонной
сети и дает рекомендации по необходимому ремонту и восстановительным мероприятиям. Система работает без человеческого вмешательства, анализируя сводки-отчеты о состоянии, получаемые ежедневно с помощью программы, следящей за ходом ремонтных работ в кабельной сети. ACE обнаруживает неисправные телефонные кабели и затем решает, нуждаются ли они в планово-предупредительном ремонте и выбирает, какой тип ремонтных работ вероятнее всего будет эффективным.
Затем ACE запоминает свои рекомендации в специальной базе данных, к которой у пользователя есть доступ. Система принимает решения, применяя знания относительно телефонных станций, сообщения системы и стратегии анализа сетей. Представление знаний в системе основано на правилах; используется схема управления посредством прямой цепочки рассуждений. Она разработана в Bell Laboratories. ACE прошла опытную эксплуатацию и доведена до уровня коммерческой экспертной системы.