Экспертные системы. Структура. Базовые функции
Экспертная система — это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем.
Структура экспертной системы
Базовые функции экспертных систем:
Приобретение знаний
Представление знаний
Управление процессом поиска решения
Разъяснение принятого решения
Поиск в пространстве состояний. Эвристический поиск
Методы поиска решений в экспертных системах:
Поиск в пространстве состояний
Множество проблем можно сформулировать в терминах трех важнейших ингредиентов:
исходное состояние проблемы, например исходное состояние головоломки;
тест завершения — проверка, достигнуто ли требуемое конечное состояние или найдено решение проблемы (примером может послужить правило определения, собрана ли головоломка);
множество операций, которые можно использовать для изменения текущего состояния проблемы, например шаги или перемещения фигур при сборке головоломки.
Один из способов представления такого концептуального пространства состояний — граф, в котором состояниям соответствуют узлы, а операциям — дуги.
Эвристический поиск
Поскольку слепой поиск возможен только в небольшом пространстве вариантов, напрашивается совершенно естественный вывод, что необходим некоторый способ направленного поиска. Если такой способ использует при поиске пути на графе в пространстве состояний некоторых знаний, специфических для конкретной предметной области, его принято называть эвристическим поиском. Лучше всего рассматривать эвристику в качестве некоторого правила влияния, которое, хотя и не гарантирует успеха (как детерминированный алгоритм или процедура принятия решения), в большинстве случаев оказывается весьма полезным.
Простая форма эвристического поиска — это восхождение на гору. В процессе поиска в программе использует некоторая оценочная функция, с помощью которой можно грубо оценить, насколько "хорошим" (или "плохим") является текущее состояние. Затем можно применить ту же функцию для выбора очередного шага, переводящего систему в следующее состояние.
Основной алгоритм, реализующий идею восхождения на гору, можно сформулировать следующим образом.
(1) Находясь в данной точке пространства состояний, применить правила порождения нового множества возможных решений, например множества ходов фигур, допустимых в данной позиции.
(2) Если одно из новых состояний является решением проблемы, прекратить процесс. В противном случае перейти в то состояние, которое характеризуется наивысшим значением оценочной функции. Вернуться к шагу (1).
Но применение этого подхода наталкивается на хорошо известные трудности. Главная из них — как сформулировать оценочную функцию, которая адекватно бы отражала "качество" текущего состояния.
Модели представления знаний. Семантические сети. Фреймы
продукционные модели; семантические сети; фреймы; формальные логические модели.
Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними.
В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения это связи типа: "это" ("АКО — A-Kind-ОГ, "is" или "элемент класса"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит".
Недостатком этой модели является сложность организации процедуры организации вывода на семантической сети.
Фреймы
Фрейм— это абстрактный образ для представления стереотипа объекта, понятия или ситуации.
Различают фреймы-образцы или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:
фреймы-структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);
фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);
фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);
фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.
Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.