Лекция № 9. Модель объекта и алгоритм функционального диагностирования.

Формализация методов построения алгоритмов диагностирования технического состояния некоторого объекта предполагает [29] наличие формального описания объекта и его поведения в исправном и неисправном состояниях. Такое формальное описание (в аналитической, табличной, векторной, графической или другой форме) называется математической моделью объекта диагностирования. Математическая модель объекта диагностирования может быть задана в явном или неявном виде.

Явная модель объекта диагностирования представляет собой совокупность формальных описаний исправного объекта и всех его неисправных модификаций. Неявная модель содержит какое-либо одно формальное описание объекта, математические модели его физических неисправностей и правила получения по этим данным всех других описаний.

Исправный или неисправный объект может быть представлен как динамическая система, состояние которой в каждый момент времени t определяется вектором Х = {x₁, x₂, …, x_n} входных параметров, вектором Y = {y₁, y₂, …, y_m} внутренних параметров (состояний) и вектором Z = {z₁, z₂, …, z_k} выходных параметров (функций).

Тогда математическая модель объекта может быть представлена в виде

которая отражает зависимость реализуемых объектом входных функций Z от его входных переменных Х, начального значения Y_нач. внутренних переменных и от времени. В частном случае модель может не зависеть от времени.

Алгоритм функционального диагностирования

Самый простой алгоритм оценки соответствует допусковому способу. По этому способу заранее, до контроля, в соответствии с полем допустимых значений показателей качества объекта k_нi ≤ k_i ≤ k_вi рассчитываются поля допустимых значений контролируемых характеристик y_kн ≤ y_k ≤ y_kв. Каждой контролируемой характеристике y_k приписывается логическая переменная х_k, принимающая значение равное единице в случае соответствия характеристики полю допусков и нулю в противном случае. Из логических переменных x_k формируется логическая функция f, представляющая их произведение:

Оценка технического состояния проводится в зависимости от значения функции f. В случае равенства ее единице объект считается исправным, в случае равенства нулю – неисправным.

Более сложным является алгоритм оценки объекта по значениям его параметров. В этом случае по значениям характеристик y_k рассчитываются соответствующие им значения параметров С_j, которые сравниваются с полем своих допустимых значений. Логическая переменная х_k в этом случае приписывается каждому параметру С_j. Оценка технического состояния проводится по вышеприведенному алгоритму. Существенное же отличие алгоритма оценки объекта по параметрам состоит в наличии не только логических, но и вычислительных операций.

Как правило, контролируемые характеристики связаны с параметрами не только логическими функциями. Очень часто такая связь выражается с помощью линейных алгебраических уравнений вида:

y₁ = a₁₁c₁ + a₁₂c₂ + … + a_1nc_n,

y₂ = a₂₁c₁ + a₂₂c₂ + … + a_2nc_n,

…………………………………

y_k = a_n1c₁ + a_n2c₂ + … + a_nnc_n.

В ходе контроля по полученным значениям характеристик y_i надо получить значения параметров с_j. Для этого следует решить уравнения относительно неизвестных с_j. Если определитель системы уравнений отличен от нуля (D0), то система называется определенной и имеет единственное решение. Корни уравнения с_j выражаются формулами Крамера:

Здесь D - определитель, составленный из коэффициентов уравнения;

D_j - определитель, получающийся из определителя D заменой коэффициентов i-го столбца величинами контролируемых характеристик.

Более сложным является алгоритм оценки объекта по значениям его показателей качества. В этом случае по значениям характеристик y_k рассчитываются соответствующие им значения параметров c_j, по ним – значения показателей качества k_j, которые и сравниваются с полем своих допустимых значений. К вычислительным операциям предыдущего случая добавляются вычисления по формулам:

k₁ = φ₁ (c₁, c₂, … , c_n),

k₂ = φ₂ (c₁, c₂, … , c_n),

………………………….

k_r = φ_r (c₁, c₂, … , c_n).

Параметрами c_j могут быть как внутренние параметры объекта диагностирования, так и выходные параметры.

Влияние контроля с восстановлением на показатели

надёжности системы [9]

Решение проблемы обеспечения надежного функционирования современных ОСС немыслимо без широко разветвленной системы контроля, на создание и эксплуатацию которой затрачивается большое количество оборудования, времени и людских ресурсов.

Применение контроля позволяет улучшить показатели качества функционирования систем, повысить достоверность решения задач, надежность, готовность к работе и безотказность функционирования; уменьшить частоту ошибок из-за сбоев, сократить время восстановления ОСС при возникновении сбоев и неисправностей. Рассмотрим, каким образом контроль влияет на основные характеристики надёжности.

Пусть система состоит из n подсистем, соединенных последовательно по надежности, k подсистем охвачены контролем, остальные подсистемы не контролируются; суммарная интенсивность отказов контролируемых подсистем равна _k, неконтролируемых подсистем _н. Контролируемые подсистемы восстанавливаются сразу же после отказа с интенсивностью восстановления, равной _k. Если отказ произошел в одной из неконтролируемых подсистем, то они не восстанавливаются до возникновения отказов в контролируемой части.

Обозначим возможные состояния системы:

1. - все подсистемы исправны;

2. - возник отказ в неконтролируемой части;

3. - возник отказ в контролируемой части;

4. - возник отказ в неконтролируемой и в контролируемой частях системы.

Определим теперь вероятности перехода из одного состояния в другое в интервале (t, t + t). Для этого составим вначале граф переходов и "нагрузим" переходы соответствующими интенсивностями (рис. 6.31).

Вероятность переходов сведем в матрицу с учетом следующих допущений. Поскольку t мало, то e^-λΔt ≈ 1 - λΔt и e^-μΔt ≈ 1 - μΔt. Тогда получим

Исходя из матрицы переходов Р, можно составить систему, состоящую из четырех дифференциальных уравнений.

Первое уравнение получается из следующих рассуждений. Вероятность пребывания системы в состоянии 1 в момент времени t + t равна вероятности P₁(t) того, что в момент времени t система находилась в состоянии 1, умноженной на вероятность [1 – (_н + _k) t] того, что за время t система останется в состоянии 1, плюс вероятность Р₃(t) пребывания системы в момент t в состоянии 3, умноженной на вероятность P₃(t) перехода системы за время t из состояния 3 в состояние 1, плюс вероятность Р₄(t) пребывания системы в момент времени t в состоянии 4, умноженной на вероятность _kt перехода системы за время t из состояния 4 в состояние 1, т.е.

P₁ (t + t) = P₁(t) [1 – (_k + _н) t] + P₃(t) _kt + P₄(t) _kt

или

Устремив t  0, получим

Аналогично получим уравнения для второго, третьего и четвертого состояний:

Так как нас интересует коэффициент готовности для установившегося режима, то систему дифференциальных уравнений решать не нужно. В этом случае вероятности P_i(t) не зависят от времени и . Используя эти упрощения, получим систему алгебраических уравнений

Первое уравнение является линейной комбинацией остальных уравнений, поэтому данная система имеет бесчисленное множество решений. Добавим ещё уравнение P₁ + P₂ + P₃ + P₄ = 1.Тогда можно образовать такую систему:

Решая эту систему, получим

Поскольку К_г = Р₁, то где λ = λ_н + λ_k.

Отношение λ_k/ λ характеризует степень охвата контролем. Чем оно больше, тем выше показатель готовности.

Еще более эффективным оказывается применение контроля для резервированных систем, причем максимальный эффект достигается в том случае, когда контролируются как основные, так и резервные системы.

Рассмотрим случай постоянного дублирования. Пусть имеются две аналогичные по характеристикам безотказности и восстанавливаемости системы и пусть каждая из них постоянно контролируется, причем сразу же после отказа начинается восстановление.

Обозначим:

1. – состояние системы, когда обе системы исправны;

2. – состояние, когда один образец исправен, а второй ремонтируется;

3. – состояние ремонта обоих образцов.

Очевидно, что для рассматриваемой системы отказ определяется попаданием в состояние 3. На рис. 6.32 изображен график переходов. Как указано выше для определения коэффициента готовности надо составить лишь алгебраические уравнения.

Существует следующее мнемоническое правило. Если состояния заданы графом, то для каждого состояния можно составить уравнение: в правой части написать нуль, в левой части – сумма всех входящих потоков (произведение интенсивности перехода на вероятность того состояния, откуда происходит переход), взятых со знаком плюс, минус сумма всех входящих потоков.

На основании этого правила составим следующую систему:

Второе уравнение является линейной комбинацией первого и третьего. Чтобы система была разрешима, вместо второго уравнения добавим уравнение Р₁ + Р₂ + Р₃ = 1. Тогда можно образовать такую систему:

Решая эту систему, получим

Отсюда

Если контроль отсутствует, то восстановление начинается после отказа двух систем. В этом случае можно ввести четыре состояния:

1. – обе системы исправны;

2. – одна система работает, вторая отказала, но не ремонтируется;

3. – обе системы отказали и ремонтируются;

4. – одна система работает, другая отказала и ремонтируется.

Подобная постановка задачи приводит к следующему графу переходов (рис. 6.33).

На основании этого графа и вышеприведенного правила составляем следующие уравнения:

Исключая четвертое уравнение и добавляя уравнение Р₁ + Р₂ + Р₃ + + Р₄ = 1, получаем следующее решение:

Для сравнения этих двух способов допустим, что μ = 1,0 1/ч и λ = 0,01 1/ч.

Вычислим ожидаемый простой Т_п за 10 000 часов эксплуатации. Так как а Т_р = 10 000 - Т_п, то и Т_п = 10 000 (1 – К_г).

Для первого случая Т_п1 = 1 час.

Для второго случая Т_п2 = 33 часа, т.е. если контроля нет, то ожидаемый простой за 10 000 часов эксплуатации составит 33 часа по сравнению с 1 часом, если имеется контроль.

Влияние контроля на интенсивность отказов

Пусть необходимо определить, что больше повышает надежность системы: изготовление ее из высоконадежных элементов, в результате чего интенсивность отказов системы снижается в ν = 5 раз, или применение нагруженного дублирования с контрольными проверками и восстановлением работоспособности через t_п = 10 с. Пусть первоначальная интенсивность отказов системы λ₀ = 10^-3 1/ч.

Обозначим λ₁ – интенсивность отказов системы при изготовлении ее из

высоконадежных элементов и λ_р – интенсивность отказов дублированной системы.

Согласно условию

При нагруженном дублировании

где

Подставив выражение для Р₀(t) в формулу для Р_р(t), получим

Интенсивность отказов резервированной системы равна

График λ_р(t) изображен на рис. 6.34

При λ₀t « 1 имеем приближенно

После каждой контрольной проверки интенсивность отказов изменяется от максимального значения 2λ₀t_n до 0.

В этом случае график λ_р(t) будет иметь пилообразный вид. Среднее значение интенсивности отказов

Отношение

Таким образом, в рассматриваемом случае дублирование с периодическим контролем обеспечивает в 20 раз меньшую интенсивность отказов системы, чем при использовании высоконадежных элементов.

Периодичность контроля

Как уже отмечалось, широкое распространение получил периодический контроль осуществляемый в течение всего срока эксплуатации объекта. В основе расчета периодичности контроля лежат показатели надежности, например, вероятность безотказной работы Р(t) объекта или нестационарный коэффициент готовности К_г(t).

Сущность способа определения периодичности проверок заключается в том, что для известной характеристики Р(t) определяется допустимое снижение вероятности безотказной работы ΔР или предельно допустимое значение Р_пр(t) и затем определяется время, в течение которого происходит указанное уменьшение характеристики ΔР, что и определяет периодичность контроля Т_к (рис. 6.35).

Очевидно, что в моменты времени Т_к происходит контроль объекта и его последующее восстановление, т.е. повышение вероятности безотказной работы до начального значения в идеальном случае.

Существуют и другие способы. Один из них предполагает расчет времени очередного контроля по результатам текущего с учетом прогноза изменения технического состояния объекта. Решение задач контроля технического состояния и надежности всей совокупности изделий, входящих в состав эксплуатируемой системы, позволяет осуществлять периодический контроль и оценивать эффективность принятого порядка технического обслуживания, восстановления и ремонта техники в процессе эксплуатации, своевременно выявлять недостаточно надежные элементы системы и принимать решения по повышению ее надежности [23] .

Контроль, диагностика и поиск неисправностей позволяют выявить и устранить отказы и неисправности на каждом конкретном образце и практически реализовать стратегию эксплуатации техники по ее состоянию, продлить сроки службы изделий и получить значительный технико-экономический эффект.

Лекция № 10. Новые технологии решения задач экспертизы и диагностирования.

Для вычислительной техники 60—70-е годы были периодом бурного развития разнообразных систем обработки информации в различных сферах применения ЭВМ. В это время были созданы и опробованы методы и средства реализации таких систем, усовершенствована технология их применения. Еще более интенсивно в этот же период развивались средства вычислительной техники. Резко повысились производительность, надежность ЭВМ, существенно увеличились объемы оперативной и внешней памяти, расширились номенклатура периферийных устройств, функциональные возможности системного программного обеспечения. Все это происходило в условиях непрерывной миниатюризации технических средств ЭВМ и снижения их стоимости.

Характерным результатом этих процессов явилось создание в начале 80-х годов персональных ЭВМ (ПЭВМ). В настоящее время ПЭВМ имеет такие габариты, что свободно размещается на небольшом письменном столе, при этом ее технические характеристики и функциональные возможности во многом превосходят характеристики и возможности больших ЭВМ 60—70-х годов. Иначе говоря, вычислительная техника стала гораздо доступнее для пользователей, существенно расширилась сфера ее потенциального применения. Там, где прежде использование ЭВМ было слишком дорого и, следовательно, неэффективно, теперь оно становится целесообразным и желательным. Более того, как и для любого промышленного продукта, для ЭВМ направление и интенсивность развития определяются тем, насколько широко, разнообразно и эффективно она будет применяться.

Однако к началу 80-х годов развитие средств вычислительной техники и ее применений все больше сдерживается традиционной технологией решения задач на ЭВМ. Для пояснения этого явления необходимо подробное рассмотрение организации решения задачи на ЭВМ и жизненного цикла программного обеспечения.

Процесс решения задачи начинается ее первоначальной постановкой конечным пользователем (пользователем, использующим результаты ее решения). В подавляющем большинстве случаев задача возникает в процессе целенаправленной деятельности пользователя в области его профессиональных интересов.

Процесс решения задачи в общем случае носит итеративный характер. Первоначальная постановка задачи может привести к получению результатов, не удовлетворяющих пользователя, после чего он должен внести в нее необходимые коррекции, получить и оценить новые результаты и т. д., пока не получит знания, необходимые для продолжения его профессиональной деятельности.

Необходимым условием осуществления этой деятельности и адекватного формулирования постановки задачи является наличие у пользователя профессиональных знаний, используя которые он может анализировать события, происходящие в области его деятельности, прогнозировать развитие тех или иных ситуаций, находить необходимые решения.

Обладая профессиональными знаниями, конечный пользователь, по определению, в общем случае не имеет никаких (по крайней мере таких, которые могли бы ему оказать практическую помощь) знаний о способах использования вычислительных средств для решения его задачи. Посредниками между ним и ЭВМ выступают системный аналитик и программист¹.

Основными знаниями системного аналитика являются знания о методах постановки различных задач для решения на ЭВМ. Кроме того, он должен обладать некоторыми знаниями об области профессиональной деятельности пользователя, обеспечивающими возможность проведения с ним диалога, и представлять, хотя бы на обобщенном уровне, процесс составления программы. В процессе диалога с пользователем системный аналитик выбирает адекватный задаче метод, определяет требуемую выбранным методом организацию данных и строит схему решения задачи на ЭВМ. При этом, в случае если задача относится к информационно-поисковому типу, основное внимание он должен уделять именно организации данных. Уже после построения схемы решения происходит почти полное «отчуждение» конечного пользователя от дальнейшего процесса решения задачи.

Этап разработки программы, осуществляемый программистом либо самостоятельно, либо в диалоге с системным аналитиком, проходит без участия конечного пользователя. Программист должен обладать знаниями, достаточными для построения программ, реализующих те или иные схемы решения задачи, а также некоторыми знаниями о методах решения задач на ЭВМ, достаточными для диалога с системным аналитиком. Их диалог направлен только на разработку и оптимизацию программы. Ошибки, неточности, нерациональные решения, допущенные при постановке задачи и при построении схемы ее решения, практически не могут быть выявлены. При этом иногда процесс оптимизации может приводить к внесению таких изменений в схему решения задачи, которые несущественны с точки зрения системного аналитика, но недопустимы с точки зрения пользователя.

Отладка программы осуществляется программистом, причем получаемый готовый продукт уже полностью «отчужден» от инициатора его создания — конечного пользователя. Полученные результаты могут не удовлетворять пользователя, после чего он должен внести необходимые коррекции в ее постановку, получить и оценить новые результаты и т. д., пока не получит знания, необходимые ему для осуществления его профессиональной деятельности.

Однако при традиционной технологии внесение изменений требует в общем случае нового привлечения программистов и системных аналитиков, которые должны внести коррекцию в программу, что обычно представляет собой более сложный процесс, чем разработка новой программы. На все это может потребоваться значительное время, особенно если программист и аналитик обслуживают нескольких пользователей. При этом возможности изменения программы значительно ограничиваются в первую очередь организацией прикладного программного обеспечения в целом, во вторую — его настройкой на конкретное применение. Следует подчеркнуть также, что необходимость изменений, требующих такой перестройки, возникает не только и не столько в пределах решения конкретной задачи. В большинстве случаев она является следствием изменения производственной, экономической и т. п. ситуаций, изменением взглядов группы пользователей в процессе эксплуатации системы, наконец (и очень часто), результатом неправильного понимания создателями соответствующих требований конечных пользователей.

Как правило, прикладное программное обеспечение компонуется из относительно независимых программных систем, каждая из которых предназначена для решения определенного класса задач. Очевидные технико-экономические соображения заставляют строить эти программные системы как универсальные в рамках решаемых ими задач. Так, если программная система предназначена для решения задач оперативного управления предприятием с дискретным характером производства, то она должна быть приемлемой и для часового, и для подшипникового, и для электромеханического заводов. Для того чтобы учесть специфику конкретного применения, при проектировании программной системы предусматриваются и средства ее настройки (адаптации). В зависимости от сложности настройки соответствующие средства ориентируются на применение конечным пользователем или программистом.

После разработки и оформления программной системы как изделия она поступает к пользователям. Однако дальнейшая работа с ней по ряду причин не ограничивается применением для решения прикладных задач.

Как показывает опыт, сложная программная система обычно содержит ошибки, не выявленные на стадиях отладки и тестирования. Подобные ошибки могут быть внесены на любой стадии создания системы. В частности, нередки случаи, когда выявляются ошибки проектирования системы, обусловленные тем, что разработчик неверно понял постановку задачи или требования пользователей, либо не предусмотрел необходимые средства адаптации системы к условиям конкретного применения. Еще чаще встречаются технические ошибки реализации, проявляющиеся в несоответствии программного продукта эксплуатационной документации или неработоспособности системы при некоторых вариантах ее применения. Исправление подобных ошибок, информация о которых поступает к разработчику от пользователей, и развитие функциональных возможностей системы являются предметом деятельности разработчика, называемой сопровождением программной системы. Если теоретически и можно предположить существование «безошибочной» программной системы (на практике такое случается крайне редко), то предусмотреть все последующие изменения постановки задач, требований к ее решению в большинстве случаев просто невозможно, так как они изменяются в процессе применения системы и отчасти в связи с ее применением. Эти изменения вызываются главным образом естественным развитием предметной области, условий, в которых задача решается. Отсюда и вытекает необходимость постоянного расширения функциональных возможностей системы.

Деятельность разработчика по исправлению ошибок в программной системе и расширению ее функциональных возможностей правильно было бы называть централизованным сопровождением системы. Наряду с ним всегда существует необходимость локального сопровождения каждого пользователя (или организации- пользователя). Основная задача здесь состоит в адаптации системы к изменяющимся условиям конкретного применения. При этом используются либо входящие в систему средства настройки, либо (когда они не могут помочь) дополнительные программы, разрабатываемые сопровождающими программистами.

Таким образом, сопровождение прикладной программной системы выполняется на протяжении всего ее жизненного цикла. Процесс сопровождения в традиционной технологии требует по крайней мере такого же количества ресурсов, как и разработка программы. В частности, удваивается число специалистов по программному обеспечению, обслуживающих потребности пользователей. В условиях неуклонного расширения сферы применения ЭВМ потребности в таких специалистах не могут быть реально удовлетворены. Все сказанное выше и обусловливает необходимость изменения технологии использования ЭВМ.

1.2 Основные идеи новой технологии решения задач на ЭВМ

Описанную кризисную ситуацию в применении ЭВМ можно преодолеть только путем привлечения пользователей к процессам решения задач, сопровождения программной системы и, возможно, даже разработки прикладного программного обеспечения (ППО).

Однако это требует коренного изменения принципов организации ППО и методов его использования при решении задач, сложившихся в рамках традиционной технологии.

Прежде всего необходимо строить программные системы таким образом, чтобы радикально упростить процессы их эксплуатации и сопровождения. Для того чтобы глубже понять характер затруднений пользователя при его взаимодействии с ЭВМ, нужно подчеркнуть, что программная система в традиционной технологии обычно основывается на формальной модели решения задачи. В зависимости от задачи это может быть какая-нибудь модель исследования операций, численный метод решения прикладного математического анализа, некоторая модель данных и т. п. При этом, как правило, множество понятий и терминов, в которых формулируется и описывается задача для применения программы, минимально и связано с математической моделью, а не с конкретной областью ее применения. Такое положение обусловлено стремлением к универсализации программных систем, т. е. к возможности широкого распространения каждой такой системы в различных предметных областях. В то же время каждая предметная область характеризуется системой содержательных понятий, которыми оперирует пользователь при решении задачи.

Таким образом, в традиционной технологии обработки данных системы понятий предметной области и формальной модели, положенной в основу программы, как

правило, не совпадают.

Это различие и является основной причиной затруднений, возникающих при взаимодействии пользователя с ЭВМ в процессе решения задачи.

Для применения программы пользователь должен перевести постановку задачи, выраженную в системе понятий предметной области, в постановку, выраженную в \ системе понятий формальной модели.

Перевод из одной системы понятий в другую называется интерпретацией. При получении результатов решения задачи пользователь также должен выполнить интерпретацию, обратную первой.

Процесс интерпретации связан с рядом существенных объективных и субъективных трудностей, которые увеличиваются с ростом объема, сложности и универсальности программной системы.

Методы решения проблемы интерпретации в рамках традиционной технологии можно условно разделить на частные и систематические.

Частные методы улучшают процесс взаимодействия пользователя с ЭВМ лишь в отдельных аспектах. К ним можно отнести, например, эффективные методы документирования программных систем, различного рода системы помощи пользователю (help-системы) и т. п.

Основная концепция систематических методов упрощения процесса взаимодействия состоит в том, чтобы одновременно обеспечить:

— взаимодействие на основе системы понятий предметной области для жестко ограниченного круга прикладных задач;

— оперативное расширение этого круга задач сопровождающим программистом.

В традиционной технологии систематические методы поддерживаются использованием различного рода диалоговых систем с архитектурой «меню» и средств генерации таких систем, а также некоторых современных языков программирования. Такие системы получили широкое распространение и быстро развиваются. Однако всем им органически присущ один недостаток — необходимость регулярного сопровождения программы для каждого конечного пользователя. Новая информационная технология ставит своей целью обеспечение простоты процесса взаимодействия пользователя с ЭВМ с исключением необходимости регулярного сопровождения.

Основная идея новой информационной технологии, призванная обеспечить решение проблемы, состоит в том, чтобы рассматривать систему понятий предметной области и соответствие между ней и системой понятий формальной модели как исходную информацию для решения прикладных задач.

В идеале подобный подход должен обеспечить пользователю возможность самостоятельного изменения системы понятий предметной области, определения новых понятий через «известные» системе. Пользователь получает возможность формулирования своего видения предметной области, выделения в ней объектов и взаимосвязей, существенных для решения задачи и удобных для рассуждения в процессе решения. Описанный подход к проблеме противоположен традиционному подходу, рассматривающему задачу упрощения взаимодействия пользователя с ЭВМ как важную, но все же второстепенную.

А система программных и аппаратных средств, обеспечивающих для конечного пользователя, не имеющего специальной подготовки в области вычислительной техники, использование ЭВМ для решения задач, возникающих в сфере его профессиональной деятельности либо без посредников-программистов, либо с незначительной их помощью, называется интеллектуальным интерфейсом. Процесс же внедрения средств интеллектуального интерфейса в вычислительную технику можно определить как интеллектуализацию ЭВМ.

При этом термины «интеллектуальный» и «интеллектуализация» не предполагают обязательного определения понятия «интеллект», а только подчеркивают, с одной стороны, нетривиальность функций, выполняемых интеллектуальным интерфейсом в общей системе вычислительных средств, с другой — то, что выполнение этих функций до последнего времени являлось прерогативой человека.

Функционирование средств интеллектуального интерфейса опирается на развитые методы работы со знаниями:

их представление, хранение, преобразование и т. п.

Под термином знания пря этом понимается вся совокупность информации, необходимой для решения задачи, включающая в себя в том числе информацию:

1) о системе понятий предметной области, в которой

решаются задачи;

2) о системе понятий формальных моделей, на основе которых решаются задачи;

3) о соответствии систем понятий, упомянутых выше;

4) о текущем состоянии предметной области;

5) о методах решения задач.

При этом система знаний должна быть организована в ЭВМ таким образом, чтобы обеспечить взаимодействие вычислительной системы (ВС) с пользователем в системе понятий и терминов предметной области.

Знания о предметной области, организованные на основе тех или иных методов и средств представления знаний, называются моделью предметной области (МПО).

Накопленный опыт работ по представлению знаний и созданию отдельных подсистем интеллектуального интерфейса позволяет утверждать, что последовательное проведение нового подхода к проблеме организации взаимодействия пользователя с ЭВМ существенно влияет на все виды работ по созданию, сопровождению и эксплуатации программных средств. Таким образом, справедливо говорить о возникновении действительно новой технологии решения задач на ЭВМ — новой информационной технологии.

При новой технологии в зависимости от типа решаемой задачи должны обеспечиваться адекватные формы представления всех видов информации, которой обмениваются пользователь и вычислительная система.

Это означает, что средства поддержки новой технологии должны обеспечивать представление информации в естественном для пользователя виде — текстов на естественном языке, нарисованных от руки изображений (в том числе таблиц, графиков, рукописных символов), устных речевых сообщений, различных математических выражений, а также других представлений на профессиональных диалектах пользователя. В дальнейшем необходимо и обеспечение возможности формирования комбинированных сообщений, сочетающих различные формы представления информации.

При использовании новой информационной технологии конечный пользователь должен затрачивать минимальное время на обучение. Само обучение в основном должно сводиться к овладению работой с терминалом: «как узнать», «что нажать», «куда сказать», «куда посмотреть» — и ознакомлению с возможностями системы. При этом пользователь в случае затруднений должен получать помощь от системы, позволяющую преодолеть возникшие трудности. Следует подчеркнуть, что при этом речь идет о «случайном» конечном пользователе. Для конечного пользователя, регулярно использующего ЭВМ в своей деятельности, должна быть разработана более широкая система обучения, т. е. и при новой информационной технологии должен сохраняться принцип: «Чем больше знаешь, тем больше можешь получить».

Основное требование к вычислительной системе, определяющее новую информационную технологию решения задач с использованием ЭВМ и обобщающее остальные требования, — превращение машины в удобного партнера конечного пользователя при решении задач, возникающих в ходе его профессиональной деятельности. Удобство программного продукта для пользователя в общем случае является более важным качеством, чем производительность ЭВМ.

Интеллектуальный интерфейс, обеспечивающий в составе единой человеко-машинной решающей системы непосредственное взаимодействие конечного пользователя и ЭВМ при решении задачи, должен выполнять три группы функций:

— обеспечение для пользователя возможности постановки задачи для ЭВМ путем сообщения только ее условий без задания программы решения. При этом должна сохраняться возможность детального разбиения задачи на последовательность подзадач, обеспечивающая, в свою очередь, возможность косвенного указания пути решения задачи:

— обеспечение для пользователя возможности самостоятельного формирования операционной среды решения задачи с использованием только терминов и понятий из области профессиональной деятельности пользователя;

— обеспечение для пользователя естественных для него форм представления информации, которой он обменивается с ВС в процессе решения задачи, а также выбор приемлемых для него способов организации диалога при этом обмене;

— возможность изменения по желанию пользователя структуры диалога, при этом спектр возможных изменений должен предусматривать диалог типа «меню», различные формы анкетно - форматного типа, обмен произвольными (не регламентированными заранее) сообщениями.

Из неподготовленности пользователя, его «случайного» характера вытекает требование обеспечения работы ВС в условиях ошибок, допускаемых пользователем в сообщениях. Эта же неподготовленность требует включения в состав средств интеллектуального интерфейса, обеспечивающих процесс общения, средств, объясняющих пользователю его ошибки и непонятные места в ходе решения задачи.

1.3 Место интеллектуального интерфейса в вычислительной системе

Для лучшего понимания места, которое интеллектуальный интерфейс должен занимать в общей системе аппаратных и программных средств ЭВМ, сделаем ретроспективный анализ развития вычислительной техники. Такой анализ позволяет утверждать, что вычислительная техника постоянно развивается в двух направлениях.

◄ Первое направление связано с улучшением параметров существующих средств, ориентированным на повышение эффективности выполнения ими своих функций. Его можно назвать - развитием по горизонтали.

◄ Второе направление определяет изменения в технологии обработки информации, приводящие к улучшению использования ЭВМ. Развитие в этом направлении происходит в основном скачкообразно и связано с ' появлением качественно новых аппаратно-программных средств, дополняющих существующие средства. Его можно назвать развитием по вертикали.

Развитие по вертикали накладывает свой отпечаток на организацию вычислительной машины, придавая ей многоуровневый иерархический характер.

В современных ЭВМ, использующих традиционную технологию обработки информации, можно выделить следующие уровни: микропрограммный, традиционный машинный, операционной системы, ассемблерный и проблемно-ориентированных языков. Выделение этих уровней основывается на трактовке вычислительной машины как интегрированного набора алгоритмов и структур данных, способного хранить и выполнять программы. Если при этом вычислительная машина построена на реальных элементах, то она трактуется как реальная или аппаратная. Если же она построена с помощью программ, выполняемых на некоторой другой вычислительной машине, то она является программно - моделируемой, виртуальной машиной. Виртуальная машина определяется структурой данных и алгоритмов, используемых в процессе выполнения программы, при условии реализации некоторого языка, на котором написана программа.

Средства интеллектуального интерфейса образуют новый уровень — уровень конечного пользователя, определяющий качественно новый скачок в развитии технологии обработки информации на ЭВМ, что объясняется принципиальными отличиями этого уровня от всех предыдущих.

◄ Первое отличие заключается в том, что средства уровня конечного пользователя ориентируются на приспособление к пользователям, имеющим различную, в том числе самую низкую, квалификацию. Средства же предыдущих уровней в основном были направлены на приспособление пользователя к этим средствам, требуя от него приобретения специальной квалификации для их использования.

◄ Второе отличие заключается в том, что средства уровня конечного пользователя должны обеспечивать весь процесс решения задачи начиная с возникновения информационной потребности пользователя, в то время как традиционные средства в основном были направлены на обеспечение процесса выполнения программы.

◄ Третье отличие заключается в том, что средства нового уровня должны обеспечивать совместное решение задачи конечным пользователем и ЭВМ в тесном взаимодействии и при постоянной смене ролей в процессе этого взаимодействия. Средства же традиционных уровней практически обеспечивали такой процесс только для программистов на этапе отладки и выполнения программы.

Необходимо подчеркнуть, что сам по себе уровень конечного пользователя не расширяет возможностей средств нижележащих уровней, а только обеспечивает для конечного пользователя оперативный доступ к ним без дополнительных посредников.

Если эти возможности бедны, то будут бедны и возможности системы обработки информации в целом, даже если она имеет в своем составе интеллектуальный интерфейс.

Под конечным пользователем при этом должен пониматься не какой-то усредненный конечный пользователь, а спектр различных пользователей, каждый из которых, в свою очередь, выдвигает спектр различных требований к вычислительной системе.

Основная особенность этих спектров — невозможность их априорного разбиения на четко разделяемые классы. Каждый конечный пользователь представляет собой некоторую индивидуальность по своей квалификации (как в своей профессиональной области, так и в области использования средств вычислительной техники), запросам, привычкам, отношению к ЭВМ и т. п.

Практически невозможно персонально для каждого пользователя построить вычислительную систему, ориентированную на удовлетворение именно его требований, поэтому используют два пути решения данной проблемы.

◄ Первый путь — создание специализированных систем, ориентированных на удовлетворение требований отдельных классов пользователей. Обеспечивая успех в отдельных частных случаях, этот путь не дает общего решения проблемы.

◄Второй путь направлен на создание базовых средств вычислительной техники, ориентированных на решение широкого круга задач, но адаптируемых теми или иными способами к специфическим требованиям отдельных групп пользователей (в пределе — к потребностям индивидуального пользователя).

Выполнение каждой из интеллектуальных функций обеспечивается соответствующим комплексом таких средств. Включение в конфигурацию соответствующей вычислительной системы таких комплексов позволяет обеспечивать интеллектуальный интерфейс с конечным пользователем при решении определенного класса задач. При этом конечному пользователю предоставляется возможность формирования для себя персональной операционной среды, наиболее полно отвечающей его профессиональным потребностям и индивидуальным привычкам.

Новая технология обработки информации, охватывающая весь процесс решения задачи (от момента возникновения у конечного пользователя некоторой информационной потребности до ее удовлетворения) и предусматривающая непосредственное участие конечного пользователя на всех этапах решения, предъявляет качественно новые требования как к общей организации процесса решения задачи, так и к функциям отдельных звеньев человеко-машинной системы (ЧМС). Это объясняется тем, что

■ В традиционной технологии решения задачи с использованием ЭВМ функционирование вычислительной системы сводилось к правильному исполнению заданных последовательностей инструкции и априорно определенных правил перехода от одной последовательности к другой.

Получаемый результат является функцией выполняемых операций, содержащихся в заданной программе, и исходных данных, содержащихся в условиях задачи. При этом практически все операции осуществляются Только вычислительной системой.

■ При новой технологии обработки информации вычислительной системе должна задаваться только постановка задачи в виде описания требуемого результата 1 условий его получения, а последовательность операций,

посредством выполнения которой он достигается, должна определяться решающей задачу системой.

При этом вычислительная система в составе человеко-машинной системы превращается из пассивного звена в активную целенаправленную систему, целью которой. является получение требуемого в постановке задачи знания, достигаемое автоматическим формированием системой и выполнением оптимальной в определенном смысле последовательности вычислительных, логических и поисковых операций над имеющимися знаниями. При этом в данную последовательность могут включаться последовательности операций, выполняемые пользователем как звеном ЧМС.

1.4 Организация вычислительного процесса в новой технологии

Новая организация процесса обработки информации в вычислительной системе является очередным шагом в постоянной эволюции программного обеспечения, тесно связанной с двумя формами представления знаний в ЭВМ—процедурной и декларативной (описательной), относительным весом процедурных и декларативных знаний в отображении проблемной среды, их взаимосвязями и ролью в процессе обработки информации.

Любая программа представляет собой некоторую процедуру — последовательность операций, осуществляемых над определенными структурами данных. Структуры данных являются декларативным знанием, несущим только функцию отображения среды. Элементы знания всегда имеют определенную интерпретацию в проблемной среде, т. е. отображают ее отдельные объекты.

Любая процедура ориентирована на работу с определенным типом декларативных знаний. Результатом работы всегда является новое декларативное знание. Требуемые конечным пользователем знания также выдаются в декларативном виде.

В процессе эволюции программного обеспечения изменялись способы организации данных, причем их структура постоянно развивалась и усложнялась, изменялась степень взаимосвязанности между данными и обрабатывающими программами, постепенно переоценивалась роль данных и программ в процессе обработки информации на ЭВМ. На смену представлению данных в виде изолированных единичных элементов (слов) пришло представление в виде векторов, массивов, списков, файлов. Максимум этого развития пришелся на абстрактные типы данных, обеспечивающие для пользователя выбор наиболее адекватной для решения задачи структуры данных.

Одновременно изменился и взгляд на взаимоотношения данных и обрабатывающих их программ — от толкования данных, как простого придатка к программе, к пониманию определенных совокупностей данных, как некоторых полей для работы соответствующих процедур, а затем к переходу к базам данных, в составе которых данные образуют целостную совокупность декларативных знаний, отображающую проблемную среду и независимую от обрабатывающих их процедур.

Ряд изменений произошел и в отношении оценки роли программ и данных в процессе обработки информации на ЭВМ. В этой связи можно говорить о подходе, ориентированном на процесс, и подходе, ориентированном на данные.

При первом подходе, традиционном для вычислительной техники, процесс обработки информации при решении задачи определяется как выполнение программы, при втором — как получение требуемых данных, что и выступает в этом случае как единственная цель процесса обработки.

Различие этих подходов заключается не только в разных способах описания информации. Разные подходы обусловливают и различные способы контроля, и различные организации схемы управления процессом решения задачи. В традиционной вычислительной технике понятие «процесс» является фундаментальным. Процесс — это выполнение программы. В каждый момент времени процесс находится в определенном состоянии, которое характеризуется степенью его выполнения. При этом состояние включает в себя всю информацию, необходимую для прекращения процесса и его последующего возобновления, и содержит по меньшей мере следующую информацию:

а) программу;

б) индикацию команды, которая должна выполняться следующей;

в) значения всех программных переменных и данных;

г) состояние всех используемых устройств ввода—вывода.

По мере протекания процесса его состояние меняется. Например, изменяется индикация команды, переменные принимают новые значения. В целом изменяющиеся параметры характеризуются вектором состояния процесса, по которому осуществляется контроль процесса обработки информации и управление им.

При втором подходе контроль и управление процессом обработки информации в вычислительной системе осуществляются по состоянию всей совокупности данных, т. е. наличию или отсутствию в этой совокупности тех или иных данных.

Новая технология обработки информации продолжает и развивает подход, ориентированный на данные, так как конечной целью процесса решения задачи является получение требуемого знания (данные же — частный случай предоставления декларативных знаний), а ход процесса контролируется и управляется только с точки зрения достижения этого результата.

Следовательно, можно сформулировать требования к общей организации процесса обработки информации в вычислительной системе при новой технологии:

а) решение любой задачи должно рассматриваться как представление потребителю по его запросу нужного знания, удовлетворяющего некоторой спецификации на знание, содержащейся в запросе.

В качестве «потребителя» знания и «заказчика» на него может выступать либо конечный пользователь (в том числе при начальной постановке задачи), либо любая программа, обрабатывающая знания;

б) необходимость для «потребителя» в том или ином знании (информационная потребность) определяется как отсутствие у потребителя информации, необходимой для решения подзадачи в составе общей задачи. Информационная потребность одного потребителя (программы или пользователя) служит основой для формулирования подзадачи для других программ (а также и пользователя в составе ЧМС), которые потенциально способны решить эту подзадачу, т. е. получить требуемое знание.

ЧМС в целом трактуется как структура, состоящая из компонентов, каждый из которых выполняет две функции:

решение некоторой задачи по пришедшему извне запросу и формулирование запроса к другим компонентам на недостающее для решения этой задачи знание.

Задача представляется как множество подзадач, решаемых отдельными компонентами ЧМС, а весь процесс решения задачи распадается на множество процессов удовлетворений запросов различных компонентов. Конечный пользователь трактуется как некоторый конечный потребитель знаний, информационные потребности которого инициируют работу всех остальных программ;

в) для решения задачи в любой момент времени оценивается по состоянию системы знаний ВС, в которой процедурная часть остается постоянной, а декларативная — постоянно меняется. Несоответствие реального состояния

Требуемому определяет внутреннюю активность вычислительной системы и вызывает направленную перестройку процесса обработки информации.

1.5 Структура вычислительной системы

Структура вычислительной системы, удовлетворяющей требованиям новой технологии решения задачи на ЭВМ, состоит из трех комплексов вычислительных средств, объединяемых по схеме, показанной на рис. 1.1. Первый комплекс представляет собой совокупность средств, выполняющих программы (исполнительную систему), спроектированных с позиций эффективного решения задач, и имеет в ряде случаев проблемную ориентацию. Второй комплекс - совокупность средств интеллектуального интерфейса (интеллектуальный интерфейс), имеющих гибкую структуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектре интересов конечных пользователей. Третьим комплексом средств, с помощью которого организуется взаимодействие первых двух, является база знаний, обеспечивающая использование вычислительными средствами первых двух комплексов целостной и независимой от обрабатывающих программ системы знаний о проблемной среде.

-

Рис. 1.1. Структура вычислительной системы

А Исполнительная система (И С) объединяет всю совокупность средств, обеспечивающих выполнение сформированной программы.

К ним относятся программы, осуществляющие любые вычисления, программы поиска информации в базах зна-,\ний, программы логического вывода, а также вся совокупность аппаратных средств, обеспечивающих работу этих программ. В качестве средств ИС могут быть использованы как имеющиеся на сегодняшний день и разрабатываемые в ближайшей перспективе средства вычислительной техники, так и специальные средства, которые должны создаваться с позиций их использования при новой технологии обработки информации на ЭВМ.

А База знаний (БЗ) занимает центральное положение по отношению к остальным компонентам вычислительной системы в целом, через БЗ осуществляется интеграция средств ВС, участвующих в решении задачи.

Трансляторы с любых языков общения пользователя и ВС осуществляют трансляцию на язык представления знаний (ЯПЗ) в БЗ, интерфейсы с любыми средствами исполнительной системы осуществляют трансляцию с ЯПЗ на языки соответствующих подсистем.

База знаний выступает по отношению к другим средствам ВС как система, содержащая декларативные знания (и ассоциированные с ними процедуры), которые имеют единые принципы представления, общий язык описания, общую схему манипулирования этими знаниями, ориентированную на осуществление инвариантных относительно различных применений операций со знаниями всех уровней. Знания, содержащиеся в БЗ, независимы от обрабатывающих программ и образуют целостную систему

Примечание Это не исключает того, что в БЗ могут быть частные подсистемы, в которых представление знаний осуществляется на языках, отличных от ЯПЗ основной базы знаний В этом случае в соете» средств БЗ должны быть включены специальные трансляторы, обе сяечмвающие перевод с основного ЯПЗ на вспомогательный и обратный перевод.

В БЗ содержится система знаний (СЗ) о проблемной Среде как части объективного мира, отражающая среду как целостное явление со всеми взаимосвязями, которые существуют между ее элементами и динамикой их изменения. Система должна обладать полнотой, т е содержать все знания, необходимые для решения классов задач, на которые ориентирована ЧМС.

В широком смысле слова формирование такой системы знаний также является частью процесса решения задачи, т. е. включенные в нее знания должны отбираться н а-правленно и так же направленно должны выбираться те способы ее структурирования, которые обеспечивают эффективную работу с ней при решении задач. При формировании системы знаний осуществляется создание Фундамента для решения некоторого множества (класса) задач, а ее использование в каждом конкретном случае обеспечивает решение отдельной задачи

Имеется две группы требований к представлению и Организации знаний в БЗ

• Требования первой группы являются общими при использовании как традиционной, так и новой технологии обработки информации на ЭВМ. К ним можно отнести обеспечение необходимых выразительных возможностей языка представления знаний цля всего спектра решаемых задач, обеспечение необходимой эффективности при их решении, обеспечение универсальности и открытости выбранной системы представления знаний в сочетании с возможностью адаптации к различным предметным областям.

• Требования второй группы возникают в основном только при применении новой информационной технологии. К ним относятся необходимость адекватности отображения проблемной среды в базе знаний и необходимость естественного для человека способа описания ?еды.

^Адекватность при этом понимается как потенциальная нежность построения такого отображения, которое спечивачо бы моделирование любых процессов, проис-ящих в проблемной среде. Необходимость естествен-ЯДЙРО для человека способа описания среды вытекает из условия тесного общения конечного пользователя и ЭВМ в процессе решения задачи. Это означает, что язык представления знаний в БЗ должен иметь структуру, близкую к структуре естественного языка пользователя (что не означает подобия их грамматик).

База знаний при новой технологии обработки информации продолжает и развивает функции, выполняемые базой данных в традиционной технологии, наследуя ее основные свойства — независимость данных от обрабатывающих программ и целостность. Однако, поскольку новая информационная технология, выдвигая новые задачи, не снимает старых, термин «база знаний» может употребляться и как более общий по отношению к базе данных. При этом база данных рассматривается как частный случай БЗ.

Требования, выдвигаемые к организации знаний в БЗ в старых и новых задачах, во многом противоречат друг другу. Можно считать, что традиционным задачам наиболее адекватны структуры современных БД, сформировавшиеся на основе опыта их решения; новым задачам более соответствуют структуры различных моделей предметных областей, разрабатываемых в исследованиях по проблеме «искусственный интеллект». Между принципами организации баз данных и таких моделей невозможно провести четкие границы. Более правильно рассматривать степень близости структуры каждой конкретной БЗ к одному из концов спектра возможных структур, на одном из которых находятся традиционные «классические» БД раннего периода (в основном иерархического типа), на другом — модели проблемной среды.

Более подробно этот вопрос рассматривается в гл. 2, здесь же можно сказать только об интегральном критерии: развитие баз данных в базы знаний — это постоянное увеличение независимости содержащихся в них знаний от обрабатывающих программ (в том числе независимости их интеграции в проблемной среде!) и их целостности, постепенно превращающее базу данных в полную (относительно класса решаемых задач), целостную и независимую модель проблемной среды, т. е. базу знаний. Таким образом, в общем случае при организации баз знаний приходится удовлетворять двум противоречивым группам требований:

1) необходимости повышения универсальности по отношению к разным типам задач и обеспечения выразительных возможностей используемой системы представления знаний, достаточных для описания широких классов сложных проблемных сред, организации поиска по разнотипным связям, динамического изменения направлений поиска и т. д.;

2) необходимости сохранения высокой эффективности системы при хранении большого числа конкретных фактов, которую можно обеспечить только путем сохранения проблемной ориентированности системы на задачи поиска. Удовлетворение этих групп требований приводит к компромиссному решению.

Базу знаний для вычислительных систем, ориентированных на использование новой технологии обработки информации, целесообразно строить как двухуровневую структуру, включающую два компонента: концептуальную базу знаний (верхний — концептуальный уровень) и базу данных (нижний — информационный — уровень), что обеспечивает эффективность представления обобщенных знаний и метазнаний на верхнем уровне и конкретной информации (знаний) на нижнем.

Использование базы данных в качестве целостного компонента базы знаний позволяет использовать современные системы управления базами данных (СУБД) для описания взаимосвязей объектов проблемной среды на уровне конкретных фактов. Именно эти связи, как правило, составляют основной массив информации о среде и являются объектами поиска при решении задачи. Освобождение концептуального уровня от таких фактов позволяет использовать обобщенное описание среды, не зависимое от ее конкретного состояния. Кроме того, выделение концептуального уровня обеспечивает представление метазнаний — знаний о структуре базы знаний и методах манипулирования хранящимися в ней знаниями, что повышает адаптационные возможности БЗ и ее способности к динамической перестройке.

Представление знаний на каждом уровне БЗ осуществляется применением некоторого языка представления знаний.

При этом под языком представления знаний (ЯПЗ) понимается конкретный способ описания проблемной среды, задаваемый синтаксисом описания, правилами соотнесения языковых выражений с отображаемыми ими объектами проблемной среды и конкретным составом слов языка.

Выбор ЯПЗ является одним из аспектов построения системы представления знаний, выступающим по отношению к ней как выбор средства ее реализации. Язык представления знаний нижнего уровня БЗ определяется типом соответствующей СУБД. Задача же выбора языка для представления знаний на концептуальном уровне требует специального рассмотрения.

Каждый язык программирования является языком представления знаний. Однако традиционные языки программирования строились в основном как языки, ориентированные на «процесс». Их структура ориентировалась на обеспечение возможности построения сложных программ и их эффективное выполнение. Данные в таких языках выступали как некоторое «окружение» программы, играющее в каком-то смысле второстепенную роль. И хотя на основе таких языков, вообще говоря, можно реализовать достаточно развитые системы представления знаний, сложность и трудоемкость реализации будут весьма велики, а эффективность работы с такими системами невысока. В качестве примеров можно назвать языки АЛГОЛ, ФОРТРАН, КОБОЛ, ПЛ/1 и т. д. Значительно более адекватными для разработки ЯПЗ являются языки обработки символьной информации, такие, как ЛИСП, РЕФАЛ, СНОБОЛ и др. В этих языках базовыми средствами адекватно отображаются лишь простые структуры типа символов, строк символов или списков. Однако, поскольку основой работы со сложноструктурированными данными является требование способности обрабатывать символы и совершать над ними нетривиальные операции, именно они либо непосредственно использовались при разработке различных систем ИИ, либо служили инструментальной базой для создания на их основе ЯПЗ более высокого уровня.

Применение указанных языков является промежуточной стадией в построении развитого языка представления знаний. Более подробно вопросы, связанные с представлением и хранением знаний в вычислительной системе, рассматриваются в гл. 2.

Интеллектуальный интерфейс включает в себя все средства уровня конечного пользователя, обеспечивающие взаимодействие между конечным пользователем и ВС в процессе решения задачи.

В интеллектуальном интерфейсе можно выделить решатель — совокупность средств, обеспечивающих в диалоге с пользователем автоматический синтез программы решения задачи, и систему общения — совокупность трансляторов, осуществляющих трансляцию с языка пользователя на язык представления знаний в БЗ и обратную трансляцию.

Синтез программы всегда осуществляется на некотором уровне, определяемом уровнем элементарных единиц, из которых она синтезируется. Такой элементарной единицей может быть отдельная операция, программный модуль и даже некоторый пакет программ, обращение к которому на требуемом языке обеспечивает решение задачи.

Входной информацией для решения является запрос на получение некоторого знания и, если это требуется, сообщение некоторых дополнительных сведений, связанных с данной задачей (данным запросом). Решатель на основании содержащихся в БЗ знаний о возможностях различных программ (решаемых ими подзадач и знаний, необходимых для этого решения) формирует из данных программ последовательность, позволяющую получить требуемое решение на основании введенных в ВС исходных данных.

Таким образом, решатель — это звено вычислительной системы, осуществляющее собственно решение задачи, т. е. анализ ее условий, выделение подзадач, имеющих стандартные решения, объединение этих решений в целостную программу. Функционирование системы, имеющей в своем составе решатель, может осуществляться как в режиме компиляции, так и в режиме интерпретации. Во втором случае решатель задачу решает как бы поэтапно v. на каждом шаге учитывает результаты предыдущего этапа.

Принципы работы различных решателей, а также реализуемые ими методы автоматического (автоматизированного) формирования программ подробно рассматриваются в гл. 3.

Другой функцией, которую обеспечивает интеллектуальный интерфейс, является общение конечного пользователя и ВС, при котором используются естественные для человека формы представления информации (тексты, изображения, устная речь), в том числе и любые комбинации их.

По выполняемым функциям средства общения можно разделить на две группы: средства трансляции и средства обеспечения взаимопонимания.

Средства трансляции осуществляют в процессе общения перевод с языка пользователя на язык представления знаний ВС и обратный перевод — с языка представления знаний на язык пользователя

При этом они должны удовлетворять следующим требованиям:

а) работы в условиях искажений, помех, различных ошибок пользователя, что следует из ориентированности данных средств на массового пользователя, имеющего минимальную подготовку;

б) адаптируемости вследствие нецелесообразности их ориентированности при разработке на узкую группу пользователей;

в) открытости вследствие невозможности предусмотреть все изменения интересов пользователей в процессе эксплуатации этих средств;

г) независимости от включения в различные конфигурации конкретных ВС.

Средства обеспечения взаимопонимания должны поддерживать одинаковое понимание сообщения передающей и принимающей системой, т. е. приписывание принимающей системой сообщению того значения, которое и предполагалось передающей системой.

Средства обеспечения взаимопонимания по сути своей универсальны и не зависят ни от языка общения, ни от проблемной среды. Однако конкретная их реализация и распределение выполняемых ими функций относительно других средств определяются многими факторами. Одну часть средств обеспечения взаимопонимания целесообразно включать непосредственно в исполнительные системы, другую часть связывать с различными подсистемами интеллектуального интерфейса. Основная же совокупность этих средств должна обеспечивать общесистемные функции относительно решающей системы в целом

В гл. 4 рассматриваются средства, обеспечивающие основную форму общения человека — общение на естественном языке. При этом основное внимание уделяется рассмотрению процесса трансляции с естественного языка на внутренний язык представления знаний вычислительной системы и обратной трансляции.

Глава 5 посвящена описанию экспертных систем — первых интегральных систем искусственного интеллекта, включающих в различных конфигурациях средства интеллектуализации (описанные в предыдущих главах) и получивших уже в настоящее время широкое промышленное применение.

Лекция № 11. Экспертные системы: структура и основные понятия.

Экспертные системы представляют собой, по-видимому, одно из наиболее значительных практических достижений в области искусственного интеллекта. Появившиеся до этого естественно-языковые интерфейсы трудно сравнивать с ними по степени распространения и известности. В настоящее время экспертные системы уже используются в следующих областях [22]:

— интерпретация, т. е. анализ наблюдаемых данных с целью определения их смысла. Например, при проведении масс-спектрометрических исследований данные представляют собой измерения масс фрагментов молекул, а интерпретация означает выявление на их основе химических структур;

— прогноз, т. е. прогнозирование хода событий в будущем на основании модели прошлого и настоящего или, другими словами, вывод вероятных следствий из заданных ситуаций при наличии, как правило, неполной информации;

— диагностика, т. е. процесс поиска неисправности в системе (или определение стадии заболевания в живом организме), основанный на интерпретации данных. Например, диагностика инфекционных заболеваний;

— мониторинг, т. е. сравнение наблюдений с критическими точками плана и выдача сообщений при отклонении от плана. Например, контроль состояния послеоперационного больного при использовании аппарата искусственного дыхания;

— планирование, т. е. формирование плана действий, которые следует выполнять для достижения поставленных целей. Например, планирование эксперимента в молекулярной генетике;

— проектирование, т. е. построение определенных конфигураций объектов, удовлетворяющих заданным требованиям и ограничениям. Например, проектирование цифровых или логических схем для ЭВМ;

— отладка, т.е. выработка рекомендаций по устранению неисправностей;

— ремонт, т. е. выполнение плана организации исправления некоторого обнаруженного дефекта;

— управление, т. е. управление поведением некоторой системы. Например, управление воздушным или наземным транспортом.

Существует множество определений экспертной системы. С функциональной точки зрения под экспертной системой (ЭС) понимается вычислительная система, которая использует знания специалистов о некоторой конкретной узко специализированной предметной области и которая в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала.

Более развернутое и содержательное определение экспертной системы содержится в [22]. Согласно этому определению, идеальная экспертная система должна обладать следующими основными свойствами: компетентностью, т. е. принятые ею решения должны быть такого же высокого уровня, как и у эксперта-профессионала; способностью к рассуждению на основе символьных преобразований; способностью использовать как общие, так и частные схемы рассуждения; способностью решать трудные задачи из сложных реальных, предметных областей; способностью к переформулированию запросов и задач; способностью к мета-рассуждениям, т. е. к рассуждениям о собственной работе и структуре.

Эти свойства, по существу, характеризуют экспертную систему как некоторый класс систем искусственного интеллекта, в составе которых обязательно наличие базы экспертной системы

знаний и некоторой схемы рассуждения, называемой обычно системой логического вывода.

В этом смысле материал, излагаемый здесь, имеет пересечения с материалом гл. 2, 3.

Экспертные системы имеют и существенные отличия от других решающих систем искусственного интеллекта. Эти отличия связаны прежде всего с наличием в составе ЭС систем приобретения знаний и систем отображения и пояснения решения. Кроме того, в отличие от излагаемых в гл. 2,3 решателей и систем управления базами знаний экспертная система, как правило, предназначена для узкой области применения (исключение могут составлять экспертные системы-оболочки, представляющие собой инструментальное средство для разборки конкретных ЭС).

По существу, успех современных ЭС в значительной степени объясняется возможностью работы лишь с небольшой частью знаний человека, что существенно снижает сложность задачи, с которой сталкивается специалист по искусственному интеллекту, и позволяет создать работоспособную систему за сравнительно небольшой отрезок времени.

Структура идеальной экспертной системы представлена на рис. 5.1. Как видно из этого рисунка, идеальная экспертная система должна содержать пять основных компонентов: интерфейс с пользователем, подсистему логического вывода, базу знаний, составляющими ядро любой экспертной системы, а также модуль приобретения знаний, модуль отображения и объяснения решений,

Взаимодействие пользователя с экспертной системой осуществляется через интерфейс с пользователем на проблемно-ориентированном языке непроцедурного типа, часто на некотором редуцированном варианте естественного языка. Возникающие здесь проблемы и существующие подходы к их решению подробно описаны в гл. 4. В интерфейсе с пользователем происходит преобразование (трансляция) предложений естественного языка (или другого проблемно-ориентированного языка непроцедурного типа) на внутренний язык представления знаний данной экспертной системой. В качестве внутренних языков в экспертной системе чаще всего используются логические языки или языки продукционного типа, реже — языки семантических систем.

Описание задачи (запроса) пользователя на выбранном языке представления знаний поступает в подсистему логического вывода, которая, используя информацию из базы знаний, генерирует рекомендации по решению искомой задачи. Основу базы знаний ЭС составляют факты и правила. В подсистеме логического вывода реализуется некоторая стратегия выбора соответствующего правила из базы знаний, тесно связанная со способом представления знаний в ЭС и характером решаемых задач.

С помощью модуля отображения и объяснения решения происходит отображение промежуточных и окончательных решений и объяснение пользователю действий системы. Как правило, система отвечает на вопросы «как» и «почему», т.е. на вопросы типа «как достигнуто то или иное заключение», «почему оно было достигнуто «или» почему отброшены другие альтернативы» (см. § 5.4). Многие специалисты полагают, что наличие модуля объяснения является той важной особенностью экспертных систем, которая обеспечивает необходимый уровень доверия пользователя к системе. Более того, неявно предполагается, что если метод рассуждения, реализованный в экспертной системе, не может быть объяснен человеку, то он должен быть признан неудовлетворительным. Эта ситуация отличается от той, которая существует в области разработки решателей (см. гл. 3), где важно само решение и не столь существен процесс объяснения этого решения.

Функция модуля приобретения знаний состоит в поддержке процесса извлечения знаний о соответствующей узкоспециализированной предметной области (см. § 5.4). Как правило, эти знания, носящие эмпирический характер, плохо формализованы и отсутствуют в специальной литературе: учебниках, инструкциях, отчетах. Такие знания приобретаются экспертом в результате

длительного опыта. Процесс передачи этих знаний от эксперта системе является наиболее узким местом при проектировании экспертных систем.