14. Структура экспертной системы. Подсистема объяснений. Режимы работы экспертной системы.

Типичная ЭС состоит из следующих компонентов:

-Рабочая память предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.

-База знаний в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область(а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

-Решатель, используя исходные данные из РП и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

-Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

-Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи и какие значения она при этом использовала.

-Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружелюбного общения со всеми категориями пользователей.

В состав каждой ЭС входит подсистема объяснения (ПСС), которая используется инженером знаний и экспертом при разработке, совершенствовании и развитии системы и пользователем на этапе эксплуатации. Анализируя объяснения, разработчик может найти проблемные места системы. ПСС делает ЭС «прозрачной» для пользователя, т.е. предоставляет пользователю понимать логику действий системы.

ПСС должна позволять:

1. В любой момент приостанавливать работу системы и предоставлять полное описание ее текущего состояния.

2. по запросу пользователя выдавать любую информацию о пройденном системой пути с возможностью возврата в любой ее участок.

3. сообщать результаты ранее выполненных действий, проверок выдвинутых гипотез с пояснениями.

4. получать ответы на вопросы «почему», «зачем», «как».

Пояснение хода решения задачи может представлять собой:

1. набор информационных справок о состоянии системы на момент остановки.

2. полное или частичное описание пройденного системой пути по дереву решений.

3.список проверяемых гипотез.

4.список целей, управляющих работой системы, и путей их достижения.

Подсистема объяснений может выдавать результат в виде: полного текста объяснений на ест.языке, ответа на запрос, ответов на интересующие пользователя вопросы.

ЭС работает в режимах:

-Приобретения знаний. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты. Правила определяют способы манипулирования данными.

-Решения задач. Осуществляет конченый пользователь, которого интересует результат и (или) способ получения решения.

15. Дайте краткую характеристику языка лисп как средства разработки систем искусственного интеллекта.

LISP – List Processing (обработка списков) был создан в 60-х годах Дж. Маккарти и его учениками. Язык Лисп имеет очень простой синтаксис, поскольку возможны только две его конструкции: атом и список. Атом – элементарная конструкция со своим именем и значением (в алг.языках – идентификатор или константа). Список – конструкция ЛИСП, состоящая из множества атомов и подсписков.

‘ (КАРАНДАШ РУЧКА БУМАГА) – пример списка.

Существенная особенность языка ЛИСП заключается в том, что здесь «данные» и «программы» внешне ничем не отличаются друг от друга. Это дает возможность писать «программы», манипулирующие не только «данными», но и «программами» Именно это дает Лиспу стать средством программирования систем ИИ. В ЛИСП: «программа» - функция, «данные»- выражение.

Лисп – функциональный язык. Все процедуры обработки информации оформляются в виде функций.

16. Дайте краткую характеристику языка ПРОЛОГ как средства разработки систем искусственного интеллекта.

PROLOG –PROgramming in LOGig – широко известный язык с хорошей документацией, который используется в Японии как базовый язык для ЭВМ пятого поколения. Пролог относится в большей степени к реляционным или декларативным(описательным), а не функциональным языкам. Программа на реляционном языке состоит из операторов, описывающих отношения между представленными объектами. Пролог является языком логического программирования. Логическая программа – множество аксиом и правил, задающих отношения между объектами.

Базовым принципом языка является равнозначность представления программы и данных (декларативность), отчего утверждения языка одновременно являются и записями, подобными записям в базе данных, и правилами, несущими в себе способы их обработки. Сочетание этих качеств приводит к тому, что по мере работы системы Пролога знания (и данные и правила) накапливаются. Поэтому Пролог-системы считают естественной средой для накопления базы знаний и обучения студентов и школьников принципам логического программирования.