Контрольные вопросы и задания

1. Перечислите и дайте определения основным элементам теории не­четких множеств.

2. Дайте определение нечетким операциям, отношениям и свойствам отношений.

3. Постановка задачи принятия решений на основе лингвистической векторной оценки.

4. Разработайте алгоритмы и программы для решения задачи много­критериального выбора с использованием метода лингвистического векторного критерия.

5. Постановка задачи многокритериального выбора с использованием правила нечеткого вывода.

6. Разработайте алгоритмы и программы для решения задачи выбора рациональной альтернативы на основе математического аппарата нечеткого логического вывода.

8. Технологии разработки экспертных систем

Технология создания интеллектуального программного обес­печения существенно отличается от разработки традиционных программ с использованием известных алгоритмических языков (таблица).

Характеристика	Программирование в системах искусственного интеллекта	Традиционное программирование
Тип обработки Метод Задание шагов решения Искомое решение Управление и данные Знания Модификации	Символьный Эвристический поиск Неявное Удовлетворительное Смешаны Неточные Частые	Числовой Точный алгоритм Явное Оптимальное Разделены Точные Редкие

Рассмотрим отработанные на сегодняшний день элементы технологии создания ИИС на примере разработки экспертных систем. Этот выбор обусловлен тем, что ЭС получили весьма ши­рокое распространение во многих сферах человеческой деятель­ности, а технологии их создания имеют универсальный характер и не требуют аппаратных реализаций.

Экспертными системами называют сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкрет­ных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользова­телей [4].

В самых первых ЭС не учитывалось изменение знаний, ис­пользуемых в процессе решения конкретной задачи. Их назвали статическими ЭС. Типичная статическая ЭС содержит следую­щие основные компоненты (рис. 8.1):

• базу знаний;

• рабочую память, называемую также базой данных;

• решатель (интерпретатор);

• систему объяснений;

• компоненты приобретения знаний;

• интерфейс с пользователем (диалоговый компонент).

Эксперт

пользователь

Рис. 8.1. Обобщенная схема экспертной системы

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

База данных (рабочая память) служит для хранения текущих данных решаемой задачи.

Решатель (интерпретатор), используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

Система объяснений показывает, как система получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

Компоненты приобретения знаний необходимы для заполне­ния ЭС знаниями в диалоге с пользователем-экспертом, а также для добавления и модификации заложенных в систему знаний.

Интерфейс с пользователем (диалоговый компонент) ориентирован на организацию дружелюбного общения со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и приобретения знаний, объяснения результатов работы.

В разработке ЭС участвуют представители следующих специальностей:

эксперт в той проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;

инженер по знаниям – специалист по разработке ЭС;

программист – специалист по разработке инструментальных средств (ИС).

Необходимо отметить, что отсутствие среди участников разработки инженера по знаниям (т.е. его замена программистом) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его.

Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в ЭС знаний.

Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС, осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС, выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

Программисты разрабатывают программное обеспечение ЭС и осуществляют его сопряжение со средой, в которой оно будет использоваться.

Экспертная система работает в двух режимах: приобретения знаний и решения задач (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

Любая ЭС должна иметь, по крайней мере, два режима рабо­ты. В режиме приобретения знаний эксперт наполняет систему знаниями, которые впоследствии позволят ЭС самостоятельно (без помощи эксперта) решать определенные задачи из конкрет­ной проблемной области. Эксперт описывает проблемную об­ласть в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в облас­ти экспертизы. Правила определяют взаимные связи, существу­ющие между данными, и способы манипулирования данными, характерные для рассматриваемого класса задач.

В режиме консультации пользователь ЭС сообщает системе конкретные данные о решаемой задаче и стремится получить с ее помощью результат. Пользователи-неспециалисты обращаются к ЭС за результатом, не умея получить его самостоятельно, пользо­ватели-специалисты используют ЭС для ускорения и облегчения процесса получения результата. Следует подчеркнуть, что термин «пользователь» является многозначным, так как использовать ЭС могут и эксперт, и инженер по знаниям, и программист. Поэтому, когда хотят подчеркнуть, что речь идет о том, для кого создавалась ЭС, используют термин «конечный пользователь».

В режиме консультации входные данные о задаче поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти и правил из БЗ формирует решение. В отличие от тради­ционных программ компьютерной обработки данных ЭС при ре­шении задачи не только исполняет предписанную последова­тельность операций, но и сама формирует ее.

Существует широкий класс приложений, в которых требуется учитывать изменения, происходящие в окружающем мире за вре­мя исполнения приложения. Для решения таких задач необходи­мо применять динамические ЭС, которые наряду с компонентами статических систем содержат подсистему моделирования внеш­него мира и подсистему связи с внешним окружением. Подсисте­ма моделирования внешнего мира необходима для прогнозиро­вания, анализа и адекватной оценки состояния внешней среды. Изменения окружения решаемой задачи требуют изменения хранимых в ЭС знаний, для того чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий. Компонента связи с внешним миром актуальна для автономных интеллектуальных систем (роботов), а также для интеллектуальных систем управле­ния. Связь с внешним миром осуществляется через систему дат­чиков и контроллеров.