26.Этап формализации.
определяется способ представления знаний (фреймы, семантические сети и т.д.)
выбираются инструментальные средства
формализуются основные понятия
определяются способы интерпретации знаний
моделируется работа системы
оценивается адекватность
Выходом данного этапа является описание того, как может быть представлена задача в выбранном или разработанном формализме.
27. Этап выполнения.
Цель этапа – создание одного или нескольких прототипов, затем по результатам тестирования и опытной эксплуатации создаётся конечный продукт, пригодный для конечного использования.
На этом этапе происходит программирование его компонентов, наполнение экспертом базы знаний. Причем, компоненты можно выбрать из заранее заданных (готовых).
Главное в создании прототипов – проверка адекватности идей и методов представления знаний. Создание первого прототипа должно подтвердить, что выбранные методы представления знаний и способы (методы) решения пригодны для успешного решения хотя бы для большей части предметной области (альфа-релиз).
Далее собираем замечания и пожелания, которые будут учтены во втором релизе. Процесс этот итеративен (альфа-, бета-, гамма-релиз). Длится процесс от нескольких месяцев до нескольких лет. В разрабатываемый продукт можно добавить «дружественный» интерфейс, расширить круг решаемых задач. Также решается задача анализа функционирования системы при значительном расширении базы знаний, исследование возможностей системы в решении более широкого круга задач, анализ мнений пользователей о функционировании системы.
Если система успешно прошла этап тестирования, то она может рассматриваться, как промышленная экспертная система.
28. Этап тестирования.
На этом этапе производится оценка выбранного способа представления знаний в целом. Для этого когнетолог подбирает примеры, которые обеспечивают проверку всех возможностей разработанной системы.
В неправильной работе системы различают несколько источников неудач:
Тестовые примеры.
В худшем случае они могут оказаться вне предметной области, но чаще всего они, наоборот, однородны и не охватывают всю область.
Ввод-вывод.
Ввод-вывод – данные, которые приобретены в ходе диалога с экспертом. Если мы задавали не правильные вопросы на этапе концептуализации или собрали не всю необходимую информацию, то экспертная система может давать не верные результаты, и наша система может не дать требуемых результатов. Кроме этого вопросы системы могут быть трудными для понимания многозадачными и не соответствовать знаниям пользователя. Ошибки могут возникать из-за неудобного для пользователя входного языка.
Правила вывода
Управляющая стратегия
Если интеллектуальная система анализирует сущности в порядке отличном от естественного для эксперта, то бывает необходимо изменить стратегию, что может приводить к изменению конечного результата. Например, рассмотрение правила А до правила В всегда будет приводить к тому, что правило В будет игнорироваться.
Кроме того, ошибки могут привести к очень сложным объяснениям и умозаключениям. Например, система должна не только давать ответ, но и объяснить, почему она дала именно такой ответ.
Самые важные этапы – этап идентификации и выполнения (тестирование входит в выполнение).