- •Экспертные системы
- •Экспертиза и экспертная информация. Определения экспертной системы. Отличия эс от других программ и систем ии. Назначение и функции эс. Роль эс в области ии.
- •Структура эс. База знаний, машина вывода, интерфейс пользователя, компонента объяснения, компонента обучения. Отличия статической и динамической эс.
- •Классификации эс по решаемой задаче, по связи с реальным временем, по степени интеграции, по степени сложности, по стадии реализации, по типу программных и технических средств.
- •Коллектив разработчиков эс. Пользователь, эксперт, программист, программист-интегратор, инженер по знаниям. Требования к навыкам, квалификации и психологическим особенностям разработчиков эс.
- •База знаний. Извлечение знаний. Стратегии и трудности извлечения знаний. Психологический, лингвистический и гносеологический аспекты. Методы извлечения знаний.
- •Источники неопределенности
- •Аргументы неадекватности теории вероятности
- •Коэффициенты уверенности. Степень доверия.
- •Нечетка логика:
- •Система объяснения в эс
- •Трассировка всех действий
- •Формирование пояснений на основе фреймов эс centaur
- •Последовательное взаимодействие
- •Последовательно-параллельное
Экспертные системы
Экспертиза и экспертная информация. Определения экспертной системы. Отличия эс от других программ и систем ии. Назначение и функции эс. Роль эс в области ии.
Экспертиза – исследование специалистом(экспертом) каких-либо вопросов/, решение которых требует спец. познаний в области науки, техники, искусства. (ЭКСПЕРТИЗА — специфический тип работы со знаниями, направленной не на получение новых знаний в той или иной области, а на применение уже имеющихся знаний для подготовки и принятия решений в самых различных сферах практики. Э. проводится специалистами в той или иной области знания — экспертами; в современном обществе в качестве экспертов часто привлекаются специалисты из различных областей науки. В то же время функции эксперта отличаются от функций специалиста тем, что если специалист должен быть в состоянии решить проблему, то от эксперта требуется знание о том, как ее можно решить. Эксперт должен обладать не только определенной совокупностью знаний в своей области, но и специфическими умениями, позволяющими эффективно использовать эти знания в самых различных ситуациях. Экспертные знания, таким образом, это не столько особый вид знаний, сколько особый вид организации и применения знаний.)
ЭС – программа для комплекса, который оперирует со знанием в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблемы
Отличие от традиционного программирования
ЭС моделирует не столько физическое строение архитектуры, предметной области, сколько моделирует рассуждения человека об этом
Наличие БЗ(базы знаний) в них. БЗ отчуждена от программного кода. Решение заключено не в коде, а во внешнем источнике(БД(база данных))
В ЭС используются эвристические(последовательность предписаний или процедур обработки информации, выполняемая с целью поиска более рациональных и новых конструктивных решений) и приближенные методы
Отличие от других систем ИИ(искусственного интеллекта)
В ЭС рассматриваются предметы реального мира(т.е. носит практический характер, целевой), решают конкретные прокладные задачи
Обладаю высокой производительностью, точностью, достоверностью
Наличие в ЭС объяснительной компоненты(доверие выше, если есть объяснение почему было принято решение)
Назначение и функции ЭС
ЭС может рассматриваться как АСОИУ(обработки экспертный знаний), изучение справочного материала – пассивное исследование
Определение ЭС через набор компонент
ЭС как средство эмпирического поиска высококачественных решений на баазе формализованных знаний экспертов
Классы решаемых задач : диагностика, прогнозирование, идентификация, управление, проектирование, мониторинг.
Перспективы ЭС
Выступают в виде мастеров, шаблонов, помощников для создания проектов и т.д.
Широкое применение в гипертекстах и гипермедиа
Появление в программах самообучения, когда программа адаптируется под конкретные потребности
Роль ЭС в области ИИ.
Создание человеко-машинных систем ИИ нашло свое наиболее яркое выражение в экспертных системах (ЭС). Для их реализации разрабатывались многочисленные модели и языки представления знаний, специальные языки программирования и символьные ЭВМ. После появления первых ЭС и интенсивного их развития в литературе появились утверждения о том, что ЭС не нашли своего применения и не оправдали надежд.
Но появление ЭС сыграло важную роль в развитии ИИ, т.к. позволило перевести разработки в области ИИ из исследовательской плоскости в область реализации практических программных комплексов. Первые успехи систем ИИ для решения коммерческих задач можно отнести к 1985 году, однако массовое распространение они получили только в середине 90-х годов.
Экспертные системы, показав практическую ценность, оказали большую услугу всей области искусственного интеллекта. Увеличение финансирования позволило породить новые и оживить старые направления ИИ.
Большие успехи в области ЭС (инженерии знаний) привели к идеи постепенной интеллектуализации машинных функций, направленной в конечном итоге на создание автономных систем ИИ — интеллектуальных агентов. Одними из основных проблем, препятствующих созданию автономных ИС являются ограниченность базы знаний, модели представления знаний и несовершенство интерфейса взаимодействия с окружающей средой и пользователями.