- •1. Основные понятия дисциплины.
- •2. Классификация знаний. Отличие знаний от данных.
- •I группа.
- •II группа.
- •III группа.
- •IV группа.
- •3. Модели представления знаний в ис. Продукционная модель. Модель на основе фреймов Модели представления знаний в ис
- •Продукционная модель знаний.
- •Модель на основе фреймов.
- •4. Модели представления знаний в ис. Семантические сети. Формально-логическая модель. Модели представления знаний в ис
- •Семантические сети
- •2.5 Формальные логические модели на основе исчисления предикатов
- •5. Экспертные системы. Понятие, назначение, области применения. Основные характеристики экспертных систем. Понятие эс. Основные характеристики.
- •Основные характеристики эс:
- •Области применения эс. Типы эс и подходы к их реализации.
- •Назначение
- •Критерий использования эс для решения задач.
- •6. Ограничения в применение экспертных систем. Преимущества экспертных систем перед человеком – экспертом. Ограничения в применение экспертных систем
- •Преимущества экспертных систем перед человеком – экспертом.
- •7. Отличие экспертных систем от традиционных программ. Структура экспертной системы. Назначение подсистем экспертной системы.
- •Назначение подсистем экспертной системы
- •8. Общие сведения о языке Пролог.
- •9. Вычислительная модель Пролога. Факты, запросы, переменные, домены и правила.
- •10. Работа со списками в языке Пролог.
- •1.4.5.2 Предикат может иметь несколько вариантов использования
- •Работа с деревьями в языке Пролог.
- •1.3 Создание дерева
- •11. Особенности ввода-вывода в языке Пролог.
- •12. Особенности написания экспертной системы на языке Пролог.
- •13. Стратегии получения знаний. Теоретические аспекты извлечения знаний. Стратегии получения знаний.
- •10.3 Теоретические аспекты извлечения знаний.
- •14. Представление нечетких знаний информационных системах.
- •Пример 9.1
- •15. Классификация методов практического извлечения знаний. Коммуникативные активные методы.
- •16. Классификация методов практического извлечения знаний. Коммуникативные пассивные и текстологические методы
Преимущества экспертных систем перед человеком – экспертом.
Системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом.
1. У них нет предубеждений.
2. Они не делают поспешных выводов.
3. Эти системы работают систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.
4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются.
Системы, основанные на знаниях, устойчивы к “помехам”. Эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей. ЭС, не обремененные знаниями из других областей, по своей природе менее подвержены “шумам”. Со временем системы, основанные на знаниях, могут рассматриваться пользователями как разновидность тиражирования- новый способ записи и распространения знаний. Подобно другим видам компьютерных программ они не могут заменить человека в решении задач, а скорее напоминают орудия труда, которые дают ему возможность решат задачи быстрее и эффективнее.
6. Эти системы не заменяют специалиста, а являются инструментом в его руках.
7. Отличие экспертных систем от традиционных программ. Структура экспертной системы. Назначение подсистем экспертной системы.
ЭС работают со знаниями, а обычные программы – с данными.
Обычные программы выполняют детерминированные алгоритмы, т.е. дают одинаковый результат при одинаковых входных данных. ЭС ведут себя как люди-эксперты, т.е. могут ошибаться, но, в отличие от обычных программ, в которых имеются скрытые ошибки, ЭС имеют потенциальную возможность обучения на ошибках (коррекция).В ЭС алгоритмы представляют собой эвристики.
О бычные программы выполняют эффективную обработку БД, а ЭС – БЗ (за счет механизма логического вывода).
1) Приобретение знаний – это сбор, передача и анализ опыта решения проблем из необходимых источников знаний в БЗ ЭС.
В качестве источников знаний выступают: люди-эксперты; справочники; учебная литература; опыт разработчиков и др.
2) База знаний содержит все необходимые сведения о предметной области (факты и правила), описывающие знания.
3) Машина вывода – это управляющая структура, обеспечивающая процедуры извлечения знаний из БЗ, формирование и выполнение последовательности шагов при решении задачи.
Машина вывода включает: 1 – интерпретатор; 2 – планировщик.
Интерпретатор выполняет алгоритм поиска решения, выбирая нужные правила и факты из БЗ.
Планировщик управляет работой интерпретатора, т.е. контролирует процесс поиска решения, оценивает эффект от применения различных правил и формирует альтернативные стратегии поиска решения.
4) Рабочая память – это БД, в которой хранятся входные, промежуточные и конечные результаты решения задач, а также текущие гипотезы, проверенные на данном шаге работы машины вывода, и параметры управления (выбранная стратегия, алгоритм поиска и существующие альтернативы).
5) Подсистема совершенствования вывода. Люди-эксперты могут анализировать свою работу, накапливать опыт, знания и улучшать процесс поиска решения. Эти задачи в ЭС должна решать подсистема совершенствования вывода, которая анализирует принятые решения, изучает работу алгоритма и модифицирует их с целями оптимизации поиска решения (по времени, по точности представления результата и т.д.).
В современных ЭС этот блок практически не реализуется.
6) Интерфейс пользователя представляет собой языковой процессор для общения пользователя и экспертной системы. Он выполняет 2 функции:
1 – преобразование запросов пользователя с естественного языка на внутренний язык системы, соответствующий моделям представления знаний.
2 – синтез ответов из внутреннего представления системы в форму, понятную человеку.
Варианты общения: Табличное представление запросов и ответов. Через систему меню. Запись запроса и выдача ответа в виде текста на естественном языке. Общение на естественном языке в виде речевых высказываний (современное направление). Общение с помощью мысли (не реализовано).
7) Подсистема объяснения обеспечивает возможность проверки правильности полученных выводов и решений исходным запросом в виде ответов на вопросы, соответствующие поведению ЭС.
Типовые вопросы:
Каким образом было получено найденное решение?
Почему были отвергнуты альтернативные гипотезы?
Какова была стратегия поиска решений?
8) Подсистема рекомендаций. Если ЭС формирует решения в виде причинно-следственных связей, то этот блок выполняет анализ таких связей и выбор некоторой оптимальной стратегии действий согласно некоторой целевой функции.
Коллектив разработчиков представляет собой группу специалистов, занимающихся как разработкой, так и эксплуатацией ЭС.
Он включает: пользователя; эксперта; инженера по знаниям; программистов.
Приведем основные характеристики разработчиков ЭС.
1. К пользователю предъявляются самые минимальные требования: дружелюбие; умение объяснить, что он хочет от системы; отсутствие психологического барьера работы на компьютере; базовый уровень квалификации в предметной области (знание терминов, с которыми работает ЭС).
2. Эксперт не является программистом, но обладает глубоким уровнем знаний предметной области, опытом работы и высокой квалификацией.
К нему предъявляются следующие требования: доброжелательность; готовность поделиться своим опытом; умение объяснить (педагогические навыки); заинтересованность в успешности разработки.
3. Программисты характеризуются самой низкой потребностью в общении с другими людьми.
Для разработки ЭС к нему предъявляются следующие требования: общительность; способность осваивать новые методы; интерес к разработке; достаточный уровень квалификации.
4. Инженер по знаниям – это один из самых малочисленных, высокооплачиваемых и дефицитных специалистов. Его основная задача не программирование, а анализ информации, ее структурирование, определение взаимосвязей между элементами и формирование поля знаний ЭС.
Инженер по знаниям работает с различными формами представления знаний: знания в памяти человека; знания в книгах и других носителях; поле знаний; модели представления знаний; БЗ экспертных систем.