Лекция 13

2.1. Назначение, особенности и области применения экспертных систем

Экспертная система (ЭС) - это программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.

ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз.

Главное достоинство ЭС - возможность накапливать формализованные знания, сохранять их длительное время, обновлять (актуализировать) и автоматически применять для решения прикладных задач. Накопление знаний ЭС позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.

Знания, которыми обладает специалист в какой-либо области, можно разделить на формализованные и неформализованные. Формализованные знания формулируются в книгах и руководствах в виде общих и строгих суждений (законов, формул, моделей, алгоритмов и т. п.), отражающих универсальные знания. Эти знания образуют формальную систему:

F = <A, P, X, I>,

где A – алфавит (набор символов, из которых строятся предложения формальной системы),

P – синтаксические правила (правила построения предложений из алфавита A; предложения, соответствующие синтаксическим правилам, называются правильно построенными формами - ППФ),

X – аксиомы (тождественно истинные ППФ),

I – семантические правила, или, правила вывода (правила построения истинных ППФ из аксиом; ППФ, соответствующие семантическим правилам, называются теоремами).

Неформализованные знания, как правило, содержатся в книгах и руководствах в описательной словесной форме, не используют какой-либо математический аппарат и поэтому не могут быть применены автоматически. Они, обычно, обладают конкретностью, субъективностью и приблизительностью. Знания этого рода являются результатом обобщения многолетнего опыта работы и интуиции специалистов. Они обычно представляют собой многообразие эмпирических (эвристических) приемов и правил.

В зависимости от того, какие знания преобладают в той или иной предметной области, ее относят к формализованным или к неформализованным описательным областям. Задачи, решаемые на основе формализованных знаний, называют формализованными, а задачи, решаемые с помощью неформализованных знаний, - неформализованными. Речь идет не о неформализуемых, а о неформализованных задачах, т. е. о задачах, которые, возможно, и формализуемы, но эта формализация пока неизвестна.

Процедурное программирование в качестве основы для разработки программы использует алгоритм, т. е. формализованное знание и напрямую не подходит для решения неформализованных задач.

К неформализованным задачам относятся те, которые обладают одной или несколькими из следующих особенностей:

• алгоритмическое решение задачи неизвестно (хотя, возможно, и существует) или не может быть использовано из-за ограниченности ресурсов ЭВМ (времени, памяти);

• задача не может быть определена в числовой форме (требуется символьное представление);

• цели задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции.

Как правило, неформализованные задачи обладают неполнотой, ошибочностью, неоднозначностью и (или) противоречивостью знаний (как данных, так и используемых правил преобразования).

Экспертные системы не отвергают и не заменяют традиционного подхода к программированию, они отличаются от традиционных программ тем, что ориентированы на решение неформализованных задач и обладают следующими особенностями:

• алгоритм решений не известен заранее, а строится самой ЭС с помощью символических рассуждений, базирующихся на эвристических приемах;

• ясность полученных решений, т. е. система «осознает» в терминах пользователя, как она получила решение;

• способность анализа и объяснения своих действий и знаний;

• способность приобретения новых знаний от пользователя-эксперта, не знающего программирования, и изменения в соответствии с ними своего поведения;

• обеспечение «дружественного», как правило, естественно-языкового (ЕЯ) интерфейса с пользователем.

Обычно к ЭС относят системы, основанные на знаниях, т. е. системы, вычислительная мощность которых является в первую очередь следствием их наращиваемой базы знаний (БЗ) и только во вторую очередь определяется используемыми методами. Методы инженерии знаний (методы ЭС) в значительной степени инвариантны тому, в каких областях они могут применяться. Области применения ЭС весьма разнообразны: военные приложения, медицина, электроника, вычислительная техника, геология, математика, космос, сельское хозяйство, управление, финансы, юриспруденция и т. д. ЭС используются при решении задач следующих типов: принятие решений в условиях неопределенности (неполноты), интерпретация символов и сигналов, предсказание, диагностика, конструирование, планирование, управление, контроль и др.

Перед тем как приступить к разработке ЭС, инженер по знаниям должен рассмотреть вопрос, следует ли разрабатывать ЭС для данного приложения. В обобщенном виде ответ может быть таким: использовать ЭС следует тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Ниже будут уточнены использованные понятия «возможно», «оправдано», «соответствует».

Чтобы разработка ЭС была возможной (для данного приложения), необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований:

• существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;

• эксперты должны сходиться в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;

• эксперты должны уметь выразить на естественном языке (вербализовать) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут «извлечены» и вложены в ЭС;

• задача, возложенная на ЭС, требует только рассуждений, а не действий (если требуются действия, то необходимо объединять ЭС с роботами);

• задача не должна быть слишком трудной, ее решение должно занимать у эксперта несколько часов, а не дней или недель;

• задача, хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно «понятной» и структурированной области, т. е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;

• решение задачи не должно в значительной степени использовать «здравый смысл» (т. е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы ИИ.

Использование ЭС в данном приложении может быть возможно, но не оправдано. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:

• решение задачи принесет значительный эффект, например использование ЭС для поиска полезных ископаемых в случае успеха может принести доход в сотни миллионов рублей;

• использование человека-эксперта невозможно либо из-за недостаточного количества экспертов, либо из-за необходимости выполнять экспертизу одновременно в различных местах;

• при передаче информации к эксперту происходит недопустимая потеря времени или информации;

• при необходимости решать задачу в окружении, враждебном для человека.

Приложение соответствует методам ЭС, если решаемая задача обладает совокупностью следующих характеристик:

• может быть естественным образом решена посредством манипуляции с символами (т. е. с помощью символьных рассуждений), а не с числами (как принято в математических методах и в традиционных программах);

• должна иметь эвристическую (не алгоритмическую) природу, т. е. ее решение должно сводиться к применению эвристических правил; задачи, которые могут быть гарантированно решены (с соблюдением заданных ограничений) с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения ЭС;

• должна быть достаточно сложной, чтобы оправдать затраты на разработку ЭС, однако не должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решить;

• должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами инженерии знаний, и практически значимой.