Вопрос 8. Информационная технология экспертных систем

Дата добавления: 2014-11-24 | Просмотров: 1525

1. Характеристика и назначение ИТ экспертных систем.

2. Основные компоненты ИТ экспертных систем.

1. Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного интеллекта. Экс­пертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о кото­рых этими системами накоплены знания.

Под искусственным интеллектомобычно понимают способно­сти компьютерных систем к таким действиям, которые назы­вались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с чело­веческим мышлением. Работы в области искусственного интел­лекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нерв­ную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению.

Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформи­рующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако час­то они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Это делает возможным ис­пользовать технологию экспертных систем в качестве сове­тующих систем.

Сходство информационных технологий, используемых в эксперт­ных системах и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки при­нятия решений.

Однако имеются три существенных различия:

• первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений соответствует интеллекту поль­зователя. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности;

• второе отличие указанных технологий выражается в способно­сти экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются
более важными для пользователя, чем само решение;

• третье отличие связано с использованием нового компонента ин­формационной технологии — экспертных знаний.

2. Основными компонентами информационной технологии, исполь­зуемой в экспертной системе, являются:

• интерфейс пользователя;

• база знаний;

• интерпретатор;

• модуль создания системы.

Интерфейс пользователя. Менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную сис­тему и получения выходной информации из нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, при­сваиваемых определенным переменным. Менеджер может использовать четыре метода ввода информации:

• меню;

• команды;

• естественный язык;

• собственный интерфейс.

Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения. Различают два вида объяснений:

• объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой мо­мент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;

• объяснения полученного решения проблемы. После получения ре­шения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи. Хотя технология ра­боты с экспертной системой не является простой, пользователь­ский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.

База экспертных знаний содержит факты, описывающие про­блемную область, а также логическую взаимосвязь этих фак­тов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкрет­ной ситуации, и состоит из двух частей:

• условия, которое может выполняться или не выполняться;

• действия, которое следует произвести, если условие выполняется.

Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой систе­мы может содержать несколько тысяч правил.

Все виды экспертных знаний, в зависимости от специфики предметной области и квалификации проектировщика (инже­нера по знаниям), могут быть представлены с помощью одной ли­бо нескольких семантических моделей. К наиболее распростра­ненным моделям относятся:

• логические;

• продукционные;

• фреймовые;

• семантические сети.

Интерпретатор — это часть экспертной системы, производя­щая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности пра­вил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в прави­ле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользо­вателю предоставляется вариант решения его проблемы.

Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополни­тельные блоки:

• блок расчета;

• блок ввода и корректировки данных.

Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, от­четные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оператив­ного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.

Модуль создания системы служит для создания набора (иерар­хии) правил. Существуют два подхода, которые могут быть по­ложены в основу модуля создания системы:

• использование алгоритмических языков программирования;

• использование оболочек экспертных систем.

Оболочка экспертных систем представляет собой готовую про­граммную среду, которая может быть приспособлена к реше­нию определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек по­зволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.