Экспертные системы

Системы, основанные на знаниях (СОЗ) — это системы программ­ного обес­печения, основными структурными элементами которых яв­ляются база знаний и механизм логических выводов. Среди СОЗ можно вы­де­лить:

·        интеллектуальные информационно-поисковые системы;

·        экспертные системы (ЭС).

Интеллектуальные информационно-поисковые системы отличаются от предыдущего поколения информационно-поисковых систем не только гораздо более обширным справочно-информационным фондом, но и важнейшей способностью формировать адекватные ответы на запросы пользователя даже тогда, когда запросы не носят прямого характера.

Наиболее известным практическим примером СОЗ могут служить  экспертные сис­темы, способные диагностировать заболевания, оценивать по­тен­ци­аль­ные месторождения полезных ископаемых, осуществлять обработку естественного языка, распознавание речи и изображений и т.д. Экспертные сис­те­мы являются первым шагом в практической реализации исследований в об­ласти искусственного интеллекта

Экспертные системы — это сложные программные комплексы, ак­ку­­му­ли­­рующие знания специалистов в конкретных предметных областях и ти­ра­жирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квали­фи­ци­­рован­ных пользователей.

Базовая структура экспертной системы приведена на рис. 6.

Структурные элементы, составляющие экспертную систему, выполняют следующие функции.

База знаний реализует функции представления знаний в конкретной предметной области и управление ими.

Механизм логических выводов выполняет логические выводы на основании знаний, имеющихся в базе знаний.

Пользовательский интерфейс необходим для правильной передачи отве­тов пользователю, иначе пользоваться системой крайне неудобно.

Модуль приобретения знаний необходим для получения знаний от экспер­та, поддержки базы знаний и дополнения ее при необходимости.

Модуль ответов и объяснений формирует заключение экспертной систе­мы и представляет различные комментарии, прилагаемые к заключению, а так­же объясняет мотивы заключения.

Рис. 10.1. Структура экспертной системы.

Перечисленные структурные элементы являются наиболее характерными, хотя в реальных экспертных системах их функции могут быть соответствующим образом усилены или расширены.

Знания в базе знаний представлены в конкретной форме и ор­га­ни­за­ция ба­зы знаний позволяет их легко определять, модифицировать и по­пол­нять. Реше­ние задач с помощью логического вывода на основе знаний хра­ня­щихся в базе зна­ний, реализуется автономным механизмом логического вы­вода. Хотя оба эти ком­понента системы с точки зрения ее структуры яв­ля­ются неза­висимыми, они на­­ходятся в тесной связи между собой и оп­ре­де­ление модели представления знаний накладывает ограничения на выбор соответствующего механизма логи­чес­ких выводов.

Преимущества экспертных систем:

·        Постоянство. Экспертные системы ничего не забывают в отличие от человека-эксперта.

·        Воспроизводимость. Можно сделать любое количество копий экспертной системы, а обучение новых экспертов отнимает  много времени и средств.

·        Эффективность. Может увеличить производительность и уменьшать затраты персонала.

·        Постоянство. С использованием экспертных системам подобные транзакции обрабатываются одним и тем же способом. Система будет делать сопоставимые рекомендации для похожих ситуаций.

·        Влияние на людей. Новый эффект (самая современная ин­фор­ма­ция, имеющая влияние на здравый смысл). Главный эффект (ранняя информация доминирует над здравым смыслом).

·        Документация. Экспертная система может документировать процесс решения.

·        Законченность. Экспертная система может выполнять обзор всех транзакций, a человек-эксперт сможет сделать обзор только отдельной выборки.

·        Своевременность. Погрешности в конструкциях и-или могут быть своевременно найдены.

·        Широта. Могут быть объединены знания многих экспертов, что дает системе больше широты, чем с вероятно может достичь один человек.

·        Снижение риска ведения дела благодаря последовательности принятия решения документированности и компетентности.

Недостатки экспертных систем:

·        Здравый смысл. В дополнение к широкому техническому знанию, че­ловек-эксперт имеет здравый смысл. Еще не известно, как за­ло­жить здравый смысл в экспертные системы.

·        Творческий потенциал. Человек-эксперт может реагировать твор­чески на необычные ситуации, экспертные системы не могут.

·        Обучение. Человек-эксперт автоматически адаптируются к изме­не­нию среды; экспертные системы нужно явно модифицировать.

·        Сенсорный опыт. Человек-эксперт располагает широким диапа­зо­ном сенсорного опыта; экспертные системы в настоящее время ос­нованы на вводе символов.

Экспертные системы не хороши, если решения не существует или когда проблема лежит вне области их компетенции.

Класс экспертных систем сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям: решаемая задача, связь с реальным временем, тип ЭВМ, степень интеграции.