- Экспертные системы
-
Экспе́ртная систе́ма (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.
В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.
Похожие действия выполняет программа-мастер (wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний; все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.
Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей. Например, для Википедии аналогами статических визардов являются категории, списки, шаблоны, порталы.
Содержание
Структура ЭСис
[1] представляет следующую структуру ЭС:
- Интерфейс пользователя
- Пользователь
- Интеллектуальный редактор базы знаний
- Эксперт
- Инженер по знаниям
- Рабочая (оперативная) память
- База знаний
- Решатель (механизм вывода)
- Подсистема объяснений
База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.
Как правило, база знаний ЭС содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила - набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.
В рамках логической модели баз данных и базы знаний, записываются на языке Пролог с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.
Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.
Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» — в рабочей памяти.
База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:
- эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;
- инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;
- программисты, осуществляющие реализацию ЭС.
Режимы функционирования
ЭС может функционировать в 2-х режимах.
- Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.
- Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.
Классификация ЭС[1]
Классификация ЭС по решаемой задаче
- Интерпретация данных
- Диагностирование
- Мониторинг
- Проектирование
- Прогнозирование
- Сводное Планирование
- Обучение
- Управление
- Ремонт
- Отладка
Классификация ЭС по связи с реальным временем
- Статические ЭС
- Квазидинамические ЭС
- Динамические ЭС
Этапы разработки ЭС
- Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.
- Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
- Этап структурирования знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
- Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.
- Реализация ЭС — создается один или нескольких прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.
- Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.
Наиболее известные/распространённые ЭС
- public domain)
- OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов
См. также
- Автоматизированная система управления
- База знаний
- Искусственный интеллект
- Искусственная нейронная сеть
- Логический вывод
- Система поддержки принятия решений
- Логическое программирование
- Язык Пролог
Ссылки
- Иерархический рубрикатор интеллектуальных систем РИС2004-02.1-И (проект)
- Глава в учебнике по Прологу, посвящённая экспертным системам
Литература
- ↑ Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. — СПб.: Питер, 2000.
- Субботін С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень: Навчальний посібник. — Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. — 341 с.
- Джозеф Джарратано, Гари Райли «Экспертные системы: принципы разработки и программирование» : Пер. с англ. — М. : Издательский дом «Вильямс», 2006. — 1152 стр. с ил.
- Питер Джексон Введение в экспертные системы = Introduction to Expert Systems. — 3-е изд. — М.: «Вильямс», 2001. — С. 624. — ISBN 0-201-87686-8
- Таунсенд К., Фохт Д.Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. В. А. Кондратенко, С. В. Трубицына. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 320 с.
- см. также Форт язык [1].
- Уотермен Д. "Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. под ред. В. Л. Стефанюка. — М.: «Мир», 1989: — 388 стр. с ил.
Инженерия знаний Информатика Общие понятия Данные · Метаданные · Знания · Метазнание · Представление знаний · База знаний · Онтология Жёсткие модели Продукции · Семантическая сеть · Фреймы · Логическая модель Мягкие методы Нейронная сеть · Генетический алгоритм · Нечёткая логика · Гибридная интеллектуальная система
Wikimedia Foundation. 2010.