Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика arrow Информационные технологии и моделирование бизнес-процессов

Экспертные системы

Экспертной системой (EC) называют систему поддержки принятия решений, которая содержит знания по определенной узкой предметной области, а также может предлагать пользователю решение проблем с этой отрасли и обосновывать их. Экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы обоснований.

Экспертная система аккумулирует профессиональные знания руководителей и специалистов, используя их для формирования базы знаний, которая содержит набор взаимосвязанных правил. При принятии решений становится возможным анализ последствий различных решений в виде вопросов "что будет, если ...", не тратя времени на трудоемкий процесс программирования.

Создание экспертных систем - это попытка значительного расширения области применения компьютерной техники и существенного увеличения ее возможностей как помощи человеку в интеллектуальной работе.

До появления экспертных систем компьютеры создавались на принципах алгоритмической методологии. Для того, чтобы такие вычислительные системы могли успешно работать, требуется проделать значительную ряд предварительных условий. Прежде всего, для каждой решаемой задачи нужно найти или создать алгоритм. Затем этот алгоритм нужно превратить в подробную программу, которая будет реализовывать будущие вычисления. Также, нужно позаботиться о том, чтобы все вычисления были обеспечены в полном объеме достоверной исходной информации.

Такой способ использования компьютерной техники связан со значительными трудностями. Во-первых, по мере роста сложности решаемых задач, быстро растет трудоемкость и стоимость программирования работы компьютера, уже сейчас становится сильным тормозом для дальнейшего использования вычислительной техники. Во-вторых, много практических задач, возникающих в процессе деятельности человека, не обеспечены надлежащим объемом исходных данных, поскольку человек действует как правило в условиях большей или меньшей информационной неопределенности.

Как результат, многие важные задачи человек не может переложить на компьютер, работающий на принципах алгоритмической методологии, что существенно снижает область практического применения компьютерной техники. Вместе с тем, человек успешно справляется с подобными задачами благодаря своему умению:

o работать с задачами, не совершая их полную формализацию;

o находить и использовать для решения задач разнообразные, самые неожиданные источники информации;

o сочетать противоречивые сведения, предоставляя им нужную интерпретацию и соответствующий вес;

o целенаправленное изучение или проверка объекта действия для получения дополнительной информации;

o откладывать решение к накоплению необходимых данных;

o производить неоднозначные решения и успешно руководствоваться ими;

o создавать и накапливать знания, которые позволяют действовать в условиях значительной информационной неопределенности.

Попытка наделить компьютеры перечисленными ценными характеристиками привела к созданию экспертных систем.

На практике экспертная система представляет собой специализированную вычислительную машину (процессор), что воспроизводит алгоритм решения человеком определенных практических задач на основе профессионально-ориентированных знаний, переданных ей соответствующими специалистами.

При этом экспертная система проявляет следующие свойства:

o по мере решения задач проводит диалог с человеком, обмениваясь с ним вопросами и ответами;

o анализирует имеющуюся проблемную ситуацию и может управлять ею через человека;

o обосновывает сделаны выводы и предлагаемые действия в понятной для человека форме;

o воспринимает и накапливает новые профессиональные знания.

Особенностью современных действующих экспериментальных экспертных систем является их очень узкая специализация. Это системы для диагностики определенного конкретного вида заболеваний человека, или для определения структурной формулы определенного класса органических соединений, а также для поиска оптимальной конфигурации конкретной вычислительной системы.

Узкая специализация экспериментальных экспертных систем вызвана желанием уменьшить объем профессиональных знаний, закладываются в систему, для упрощения задачи создания этих знаний и их сохранения в памяти ИС.

Профессиональные знания передаются экспертной системе соответствующим специалистом, а их сведение к виду, удобному для использования в компьютере выполняет программист. Самой распространенной и естественной формой представления знаний в системе является их запись в виде профессиональных правил или утверждений типа "если ..., то ...". Левая часть такого правила представляет сочетание фактов или признаков, которые характеризуют некоторую условие, а правая часть указывает на действие или вывод, что соответствует по опыту специалиста сложившейся ситуации.

Знание или, по терминологии специалистов, база знаний экспертной системы состоит из большого количества подобных профессиональных правил различной степени общности. Решая задачу, экспертная система выбирает правила в порядке убывания их общности, воспроизводит алгоритм рассуждений специалиста в подобной ситуации от цели к конкретным действиям.

Диалог с системой и ее советы будут совсем непростыми, если они будут касаться малознакомого для человека профессиональной области, а сама совет будет результатом выборки из большого множества альтернатив. Этот непростой выбор образуется путем многократного ввода в систему информации по ее запросам.

Экспертная система, построенная таким образом, имеет ряд определенных преимуществ. Во-первых, программирование системы осуществляется на более понятном для человека уровне, чем в современных компьютерах. Это делает экспертные системы и их программирование доступным для малоподготовленных пользователей. Во-вторых, в отличие от современных компьютеров, экспертная система может объяснить человеку, каким образом она получила тот или иной результат. В-третьих, экспертная система, база знаний которой построена на основе знаний группы специалистов, имеет большие интеллектуальные возможности, чем каждый специалист отдельно. В-четвертых, экспертная система просто учится путем пополнения ее базы знаний новыми знаниями, которые приобретаются специалистами. В дальнейшем, систему можно наделить способностью к самообучению.

Для представления знаний в экспертных системах используют самые разнообразные способы. Самые распространенные способы представления знаний используют продукции (семантические сети). Продукция представляет порцию (квант) знания в форме правила типа "если ..., то ...".

Семантические сети построены с понятий и складывающихся между ними связей, примером которых могут быть связи между понятиями "человек", "личность", "человек", "женщина". Из различных видов семантических сетей наиболее распространены сети из фреймов, которые являются моделями понятий естественного языка.

Рассмотрим пример экспертной системы, база знаний в которой построена с помощью продукций. Система мицином была разработана в Стэнфордском университете и предназначалась для оказания помощи врачам-терапевтам при постановке диагноза и назначении курса лечения пациентов с бактериальными заболеваниями крови. Позже данная система успешно применялась и в других целях (для диагностики различных форм заболеваний). Разработанная система работает в режиме диалога с врачом, выступает в роли его консультанта при постановке диагноза заболевания. В систему могут также вводиться новые указания и корректироваться старые по мере приобретения опыта врачебным персоналом.

Система состоит из четырех основных блоков (рис.6.2). Консультационный блок взаимодействует с врачом при получении информации о пациенте, постановке диагноза и выводе рекомендаций. Блок вопросов и ответов позволяет проводить диалог с системой на ограниченном профессиональном языке. Блок объяснений информирует врача о том, как система получила тот или иной результат или почему она задает соответствующий вопрос. Блок изменения и пополнения знаний служит для передачи системе нового опыта, который специалисты получили во практической деятельности.

Структурная схема экспериментальной экспертной системы мицином

Рис.6.2. Структурная схема экспериментальной экспертной системы мицином

База знаний системы мицином состоит из правил типа "если ..., то ...". Каждое такое правило представляет многократно проверенное завершено утверждение специалиста по области его профессиональной деятельности, основанное на его личном опыте, и образует таким образом, единицу субъективного профессионального знания (квант знания).

Характерна для любой практической профессиональной деятельности неопределенность и неполнота знания представляется и учитывается в системе с помощью коэффициента, который называется фактором уверенности. Этот коэффициент имеет численное значение от 0 до 1 и является субъективной оценкой вероятности соответствия действия правил (гипотез), фактов и признаков, и поэтому численное значение коэффициента выбирается и задается специалистом на основе собственного опыта.

Правила оценки степени уверенности в них хранятся в базе знаний системы мицином. База знаний системы содержит 450 таких правил.

Работа системы и специалиста начинается с того, что специалист на основе собственного опыта выдвигает некоторую гипотезу и вводит ее в систему. Система просматривает правила в базе знаний и выделяет те из них, правые части которых содержат предполагаемый диагноз. Далее, для выбранных утверждений по правилам вычислений вероятностей определяются факторы уверенности правил и составляющих факторов. Если фактор уверенности для любого факта не может быть определен с помощью факторов уверенности выходных фактов, хранящихся в базе знаний, то система обращается с соответствующим вопросом к специалисту.

Любую экспертную систему можно охарактеризовать в целом степенью приближения реализованных в ней процессов в реальных процессов мышления. Такая характеристика будет всегда и наиболее полной и наиболее короткой, поскольку отражает сущность реализованного в системе достижения. При этом, если рассматривать действующую систему мицином, то она воспроизводит самую простую, условно-рефлекторную часть умственной деятельности.

Продукции выражают элементарные связи живого существа со средой, которые представляют зависимость между изменениями окружающей среды и соответствующими действиями на него живых существ ("если ..., то ..."). Поэтому продукции могут быть использованы для описания лишь очень простых предметных областей. Разработчики экспертных систем утверждают, что в некоторых случаях описание знаний с помощью продукций является громоздким, запутанным и представляет значительные трудности.

Сложные отношения человека с окружающим миром не могут быть выражены только языком условно-рефлекторных связей. Именно поэтому естественный ход событий наделил человека понятийным мышлением, которое занимает доминирующее положение в ее духовной жизни. Согласно экспертные системы на основе продукций значительно уступают экспертным системам с фреймовым представлением знаний.

Фреймы являются аналогами базовых понятий естественного языка. Подобно базовых понятий естественного языка, они образуют единицы знаний в той или иной предметной области, и их объединение в сеть фреймов предоставляет возможности выразить сложное содержание предложений естественного языка.

На сегодняшний день в мире разработано достаточно много моделей фреймов. Среди специалистов из экспертных систем существует дискуссия о преимуществах тех или иных моделей фреймов, а также как для работы с ними.

Действия с фреймами близкие по своей сути к самому важному с точки зрения практической деятельности человека понятийного мышления. Поэтому большинство специалистов приходят к общему мнению о том, что фреймовая организация знаний открывает перед экспертными системами большие перспективы. Однако, отмечается также большое разнообразие предлагаемых моделей фреймов и способов действия с ними. Специалисты, которые разрабатывают экспертные системы, определяют их как системы практического искусственного интеллекта.

По результирующим рассмотрением приведенного выше материала можно осуществить выводы о том, что со временем компьютерная обработка операций со знаниями вступит такого же распространения, как и обычные компьютерные вычисления. Однако, на практике, при существующих теоретических основ экспертных систем на сегодняшний день практически реализованы только локально действующие, узкоспециализированные базы знаний по конкретным проблемам практической деятельности.

 
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Естествознание
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Региональная экономика
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика
Прочее