Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика arrow Информационные системы и технологии в управлении организацией

Экспертные системы

Экспертная система (ЭС) - это ИИС, предназначенная для решения слабо формализованных задач на основе накопленного в базе знаний опыта работы экспертов в проблемной области. Она включает базу знаний с набором правил и механизмом вывода и позволяет на основании предоставленных пользователем фактов распознать ситуацию, поставить диагноз, сформулировать решение или дать рекомендацию для выбора действия.

Экспертные системы предназначены для воспроизведения опыта, знаний профессионалов высокого уровня и использование этих знаний в процессе управления. Они разрабатываются с использованием математического аппарата нечеткой логики для эксплуатации в узких областях применения, поскольку их использование требует больших компьютерных ресурсов для обработки и хранения знаний. В основе построения экспертных систем лежит база знаний, основанная на моделях представления знаний. В святи с большими финансовыми и временными затратами в отечественных экономических ИС экспертные системы не имеют большого распространения.

Считается, что любая экспертная система - это система, основанная на знаниях, но последняя не всегда экспертной. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов [6, 9, 18].

Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдения, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижение с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов. Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.

Простые системы, основанные на знаниях, функционируют в режиме диалога, или режиме консультации. После запуска система задает пользователю ряд вопросов о решаемой задачи, требующие ответа "да" или "нет". Ответы служат для установления фактов, по которым может быть выведено окончательный вывод.

В любой момент времени в системе содержится три типа знаний:

- Структурированные статические знания о предметной области, после того как эти знания выявлены, они уже не меняются;

- Структурированные динамические знания - переменные знания о предметной области; они обновляются по мере выявления новой информации;

- Рабочие знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

Все вышеперечисленные знания хранятся в базе знаний. Для ее построения нужно провести опрос специалистов, которые являются экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и обеспечить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.

Архитектура ЕС представлена на рис. 9.5. База знаний (БЗ) отражает знания экспертов. Однако далеко не каждый эксперт в состоянии грамотно изложить всю структуру своих знаний. Выявлением знаний эксперта и представлению их в БЗ занимаются специалисты - инженеры знаний. ЕС должен обладать механизмом приобретения знаний для ввода знаний в базу и их дальнейшее обновление. В простейшем случае - это интеллектуальный редактор, который позволяет вводить единицы знаний в базу, а также проводить их анализ на непротиворечивость.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: прогнозирование, планирование, контроль и управление, обучение.

Технология построения экспертных систем называют инженерией знаний. Этот процесс требует специфической формы взаимодействия создателя экспертной системы, которого называют инженером знаний, и одного или нескольких экспертов в некоторой предметной области. Инженер знаний "вытягивает" из экспертов процедуры, стратегии, эмпирические правила, которые они используют при решении задач, и встраивает эти знания в экспертную систему.

архитектура ЕС

Рис. 9.5. архитектура ЕС

В результате появляется система, разрешающая задачи во многом так же, как человек - эксперт.

Ядро экспертной системы составляет база знаний, которая создается и накапливается в процессе ее построения. Знание выражены в явном виде и организованы так, чтобы упростить принятие решений. Накопление и организация знаний - одна из важнейших характеристик экспертной системы.

Наиболее полезной характеристикой экспертной системы является то, что она применяет для решения проблем высококачественный опыт. Этот опыт может представлять уровень мышления наиболее квалифицированных экспертов в данной области, шо ведет к решениям творческих, точных и эффективных. Именно высококачественный опыт в сочетании с умением его применять делает систему рентабельной, способной заслужить признание на рынке. Этому также способствует гибкость системы.

Система может наращиваться постепенно в соответствии с потребностями бизнеса или заказчика. Это означает, что можно сначала вложить сравнительно скромные средства, а затем наращивать возможности системы по мере необходимости.

Другой полезной чертой экспертных систем является наличие в них прогностических возможностей. Экспертная система может функционировать в качестве модели решения задачи в заданной области, давая ожидаемые ответы в конкретной ситуации и показывая, как изменятся эти ответы в новых ситуациях. Экспертная система может объяснить подробно, каким образом новая ситуация привела к изменениям. Это позволяет пользователю оценить возможное влияние новых фактов или информации и понять, как они связаны с решением. Аналогично пользователь может оценить влияние новых стратегий или процедур решения, добавляя новые правила или изменяя уже существующие.

Важным свойством экспертных систем является возможность их применения для обучения и тренировки персонала. Экспертные системы могут быть разработаны с расчетом на подобный процесс обучения, так как они уже содержат необходимые знания и способны объяснить процесс своего рассуждения. Остается только добавить программное обеспечение, поддерживающее соответствующий требованиям эргономики интерфейс между учеником и экспертной системой. Кроме того, должны быть включены знания о методах обучения и возможное поведение пользователя.

В настоящее время ЕС является инструментом, усиливает интеллектуальные способности всей системы в целом, и выполняет следующие задачи:

1) консультация для неопытных (непрофессиональных) пользователей,

2) помощь при анализе различных вариантов принятия решения,

3) помощь по вопросам, относящимся к смежных областей деятельности.

Наиболее широко и продуктивно ЕС применяются в бизнесе,

производстве, медицине, менее - в науке.

Благодаря появлению специальных инструментальных средств построения ЕС сократились сроки разработки, значительно снизилась, трудоемкость. Инструментальные средства построения ЭС можно разбить на три основных типа:

- Языки программирования;

- Среды программирования;

- Пустые ЕС (оболочки).

С точки зрения разработчика экспертных систем, наибольший интерес представляет использование сред программирования и пустых экспертных систем (оболочек), хотя не всегда можно заметить разницу между этими понятиями.

К числу таких средств первой группы относятся языки обработки символьной информации, наиболее известными из которых являются Пролог и Лисп. Пролог - язык высокого уровня, ориентированный на использование концепций и методов математической логики. Как следует из его названия, Пролог предназначен для программирования в терминах логики. Основной особенностью Пролога, что отличает его от всех других языков, является декларативный характер написанных на нем программ. Язык Лисп изобретена в Массачусетском технологическом институте и масс способность обрабатывать списке структуры. Языки программирования Лисп и Пролог имеют встроенные механизмы для манипулирования знаниями.

Кроме Лиспа и Пролога создано множество других языков, ориентированных на обработку символьной информации и разработку EC: Smalltalk, FRL, Interlisp. Кроме этих специализированных языков для разработки экспертных систем используются и обычные языки программирования общего назначения: Си, Ассемблер, Паскаль и другие.

Общим недостатком языков программирования для создания экспертных систем являются: большое время разработки готовой системы, необходимость привлечения высококвалифицированных программистов, трудности с модификацией готовой системы. Все это делает применение языков программирования для реализации ЕС достаточно дорогим и трудоемким.

Инструментальные средства второго типа - среды программирования - позволяют разработчики не программировать некоторые или все компоненты ЕС, а выбирать их из заранее составленного набора.

При использовании этого типа инструментария (пустых ЕС, или "оболочек") разработчик ЕС полностью освобождается от работ по созданном программ и занимается только наполнением базы знаний.

Типичным представителем второй и третьей групп инструментальных средств является пакет EXSYS Professional 5.0 for Windows (оболочка - по определению разработчика - компании MulliLogic Inc США) и его последующая модификация Exsys Developer 8.0, предназначенный для создания прикладных экспертных систем в различных предметных областях.

Система построена на использовании сложных правой вида ЕСЛИ - ТО - ИНАЧЕ. Для выбора стратепи получения заключения в системе по умолчанию используется обратный цепочку вывода. Прямой цепочка может быть задан при настройке системы. Система обладает развитым графическим интерфейсом, способна обращаться к внешним базам данных, проверять правила на непротиворечивость.

Разработка (проектирование) ЕС существо отличается от разработки обычного программного продукта.

Программные средства, базирующиеся на технологии и методах искусственного интеллекта, получили широкое распространение в мире. их Важность и в первую очередь важность экспертных систем, заключается в том, то дальше технологии существенно расширяют круг практически значимых задач, которые можно решать на компьютерах, и их решение приносит значительный экономический эффект.

В основе любой экспертной системы лежит принцип накопления знаний специалистов (экспертов), которые каким-либо образом программно реализуются. Затем с помощью этих знаний пользователи ЕС, имеют обычную квалификацию, могут решать свои текущие задачи столь же успешно, как это сделать бы сами эксперты. Такой эффект достигается благодаря тому, что экспертная система в своей работе воспроизводит примерно ту же схему рассуждений, которую обычно применяет человек - эксперт при анализе проблемы. Тем самым ЕС позволяет копировать и распространять знания, делать их доступными широким кругам рядовых специалистов [6].

Уровень пользователей экспертных систем может варьироваться в очень широком диапазоне. От вида деятельности пользователей зависят и функции "которыми наделяются создаваемые для них ЕС.

В настоящее время технология экспертных систем получила широкое распространение. Так, на американском и западноевропейском рынках систем искусственного интеллекта организациям, желающим создадите экспертную систему, фирмы - разработчики предлагают сотни инструментальных средств для их построения. Прикладные ЕС, успешно решают задачи по определенному узкого класса, насчитываются тысячи. Это позволяет говорить о том, что ЕС сейчас составляет мощную ветвь в индустрии программирования.

Интернет / интранет технологии поддерживают экспертные системы и наоборот. Телекоммуникационные технологии обеспечивают огромному числу пользователей доступ к возможностям экспертных систем, это способствует окупаемости затрат на разработку ЕС. К сожалению, только некоторые экспертные системы доступны по сети. Они могут быть связаны с сети не только с пользователями, но и с другими системами, включая базы данных, системы принятия решений, управления работами. Сетевые технологии открывают новые возможности в разработке экспертных систем группами людей, разделенных территориально, а также в реализации экспертных систем [18].

Экспертные системы - это прогрессирующее направление в облает, искусственного интеллекта. Причиной повышенного интереса, который экспертные системы вызывают к себе на протяжении всего своего существования, с возможность их применения для решения задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется такой предметной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или, по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.

Основные типы задач, решаемых с помощью ЭС:

1) интерпретация, определение смыслового содержания входных данных;

2) предсказание последствий наблюдаемых ситуаций;

3) диагностика неисправностей (заболеваний) по симптомам;

4) конструирование объекта с заданными свойствами при соблюдении установленных ограничений;

5) планирование последовательности действий, приводящих к желаемому состоянию объекта;

6) наблюдение за меняющимся состоянием объекта и сравнение его параметров установленным или желательными;

7) управление объектом с целью достижения желаемого поведения;

8) поиск неисправностей;

9) обучения.

В экономических информационных системах с помощью ЕС возможно решение следующих задач:

1. Анализ финансового состояния предприятия.

2. Оценка кредитоспособности предприятия.

3. Планирование финансовых ресурсов предприятия.

4. Формирование портфеля инвестиций.

5. Страхование коммерческих кредитов.

6. Выбор стратегии производства.

7. Оценка конкурентоспособности продукции.

8. Выбор стратегии ценообразования.

9. Выбор поставщика продукции.

10. Подбор кадров.

Нейронные сети особенно эффективны в случаях, когда нужно проанализировать большое количество данных для оценки ситуации. Например, при принятии решения о выдаче кредита нужно пересмотреть случаи из прошлого опыта с ответами да / нет.

Области применения нейронных сетей в сфере экономической деятельности:

- Выявление нарушений при уплате налогов;

- Анализ рынка ценных бумаг, предсказания курсов валют;

- Предвидение последствий того или иного решения;

- Предвидение результатов продвижения на рынке новых товаров;

- Управление аеролиниями: заполнение мест и составление расписания;

- Оценка кандидатов на должность;

- Оптимальное распределение ресурсов;

- Установление подлинности подписи и другие.

 
< 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