Экспертные системы

Понятие экспертных систем

ЭС разрабатывались с 1970-х гг. исследователями искусственного интеллекта. Прообраз ЭС был предложен в 1832 г. С.Н. Корсаковым, который создал механические устройства, называемые интеллектуальными машинами, которые позволяли находить решения по заданным условиям (например, позволяли определить нужные лекарства по симптомам заболевания).

В начале 1980-х гг. в рамках исследований по искусственному интеллекту было сформировано самостоятельное направление, которое и получило название экспертных систем. Основное назначение ЭС состоит в разработке программных средств, которые получают при решении задач результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям человека-эксперта. ЭС используют для решения задач, не поддающихся формализации, например в следующих случаях:

• задачи невозможно задать в числовой форме;
• цель нельзя выразить с помощью точно определенной целевой функции;
• невозможно составить алгоритм решения задачи;
• если алгоритм составить можно, то его использование невозможно из-за ограниченности ресурсов (времени, памяти).

Структура экспертных систем

• Пользователь;
• Интерфейс пользователя;
• Редактор базы знаний;
• Инженер по знаниям;
• Эксперт;
• Оперативная память;
• База знаний – содержит правила анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от своей направленности, выводит рекомендации по разрешению проблемы. База знаний экспертной системы включает факты (статические сведения о предметной области) и правила – набор инструкций, с помощью которых из уже существующих фактов можно получать новые факты.
• Механизм логического вывода;
• Подсистема объяснений.

Режимы функционирования

Существует 2 режима, в которых может работать экспертная система:

1. Режим ввода знаний – эксперт совместно с инженером по знаниям с помощью редактора базы знаний вводит данные о предметной области в базу знаний экспертной системы.
2. Режим консультации – пользователь в диалоговом режиме сообщает экспертной системе сведения о текущей задаче и получает рекомендации ЭС. Например, по введенным сведениям о физическом состоянии больного экспертная система сообщает о диагнозе в виде списка заболеваний, которые являются наиболее вероятными при данных симптомах.

Классификация экспертных систем

Статические ЭС решают задачи в условиях, когда исходные данные и знания не изменяются во времени.

Квазидинамические ЭС объясняют ситуацию, которая изменяется с течением времени (некоторое фиксированное значение интервала времени)

Динамические ЭС решают задачи в условиях, когда исходные данные и знания изменяются во времени.

Этапы разработки экспертной системы

1. Этап идентификации проблем – этап определения задач, подлежащих решению, выявления целей разработки, определение экспертов и типов пользователей.
2. Этап извлечения знаний – проведение содержательного анализа проблемной области, выявление используемых понятий и их взаимосвязей, определение методов решения задач.
3. Этап структурирования знаний – выбор ИС и определение способов представления всех видов знаний, формализация основных понятий, определение способов интерпретации знаний, моделирование работы системы, оценка адекватности целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
4. Этап формализации – наиболее важный и трудоемкий этап разработки ЭС, на котором база знаний наполняется экспертом. Процесс приобретения знаний делится на получение знаний от эксперта, организацию знаний, которая обеспечивает эффективную работу системы, и представление знаний в понятном для ЭС виде.

Наиболее известные экспертные системы

CLIPS – достаточно популярная оболочка для построения экспертных систем.

OpenCyc – мощная динамическая экспертная система.

MYCIN – достаточно известная диагностическая система, предназначенная для диагностики и наблюдения за состоянием больного менингитом и бактериальными инфекциями.

HASP/SIAP – интерпретирующая система, определяющая местоположение и тип судна в Тихом океане по данным, полученным с акустических систем слежения.

Акинатор – интернет-игра, в которой игрок загадывает персонаж, а программа должна его отгадать, задавая вопросы.

IBM Watson – суперкомпьютер фирмы IBM, который может понимать вопросы на естественном языке и отвечать на них.