Понятие экспертных систем
Экспертная система (ЭС) – компьютерная система, предназначенная для частичной замены специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.
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).
Таким образом, экспертная система – это программное средство, которое использует знания экспертов для обеспечения высокоэффективного решения неформализованных задач в узкой предметной области.
В основе ЭС лежит база знаний (БЗ) о предметной области, которая способна накапливаться в процессе построения и эксплуатации ЭС. Важнейшим свойством всех экспертных систем является накопление и организация знаний.
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:
- Режим ввода знаний – эксперт совместно с инженером по знаниям с помощью редактора базы знаний вводит данные о предметной области в базу знаний экспертной системы.
- 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
- Этап идентификации проблем – этап определения задач, подлежащих решению, выявления целей разработки, определение экспертов и типов пользователей.
- Этап извлечения знаний – проведение содержательного анализа проблемной области, выявление используемых понятий и их взаимосвязей, определение методов решения задач.
- 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.
- 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.
