Общие сведения об экспертных системах
Экспертные системы еще с восьмидесятых годов прошлого века начали повсеместно создаваться и применяться на практике для решения трудно поддающихся формализации и слабо структурируемых задач в разных областях человеческой деятельности, таких как, сфера медицины, военного дела, вычислительной техники, промышленности и других.
Экспертные системы развивались в качестве новой информационной технологии, которая позволяет при решении разных задач выполнять преобразование, как данных, так и знаний. Экспертные системы появились в результате практической реализации теории искусственного интеллекта, использование которой смогло существенно расширить сферу применения вычислительной техники.
Интеллектом является способность мозга осуществлять решение интеллектуальных задачи за счет накопления, запоминания и целенаправленного переформатирования знаний в процессе обучения на базе опыта и адаптации к разнообразным обстоятельствам. Деятельность мозга, который обладает интеллектом, направлена на решение интеллектуальных задач и ей следует называть мышлением, или интеллектуальной деятельностью. Интеллект и мышление являются органически связанными с решением различных сложных задач, например, с доказательством теорем, логическим анализом, распознаванием ситуаций, планированием поведения, играми и управлением в условиях неопределенности.
К числу характерных черт интеллекта, которые проявляются в процессе решения задач, следует отнести способность к обучению, обобщениям, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к меняющимся условиям в ходе решения разных задач. Благодаря данным качествам интеллекта мозг способен решить самые разнообразные задачи, а также может с легкостью перестроиться с решения одной задачи на другую.
Это означает, что мозг, который наделен интеллектом, представляет собой универсальное средство решения обширного круга задач (включая неформализованные), для которых не существует типовых, заранее известных методик решения. Следует отметить, что именно данный путь применяет фактически любая система искусственного интеллекта. Поскольку очевидно, что практически нереально внести всю совокупность знаний в достаточно сложную систему.
Интеграция инструментальной экспертной системы ExPRO с системой AUTOCAD
Экспертная система ExPRO получила развитие в качестве инструментального средства решения обширного класса задач, имеющих различный уровень интеллектуальности. На рисунке ниже показана структурная схема экспертной системы ExPRO 2.
Рисунок 1. Структурная схема экспертной системы ExPRO 2. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Она имеет в своем составе следующие модули (подсистемы):
- Подсистему интерфейса пользователя.
- Подсистему редактора базы знаний.
- Подсистему управления решением.
- Подсистему базы знаний.
- Подсистему базы данных.
Подсистема управления решением, в свою очередь, состоит из следующих компонентов:
- Транслятора базы знаний.
- Интерпретатора правил.
- Модуля объяснения.
Интерфейс пользователя может выполнить организацию работы системы в следующих режимах:
- Режим создания базы знаний, которая предназначена для решения задач предметной области.
- Режим решения задачи пользователем предметной области.
В работе в первом режиме могут участвовать эксперт, то есть, высококвалифицированный технолог, и инженер по знаниям (ИнжЗн). При помощи редактора базы знаний должны вводиться данные и правила. Данные, которые являются необходимыми для решения задач, можно представить в форме констант, списков, таблиц и рисунков. Правила должны отображать продукционную модель представления знаний и выступают как формализованные знания о предметной области, которые могут использоваться для решения задач.
Редактор базы знаний должен формировать базу знаний и сохранять ее как текстовый файл на языке логического программирования. Так же есть средства, которые предназначены для просмотра базы знаний и нахождения фрагментов на основании ключевых слов.
В режиме решения задач пользователю предметной области следует выбрать базу знаний и задать цель, для реализации которой может использоваться интерпретатор правил. Подсистема управления решением должна определить порядок решения задач, а база знаний при помощи транслятора должна быть преобразована во внутреннее представление системы, отображаемое в форме логической модели.
Решение задачи должно выполняться интерпретатором правил, который для достижения намеченной цели должен выполнить обратный логический вывод. Для того чтобы проверить правильность результата решения, может использоваться подсистема объяснения. В ходе решения должен быть сформирован протокол исполнения правил, в котором приведена очередность исполнения правил и значения всех переменных, заданных в данных правилах.
Процесс решения задач в экспертных системах является последовательностью операций, которые преобразуют исходное состояние объекта предметной области в целевое состояние, которое определяется выбранной целью. На ход решения задачи могут влиять следующие факторы:
- Характеристики предметной области (статические или динамические).
- Модель, в которой представлены знаний (продукционная, фреймовая, сетевая, логическая).
- Методика решения задачи.
Экспертная система ExPRO 2 представляет собой интегрированный программный комплекс, который может использовать стандартные программные средства, например, AUTOCAD.
Рисунок 2. Экспертная система. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
А при помощи системы Excel могут создаваться таблицы данных об объектах предметной области. Данные в табличном формате могут вводиться в систему EXPRO и использоваться интерпретатором правил в качестве внешней базы данных. При помощи функций языка представления знаний системы, можно выбирать значение элемента таблицы и выполнять требуемые преобразования.
