34. Нарисуйте обобщенную схему процедуры приобретения знаний и объясните существо этой процедуры. Каковы стратегии автоматизации процедуры приобретения знаний?

Экспертные системы (ЭС) – сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных облатях и тиражирующие этот опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.

В целом процесс функционирования ЭС можно представить следующим образом: пользователь, желающий получить необходимую информацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос к ЭС. Решатель, на основе базы знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяснений.

Пользователь – специалист предметной области, которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи экспертной системы.

Инженер по знаниям – специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли посредника между экспертом и базой знаний.

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и при получении результатов.

База знаний (БЗ) – ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, реализованная на основе выбранной модели представления знаний и записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю.

Решатель – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ.

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?»

Интеллектуальный редактор БЗ – программа, предоставляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.

35. Расскажите о методах приобретения знаний. Какие средства автоматизации экспертных систем существуют в настоящее время?

Методы приобретения знаний:

1. Обучение на метауровне;

2. Обучение на примерах;

3. Обучение без выводов:

• Простое запоминание данных (Категория А);

• Получение данных представленных в виде знаний (Категория Б):

- Получение готового набора знаний, представленных во внутреннем формате;

- Получение знаний, представленных во внутреннем формате в режиме диалога;

- Получение знаний, представленных во внешнем формате и их понимание.

Обучение без выводов. Приобретение знаний на этом этапе происходит в наиболее простой форме: это знания, предварительно подготовленные человеком во внутреннем формате, какими являются большинство специальных знании, изначально заданных в экспертных системах.

Категорию А можно назвать обучением без выводов или механическим запоминанием, это простой процесс получения информации, при котором необяза­тельны функции выводов, а полученная информация в виде программ или данных используется для реше­ния задач в неизменном виде. Другими словами, это способ получения информации, характерный для су­ществующих компьютеров.

Категория Б—это получение информации извне, представленной в форме знаний, т. е. В форме, кото­рую можно использовать для выводов. Обучающейся Системе необходимо иметь функцию преобразования входной информации в формат, удобный для даль­нейшего использования и включения в базу знании.

Приобре­тение знаний на метауровне, т. е. знаний, основой которых является информация по управлению реше­нием задач с использованием знаний на объектном уровне.

Метод приобретение знаний из примеров отличается от предыдущего метода, тем , что здесь выполняется сбор отдельных фактов, их преобразование и обобщение, а только затем они будут использованы в качестве знаний.

Экспертные системы (ЭС) - это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных об­ластях и тиражирующие этот опыт для консультаций менее квали­фицированных пользователей [52].

В настоящее время существует несколько тысяч программных ком­плексов, называемых экспертными системами. ЭС можно классифи­цировать по следующим признакам (рис. 11.5). Автономные ЭС рабо­тают непосредственно в режиме консультации с пользователем для специфически «экспертных» задач, решение которых не требует при­влечения традиционных методов обработки данных (расчеты, моде­лирование и т. д.).

Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени.

Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меня­ется с некоторым фиксированным интервалом времени.

Динамические ЭС работают режиме реального времени, обеспечи­вай непрерывную интерпретацию поступающих в систему данных.

Гибридные ЭС представляют программный комплекс, включающий стандартные пакеты прикладных программ и средства манипулирова­ния знаниями.