1.7. Экспертные системы

Усложнение информации, структурное изменение и увеличение ее объемов порождают новые требования к обработке, и, как следствие, скорости решения некоторых задач, которые неразрешимы без специальных знаний.

Одно из решений - применение экспертных систем. Главная идея технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и при необходимости извлекать их из памяти компьютера. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, ЭС представляют собой компьютерные программы, преобразующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил.

Из множества определений ЭС остановимся на определении практической направленности: «Экспертная система - это система программных средств, способная на основании методов искусственного интеллекта и предоставляемых пользователем фактов идентифицировать ситуацию, поставить диагноз, сделать прогноз, сгенерировать решение или дать рекомендацию для выбора действия». ЭС предназначены для моделирования, или имитации поведения экспертов при решении задач по узко специализированной тематике. Они призваны оказывать помощь специалистам, когда их собственных знаний, опыта и интуиции не хватает для самостоятельного решения возникающих проблем.

Принцип действия ЭС состоит в моделировании знания и опыта человека-эксперта, которыми могут воспользоваться другие люди после компьютерной обработки этих знаний и опыта. ЭС должна уметь «рассуждать» при неполных и противоречивых данных, объяснять последова-тельность и логику рассуждений, а механизм вывода советов и рекомендаций должен быть четко определен. При этом структура ЭС должна обеспечивать возможность наращивания базы знаний.

Основу ЭС составляет база знаний (БЗ), хранящая множество фактов и набор правил, полученных от экспертов и введенных из специальной и справочной литературы.

База знаний - это специальным образом организованные файлы, хранящие систематизи-рованную совокупность понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной области. Знания представлены в описательной форме и для этого не используются четкие математические модели.

Чем отличается база знаний от базы данных? В базе данных элементы представляют собой не связанные друг с другом сведения, а в базе знаний те же элементы связаны определенными отно-шениями как между собой, так и с понятиями внешнего мира, и сами содержат в себе эти отно-шения. Можно выделить следующие основные классы задач, для решения которых создаются ЭС:

- интерпретация данных;

- диагностика,

- контроль,

- прогнозирование;

- планирование;

- проектирование.

В отличие от систем традиционного программирования, в ЭС можно выделить три основных компонента систем обработки знаний:

- база знаний (описание объекта);

- блок общения [постановка цели (запроса), выдача и объяснение результата (совета)];

- блок обработки знаний (алгоритмы решения).

При этом нужно помнить о следующем:

- экспертиза может проводиться только в одной конкретной области;

- задачи решаются дедуктивным методом;

- ход решения задачи осуществляется понятным пользователю способом;

- модульный принцип позволяет наращивать базы знаний.

ЭС имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом:

- у них нет предубеждений;

- они не делают поспешных выводов;

- они выбирают наилучшую альтернативу (оптимальное решение) из всех возможных;

- они устойчивы к «помехам», так как не «обременены» знаниями из других областей;

- их база знаний может быть очень большой и никогда не потеряется.

ЭС позволяют:

- неспециалистам и специалистам широкого профиля заменить собой экспертов, уменьшая тем самым количество людей, занятых в бизнес-процессе;

- сократить штат сотрудников, сэкономить время, снизить уровень бюрократии;

- данные, а также правила их вывода, касающиеся той или иной предметной области, хранятся в памяти компьютера и застрахованы от чьего-либо влияния, их нельзя потерять или «забыть»;

- сэкономить финансовые ресурсы проектов и эксплутационные расходы.

Сходство технологий, используемых в ЭС и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Но в то же время имеются и существенные различия.

Во-первых, решение проблемы в системах поддержки принятия решений отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение (рассчитаны на пользователя-эксперта), а ЭС предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности (рассчитаны на пользователя-неэксперта).

Во-вторых, ЭС могут пояснять свои рассуждения в процессе получения решения, причем часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение.

В-третьих, ЭС менее гибки, так как состав базы знаний и принятый механизм логического вывода накладывают определенные ограничения на круг решаемых задач.

В-четвертых, разработка ЭС с учетом неполноты и нечеткости знаний требует очень больших затрат высокоинтеллектуального труда и времени.