24. Экспертная система (эс): назначение, структура и классификация.

Экономическая система (ЭС, Expert system ) — система ис­кусственного интеллекта, включающая знания об опреде­ленной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяс­нять пользователю разумные решения.

классификация

Назначение: Общего назначения

Специализированные (проблемно-ориентирован­ные для задач диагностики, проектирования, прогнозирования, предметно-ориентированные для специфических задач, например, контроля ситуаций на атомных электростанциях)

Степень зависимости от внешней среды: Статические (независящие от внешней среды) Динамические (учитывающие динамику внеш­ней среды и предназначенные для решения за­дач в реальном времени) Изолированные

Тип использования: ЭС на входе/выходе других систем Гибридные (интегрированные с базами данных и другими программными продуктами) Исследовательские образцы (разработанные за 1—2 месяца с минимальной БЗ)

Стадии создания

Демонстрационные (разработанные за 2—4 ме­сяца на языке типа LISP, PROLOG, CLIPS и др.) Промышленные (разработанные за 4—8 месяцев на языке типа CLIPS с полной БЗ) Коммерческие (разработанные за 1,5—2 года на языке типа С++, Java с полной БЗ)

Структура

База знаний — содержит факты и правила. Факты пред­ставляют собой краткосрочную информацию (они могут из­меняться, например, в ходе консультации). Правила пред­ставляют более долговременную информацию о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно. База знаний активно пополняется новой и недоста­ющей информацией.

Подсистема логического вывода (машина логического вывода), используя исходные данные из рабочей памяти (БД) и базы знаний (БЗ), формирует последовательность пра­вил, которая приводит к решению задачи. Различают пря­мую и обратную цепочки рассуждений. Прямая цепочка — это цепочка, которая ведет от данных к гипотезам, при этом в процессе диалога до получения ответа может быть задано неограниченное количество вопросов. Обратная цепочка рас­суждений является попыткой найти данные для доказа­тельства или опровержения некоторой гипотезы. На практи- 180 ко в чистом виде не встречается ни одна из рассмотренных цопочек рассуждений. Объясняется это неоднозначностью данных, используемых при рассуждениях.

Компонент приобретения знаний (редактор знаний) ав­томатизирует процесс наполнения ЭС знаниями, источни­ком которых является эксперт (группа экспертов).

Объяснительный компонент разъясняет пользователю, как система получила решение задачи (или почему она не по­лучила решение) и какие знания при этом использовала, что повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент (интерфейс пользователя) ориен­тирован на организацию дружественного общения с пользо­вателем в ходе решения задач, в процессе приобретения зна­ний и объяснения результатов работы.

База данных (БД) предназначена для хранения исход­ных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.

Статические ЭС используются в приложениях, где можно не учитывать изменения, происходящие за время решения задачи.