§ 3.5. Назначение и область применения экспертных систем

Эффективность программы при решений задач зависит от знаний, которыми она обладает, а не только формализмов и схем вывода, которые она использует.

Традиционное программирование в качестве основы для разработки программы использует алгоритм, т.е. формализованное значение. До недавнего времени считалось, что ЭВМ приспособлены для решения неформализуемых задач. Расширение сферы использования ЭВМ показало, что неформализуемые задачи, составляют очень важный класс задач, вероятно, значительно больший, чем класс формализуемых задач. Как правило, неформализуемые задачи обладают неполнотой, ошибочностью, неоднозначностью и (или) противоречивостью знаний.

Экспертные системы не отвергают и не заменяют традиционного подхода к программированию, они отличаются от традиционных программ тем, что ориентированы на решение неформализуемых задач и обладают следующими особенностями.

1. Алгоритм решений не известен заранее, а строится самой ЭС с помощью символических рассуждений, базирующихся на эвристических приемах.

2. Ясность полученных решений, т.е. система «осознает» в терминах пользователя, как она получила решение.

3. Способность анализа и объяснения своих действий и знаний.

4. Способность приобретения новых знаний от пользователя-эксперта, не обладающего профессиональными знаниями в области программирования, и изменения в соответствии с ними своего поведения.

5. Обеспечение «дружественного», как правило, естественно-языкового интерфейса с пользователем.

6. Ограничение определенной сферой экспертизы.

7. Способность рассуждать при сомнительных данных.

8. Экономическая выгода от ее использования.

Экспертная система - компьютерная программа, использующая экспертные знания для обеспечения высокоэффективного решения задач в некоторой узкой предметной области. Такие программы, как правило, представляют знания символически, исследуют и объясняют свои процессы, рассуждения и предназначены для тех предметных областей, в которых людям для достижения мастерства необходимы годы специального обучения и практики.

Сердцевину экспертной системы составляет база знаний (БЗ), которая накапливается в процессе ее построения (рис.3.6). База знаний — ядро экспертной системы, совокупность знаний предметной области, записанная на машинном носителе в форме, понятной эксперту и пользователю. Она предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область, и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

Объяснение

Решатель

Эксперт-пользователь

Интеллектуальный

интерфейс

Рабочая память

База знаний

Правила

Приобретение знаний

Факты

Рис. 3.6. Схема обобщенной экспертной системы

Решатель (дедуктивная машина, блок логического вывода), используя исходные данные из рабочей памяти и знания из базы знаний, формирует определенную последовательность правил; которые будучи примененными к исходным данным, приведут к решению задачи. Иначе – это программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в базе знаний.

Компонент приобретения знаний (интеллектуальный редактор базы знаний) автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом. Это программа, представляющая инженеру-когнитологу и программисту возможность создавать базу знаний в диалоговом режиме. Она включает в себя системы вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок (help-режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой знаний.

Объяснительный компонент (подсистема объяснений) объясняет, как система получила решение задачи. Это программа, позволяющая пользователю получать ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?». Ответ на вопрос «Как?» — это трассировка всего процесса получения решения с указанием исполняющих фрагментов базы знаний, т.е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос «Почему?» — ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад.

Интерфейс пользователя — комплекс программ, реализующих диалог пользователя с экспертной системой на стадии, как ввода информации, так и получения результатов.

Знания выражены в явном виде и организованы так, чтобы упростить принятие решений. Важность этой особенности экспертной системы невозможно переоценить. Накопление и организация знаний - одна из самых ярких характеристик ЭС. Наиболее полезной характеристикой ЭС является то, что она применяет для решения проблем высококачественный опыт.

Экспертная система может наращиваться постепенно в соответствии с нуждами заказчика. Это означает, что можно вначале вложить сравнительно скромные средства, а потом наращивать ее возможности по мере необходимости. Другой полезной чертой ЭС является наличие у них прогностических возможностей. ЭС может объяснить подробно, каким образом новая ситуация привела к изменениям. Это позволяет пользователю оценить возможное влияние новых факторов или информации и понять, как они связаны с решением.

База знаний, определяющая компетентность экспертной системы, может обеспечить новое качество: институциональную память. Если база знаний разработана в ходе взаимодействия с ведущими специалистами учреждения, отдела или организации, то она представляет текущую политику или способы действий этой группы людей. Этот набор знаний становится сводом очень квалифицированных мнений и постоянно обновляющимся справочником наилучших стратегий и методов, используемых персоналом. Ведущие специалисты уходят, но их опыт остается. Это особенно ценно для управления производством, организацией и т.п.

И последним важным свойством экспертных систем является то, что их можно использовать для обучения и тренировки руководящих работников и ведущих специалистов. Что опять-таки важно для производства.

Существуют веские доводы в пользу применения искусственной компетентности с целью усилить возможности человеческого рассуждения. Можно назвать следующие преимущества искусственной компетентности: постоянство; легкость, с которой ее можно передавать или воспроизводить; невысокая стоимость. Хотя экспертные системы хорошо справляются со своей работой, тем не менее, в определенных областях деятельности человеческая компетентность явно превосходит любую искусственную. Это не есть отражение фундаментальных ограничений искусственного интеллекта, но характерно для современного состояния. Человеческая компетентность имеет следующие преимущества:

творческий характер;

способность быстрого обучения;

способность непосредственно воспринимать весь комплекс входной сенсорной информации;

способность охватить картину в целом - исследовать все аспекты проблемы и понять, как они относятся к основной задаче;

обладание «здравым смыслом» или общедоступными знаниями.

По этим причинам, а также по другим, связанным с общественной приемлемостью экспертных систем, они часто используются как советчики, в качестве консультантов или помощников экспертов или новичков в некоторой предметной области. Экспертные системы создаются для решения равного рода проблем, но основные типы их деятельности можно сгруппировать в категории, приведённые в табл.3.1.

Таблица 3.1

Типичные категории способов применения ЭС

Категория	Решаемая проблема
Интерпретация	Описание ситуации по информации, поступающей от датчиков
Прогноз	Определение вероятных последствий, заданных ситуацией
Диагностика	Выявление причин неправильного функционирования системы по результатам наблюдений
Проектирование	Построение конфигурации объектов при заданных ограничениях
Планирование	Определение последовательности действий
Наблюдение	Сравнение результатов наблюдений с ожидаемыми результатами
Отладка	Составление рецептов исправления неправильного функционирования системы
Ремонт	Выполнение последовательности предписанных исправлений
Обучение	Диагностика, отладка и исправление поведения обучаемого
Управление	Управление поведением системы как целого

Стадия существования характеризует степень проработанности и отлаженности ЭС (табл. 3.2).