Построение и использование экспертных систем управления

ЭС — это прикладная диалоговая система искусственного интеллекта, способная получать, накапливать, корректировать знания из некоторой предметной области (представляемые в основном специалистами-экспертами), выводить новые знания, находить на основе этих знаний решения практических задач, близкие по качеству к решениям экспертов, и по запросу пользователя объяснять ход решения в понятной для него форме.

В отличие от традиционных программ, предназначенных для решения математически строго определенных задач по точным разрешающим алгоритмам, с помощью ЭС решаются задачи, относящиеся к классу неформализованных или слабо формализованных, слабо структурированных задач. Алгоритмические решения таких задач или не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них или же такие решения неприемлемы на практике в силу сложности разрешающих алгоритмов.

Поэтому ЭС используют логический вывод и эвристический поиск решения.

От систем поддержки принятия решений (тех, которые не используют экспертных методов) ЭС отличается тем, что первые опираются больше на математические методы и модели, а ЭС в основном опираются на эвристические, эмпирические знания, оценки, методы, которые получены от экспертов, и, кроме того, способны анализировать и объяснять пользователю свои действия и знания.

Идея построения ЭС сформировалась в ходе исследований по искусственному интеллекту (ИИ).

Экспертные системы с самого начала распались на два больших класса с точки зрения тех задач, которые они решали.

Системы первого класса предназначались для повышения культуры работы и уровня знаний специалистов в различных областях деятельности: врачей, геологов, инженеров и т. п.

Вторые системы можно назвать консультирующими, или диагностирующими.

Для оказания помощи человеку в решении указанных задач разрабатываются комплексы программ ПК, называемые интеллектуальными системами, основанными на знаниях. Эти разработки относятся к области приложений исследований по искусственному интеллекту.

Основные задачи экспертных систем

Задачи экспертных систем, которые, по сути, представляют собой комбинацию машинного и человеческого знания, — сохранять и пополнять опыт специалистов, работающих в плохо формализуемых областях, таких, как медицина, биология, история и т. п.

Экспертные системы должны сыграть роль доброжелательных высококвалифицированных помощников, способных дать дельный и нужный совет человеку, находящемуся в затруднительном положении. Другими словами, любой исследователь или специалист, кому экспертная система в диалоге с ним сможет дать совет, сообщить необходимые сведения, прогрести в своей памяти поиск аналогичных ситуаций.

В настоящее время применяя компьютерные технологии стало возможным использовать системы поддержки принятия решений для трех направлений:

• поддерживать принятие управленческих решений;

• производить сравнительный анализ вариантов решений (различных прогнозов, стратегий развития и т.д.)

• выбирать решения с использованием систем поддержки выбора управленческого решения, которые предназначены для выбора эффективных вариантов принятия решений. Эти системы базируются на методах многокритериального анализа и экспертных оценок.