5. Технология проектирования экспертных систем

Разработка программных комплексов отечественных и зарубежных экспертных систем в настоящее время находится на уровне скорее искусства, чем науки. Это связано с тем, что долгое время системы искусственного интеллекта внедрялись в основном во время фазы проектирования, а чаще всего разрабатывалось несколько прототипных версий программ, и на их основе уже создавался конечный продукт. Такой подход действует хорошо в исследовательских условиях, однако в коммерческих условиях он является слишком дорогим, чтобы оправдать затраты на разработку [1].

5.1. Оценка целесообразности разработки экспертной системы для конкретной предметной области

Прибегать к использованию экспертной системы следует только тогда, когда разработка экспертной системы возможна, оправдана и разумна [8].

На рис. 5.1 подытожены требования, которым должна удовлетворять предметная область, чтобы разработка экспертной системы стала возможна.

Одно из наиболее важных требований состоит в том, чтобы существовали подлинные эксперты. Это люди, которые по общему признанию имеют огромный опыт профессиональной работы в данной предметной области.

Рис. 5.1. Требования, необходимые для возможности разработки экспертной системы

Иметь высококвалифицированных экспертов еще недостаточно. Их оценки правильности выбора решения и его точности должны в основном совпадать. В противном случае подтверждение высокого качества экспертной системы станет почти невозможным.

Другие требования при разработке экспертных систем связаны с характеристиками задачи, которую экспертная система должна решать. Эта работа должна требовать интеллектуальных, а не физических навыков. Следующее требование состоит в том, чтобы работа не была чрезвычайно трудной. Если эксперт не может обучить процессу работы новичка, так как соответствующая квалификация приобретается лишь на опыте практической деятельности, то может оказаться, что такой процесс слишком труден, чтобы его можно было вложить в экспертную систему.

Кроме этого если задача столь нова или столь плохо понятна, что необходимы основательные исследования для нахождения решения, то подход инженерии знаний неприменим. Он также неприменим, если решение задачи требует существенного обращения к здравому смыслу.

Сама по себе возможность разработки экспертной системы для конкретной задачи еще не означает, что желательно ее сделать. Существует много способов обоснования оправданности разработки экспертной системы, некоторые из которых представлены на рис. 5.2.

Рис. 5.2. Условия, при которых разработка экспертной системы оправдана

Организация может оправдать разработку экспертной системы, когда полученное с ее применением решение приносит очень высокий доход. Также разработка оправдана, когда эксперты-люди недоступны или не в состоянии выполнить работу. Часто экспертов-людей мало, а требуется много, и поэтому их услуги дороги. Проблема усложняется, когда организации нужны сходные по выполняемым обязанностям специалисты во многих физически разных местах. Это порождает необходимость иметь много версий эксперта, что легко сделать, и притом практически без дополнительных расходов, если в качестве эксперта выступает компьютерная программа. Экспертные системы оправдывают себя, когда персональные перемещения приводят к значительной утере компетентности организациями. Служебные перемещения, выход на пенсию, увольнения – все это часто вызывает развал работы или даже хаос, когда жизненно важный опыт, накопленный кадровыми сотрудниками, уходит вместе с ними. Поэтому память экспертной системы может свести к минимуму или даже снять эту проблему.

Ключевые факторы в определении того, когда разработка экспертной системы разумна, – это характер, сложность и широта постановки задачи, которую нужно решить. На рис. 5.3 показаны эти факторы и их отношения к особенностям задачи, которые делают ее пригодной для применения экспертной системы.

Рис. 5.3. Особенности проблемной области, делающие применение экспертной системы разумным

5.2. Общие положения о разработке экспертной системы

Процесс разработки экспертной системы практически для любой предметной области можно разделить на шесть этапов [1].

1. Выбор проблемы.

2. Разработка прототипа экспертной системы.

3. Доработка до промышленной экспертной системы.

4. Оценка экспертной системы.

5. Стыковка экспертной системы.

6. Поддержка экспертной системы.

Указанная последовательность этапов дана только с целью получения общего представления о процессе создания идеального проекта. В действительности каждый последующий этап проектирования может принести новые идеи, которые могут повлиять на предыдущие решения и даже привести к их полной переработке. Именно поэтому многие специалисты в области информационных технологий достаточно критично относятся к методологии экспертных систем и считают, что расходы на разработку таких систем очень большие, время разработки слишком велико, а полученные в результате программы накладывают тяжелое бремя на вычислительные ресурсы.

Минимальный состав разработчиков экспертной системы включает 4 человека: пользователь, эксперт, инженер по знаниям, программист. Реально же коллектив разработчиков разрастается до 8-10 человек. Численное увеличение коллектива разработчиков происходит по следующим причинам: необходимость учета мнения нескольких пользователей, помощи нескольких экспертов; потребность как в проблемных, так и системных программистах [1].

На Западе в этот коллектив дополнительно тра­диционно включают менеджера и одного технического помощника. При отсутствии профессионального менеджера руководителем коллектива разработчиков, участвующим во всех стадиях разработки, является инженер по знаниям, поэтому к его квалификации предъявляются самые высокие требо­вания. В целом уровень и численность группы зависят от характеристик поставленной задачи.

Для обеспечения эффективности сотрудничества любой творческой группы, в том числе и группы коллектива разработчиков экспертной системы, необходимо возникновение атмосферы взаимопони­мания и доверия, которое, в свою очередь, обусловлено психологической совмес­тимостью членов группы; следовательно, при формировании коллектива разработчиков должны учиты­ваться психологические свойства участников.

В табл. 5.1 приведены два аспекта характеристик членов коллектива разработчиков – психофизиологические и профессиональные.

Таблица 5.1

Характеристики разработчиков экспертной системы

Разработчики	Психофизиологические характеристики	Профессиональные характеристики
Пользо-ватель	К пользователю предъявляются самые слабые требования, поскольку его не выбирают. Он является в некотором роде заказчиком системы. Желательные качества: а) дружелюбие; б) умение объяснить, что же он хочет от системы; в) отсутствие психологического барьера к применению вычислительной тех­ники; г) интерес к новому. От пользователя зависит, будет ли применяться разработанная экспертная система. Замечено, что наиболее ярко качества в) и г) проявляются в молодом возрасте, поэтому иногда такие пользователи охотнее применяют экспертную систему, не испытывая при этом комплекса неполноценности оттого, что ЭВМ им что-то подсказывает.	Необходимо, чтобы пользователь имел некоторый базовый уровень квалификации, который позволит ему правильно истолковать рекомендации экспертной системы. Кро­ме того, должна быть полная совместимость в терминологии интерфейса к экспертной системе с той, которая привычна и удобна для пользователя. Обычно требования к квалификации пользователя не очень велики, иначе он переходит в разряд экс­пертов и совершенно не нуждается в экспертной системе.
Эксперт	Эксперт – чрезвычайно важная фигура в группе разработчиков. В конечном счете, его под­готовка определяет уровень компетенции базы знаний. Желательные качества: а) доброжелательность; б) готовность поделиться своим опытом; в) умение объяснить (педагогические навыки); г) заинтересованность (моральная, а лучше еще и материальная) в успешности разработки. Возраст эксперта обычно почтенный, что необходимо учи­тывать всем членам группы.	Помимо безусловно высокого профессионализма в выбранной предметной области, желательно знакомство эксперта с популярной литературой по искус­ственному интеллекту и экспертным системам для того, чтобы эффективнее прошёл этап извлечения знаний.
Программист	Известно, что программисты обладают самой низкой потребностью в общении среди представителей разных профессий. Однако при разработке экспертной системы необходим тесный контакт членов группы, поэтому желательны следующие его качества: а) общительность; б) способность отказаться от традиционных навыков и освоить новые методы; в) интерес к разработке.	Поскольку современные экспертные системы –сложнейшие и дорогостоящие программные комплексы, программисты должны иметь опыт и навыки разработки про­грамм. Обязательно знакомство с основными структурами представления зна­ний, состоянием отечественного и мирового рынка программных продуктов для разработки экспертной системы.

Окончание таблицы 5.1

Разработчики	Психофизиологические характеристики	Профессиональные характеристики
Инженер по знаниям	Пол. Психологи утверждают, что мужчины более склонны к широкому охвату явлений и в среднем у них выше аналитичность, чрезвычайно полезная инже­неру по знаниям, которому надо иметь развитое логическое мышление и уме­ние оперировать сложными формальными структурами. С другой стороны, известно, что у женщин выше наблюдательность к отдельным дета­лям объектов. Так что пол не является окончательным показанием или проти­вопоказанием к данной профессии. Стиль общения. Дели­катность, внимательность, интеллигентность, ненавязчивость, скромность, умение слушать и задавать вопросы, хорошая коммуникабельность и в то же время уверенность в себе – вот рекомендуемый стиль общения. Портрет инженера по знаниям можно было бы дополнить другими характери­стиками – широтой взглядов и интересов, чувством юмора, обаянием и т. д.	При определении профессиональных требований к аналитику следует учиты­вать, что ему необходимы различные навыки и умения для грамотного и эф­фективного проведения процессов извлечения, концептуализации и формали­зации знаний.

Инженер по знаниям имеет дело со всеми формами знаний: Z1 (знания в памяти), Z2 (знания в книгах), Z3 (поле знаний), Z4 (модель знаний), Z5 (база знаний).

Работа на уровне Z1 требует от инженера по знаниям знакомства с элементами когнитивной психологии и способами репрезентации понятий и процессов в па­мяти человека, с двумя основными механизмами мышления – логическим и ас­социативным, с такими способами активизации мышления как игры, мозговой штурм и др., с различными моделями рассуждений.

Изучение и анализ текстов на уровне Z2 подразумевает широкую общенаучную подготовку инженера; знакомство с методами реферирования и аннотирования текстов; владение навыками быстрого чтения, а также текстологическими мето­дами извлечения знаний.

Разработка поля знаний на уровне Z3 требует квалифицированного знакомства с методологией представления знаний, системным анализом, теорией познания, аппаратом многомерного шкалирования, кластерным и факторным анализом.

Разработка формализованного описания Z4 предусматривает предварительное изучение аппарата математической логики и современных языков представле­ния знаний. Модель знаний разрабатывается на основании результатов глубоко­го анализа инструментальных средств разработки экспертной системы и имеющихся «оболочек». Кроме того, инженеру по знаниям необходимо владеть методологией разработки экспертной системы, включая методы быстрого прототипирования.

И, наконец, реализация базы знаний Z5, в которой инженер по знаниям участвует вместе с программистом, подразумевает овладение практическими навыками работы на ЭВМ и, возможно, одним из языков программирования.

Успешность выбора и подготовки коллектива разработчиков экспертной системы определяет эффективность и продолжительность всего процесса разработки.