Время: 2 часа (90 мин.)

9. Основные вопросы

- организация и функционирование экспертных систем.

Текст лекции

Экспертная система представляет собой программный комплекс, содержащий знания специалистов из определенной предметной области, обеспечивающий консультациями менее квалифицированных пользователей для принятия экспертных решений. Схема экспертной системы приведена на рис.13.

В состав современных экспертных систем входят следующие основные компоненты: база знаний, механизм выводов, подсистема объяснений, редактор базы знаний и интерфейс пользователя.

База знаний представляет собой совокупность знаний о предметной области, организованных в соответствии с принятой моделью представления знаний.

Механизм выводов (МВ), представляет собой программу, обеспечивающую вывод решений формулируемых пользователем задач на основе знаний, хранящихся в базе знаний.

Подсистема объяснений представляет собой программу, которая позволяет пользователю выполнить трассировку цепочки логического вывода и получить мотивировку умозаключений на каждом этапе этой цепочки.

Редактор базы знаний – это программа, предназначенная для ввода в базу знаний определенных знаний о предметной области, необходимых для выполнения выводов.

Интерфейс пользователя – это программа, обеспечивающая диалог пользователя с ЭС при вводе запросов на решение экспертных задач, получении результатов и объяснений.

Рис.13 Структурная схема экспертной системы.

Инженер по знаниям – специалист по системам искусственного интеллекта, помогающий эксперту вводить знания в базу знаний ЭС.

Эксперт – специалист в предметной области, способный принимать экспертные решения.

Пользователь ЭС  является специалистом в данной предметной области, квалификация которого уступает квалификации эксперта.

Экспертная система функционирует в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме консультации.

В режиме приобретения знаний база знаний ЭС загружается необходимой информацией (знаниями), которая позволяет в режиме консультации решать задачи экспертизы.

В режиме консультации пользователь обращается к ЭС за получением той или иной консультации относительно интересующей его проблемы. При этом, если его интересует объяснение того, как был получен результат, то он может получить трассировку вывода.

ЭС можно классифицировать по различным признакам. По типу предметных областей различают статические и динамические экспертные системы. Статические ЭС – работают с предметными областями (данными), которые не меняются во времени. Динамические ЭС – сопряжены с датчиками объектов и работают в режиме реального времени с непрерывно меняющимися и поступающими в систему данными.

По степени интеграции с другими программами различают автономные и гибридные ЭС.

Автономные ЭС – это такие системы, которые работают в режиме консультации для решения таких экспертных задач, когда не требуется привлечение традиционных методов обработки данных (расчетов, моделирования и т. п.)

Гибридные ЭС – это программные комплексы, агрегирующие стандартные пакеты прикладных программ для решения сложных задач с привлечением экспертных знаний.

По степени сложности ЭС можно разделить на простые ЭС (до 500 правил в базе знаний), ЭС средней сложности (от 500 до 1500 правил) и сложные ЭС (свыше 1500 правил).

Класс решаемых задач характеризует экспертные системы как системы решающие задачи диагностики, прогнозирования и д.р.

В ходе работ по созданию ЭС сложилась определенная технология их разработки, включающая следующие этапы:

(1) – этап идентификации;

(2) – этап концептуализации;

(3) – этап формализации;

(4) – этап реализации;

(5) – этап тестирования;

(6) – этап опытной эксплуатации

На этапе идентификации выявляются цели и общая концепция разработки, определяются задачи, подлежащие решению, выявляются требования будущих пользователей.

На этапе концептуализации проводится содержательный анализ класса предметных областей, на которые ориентирована разработка, выделяются используемые в предметных областях сущности и взаимосвязи между ними, определяются типы и методы решения задач, реализуемые разрабатываемой системой.

На этапе формализации определяются способы представления всех типов знаний, используемых в разработке, фиксируются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы "на бумаге".

На этапе реализации осуществляется создание программного и информационного обеспечения разрабатываемой системы.

На этапе тестирования проверяется компетентность разрабатываемой системы.

На этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность разрабатываемой системы для конечных пользователей.

По результатам двух последних этапов возможна коррекция и модификация разрабатываемой системы.

При разработке ЭС используется концепция "прототипа", суть которой состоит в том, что разработчики не пытаются сразу создать конечный продукт. На начальном этапе разработки ЭС создается ее прототип, который должен удовлетворять следующим требованиям:

(1) – решать типовые задачи конкретного приложения;

(2) – время и трудоемкость его разработки должны быть весьма небольшими.

Для решения такой задачи    обычно   используют инструментальные среды, позволяющие быстро создавать и отлаживать экспериментальную ЭС, а затем ее уже переписывают с использованием того или иного универсального языка программирования, что обеспечивает окончательному варианту системы минимальный объем памяти и высокое быстродействие.

Инструментальные средства, используемые для создания прикладных ЭС, можно разделить на четыре основные группы:

(1) – универсальные и функциональные языки программирования (БЕЙСИК, ПАСКАЛЬ, СИ, ЛИСП и др.);

(2) – языки инженерии знаний (ПРОЛОГ, KRL, FRL и др.);

(3) – инструментальные среды (GURU, CLIPS, G2 и др.);

(4) – оболочки (EMYCIN, ЭКО, ЭКСПЕРТ и др.).

В приведенной классификации инструментальные средства перечислены в порядке убывания трудозатрат, которые необходимы для создания ЭС.

Автор

к.т.н., проф.

Миронов А.С.                                                    / Миронов А.С. /