Типовая структура экспертной системы.

Современные экспертные ситемы включают, как правило, следующие компоненты:

- подсистему приобретения знаний;

- базу знаний;

- машину вывода;

- доску объявлений (рабочую память);

- интерфейс пользователя;

- подсистему объяснения;

- подсистему совершенствования вывода и “очищения” знаний.

Подобная структура обеспечивает пользователю возможность консультаций с ситемой при решении конкретных задач. При этом система работает как бы в двух средах: среда разработки используется создателем ЭС для введения и представления экспертных знаний, а Среда консультации доступна пользователям (неэкспертам) для получения экспертных знаний и советов.

Среда разработки Среда консультации

инженер по знаниям эксперт пользователь

Приобретение знаний Интерфейс пользователя

Подситема

объяснения

База знаний

Факты правила Рекомендуемые

действия

Машина вывода

Интерпретатор Получение

Заключений

Планировщик

Доска объявлений

Подсистема приобретения знаний. приобретение знаний - это сбор, передача и приобретение опыта решения проблем из некоторых источников знаний в компьютерные программы при их создании или расширении. Потенциальные источники знаний включают людей-экспертов, учебники, базы данных, исследовательские отчеты, собственный опыт пользователей.

Извлечение знаний из экспертов - сложная задача, представляющая узкое место в создании ЭС. Для построения базы знаний необходим инженер по знаниям, помогающий эксперту структурировать его знания о предметной области, интерпретируя и интегрируя ответы на вопросы, находя аналогии, предлагая контрпримеры и выявляя концептуальные трудности.

База знаний. Информация в базе знаний - это необходимое для понимания, формирования и решения проблеммы. Она содержит два основных элемента: факты (данные) из предметной области и специальные эвристики или правила, которые управляют использованием фактов при решении проблем.

База знаний часто включает мета-правила (правила о правилах) для решения проблем и получения выводов. Эвристики отражают формальные суждения о предметной области. Именно знания, а не чистые факты являются первичным материалом для ЭС. Информация базы знаний переносится в компьютерную программу в процессе представления знаний.

Машина вывода является центральной частью ЭС. Машина вывода посредством формирования и организации последовательности шагов, предпринимаемых для решения проблемы управляет использованием системных знаний.

Основными элементами машины вывода являются:

- интерпретатор (в большинстве систем интерпретатор правил), который выполняет выбранную последовательность шагов, применяя соответствующие правила из базы знаний;

- планировщик, который управляет процессом выполнения последовательности шагов, оценивая эффект применения различных правил с точки зрения приоритетов или других критериев.

Доска объявлений - область рабочей памяти, выделенной для описания текущей проблемы с использованием исходных данных, для записи промежуточных результатов. На доску объявлений записываются текущие гипотезы и управляющая информация: план - какая стратегия выбрана для решения проблемы; повестка - потенциальные действия, ожидающие выполнения; решения - гипотезы и альтернативные способы действий, сгенерированные системой.

Интерфейс пользователя. ЭС содержит языковый процессор для дружественного, проблемно-ориентированного общения между пользователем и компьютером. Это общение может быть организовано с помощью естественного языка, сопровождаться графикой или многооконным меню.

Подсистема объяснения. Возможность проверки соответствия выводов их посылкам имеет важное значение как при передаче опыта, так и при решении проблем. Подсистема объяснения может проследить это соответствие и объяснить поведение ЭС, интерактивно отвечая на вопросы типа: “Как было получено некоторое заключение?”, “Почему некоторая альтернатива была отвергнута?”, “Каков план получения решений?”.

В процессе решения задачи ЭС проводит двусторонний диалог с пользователем, запрашивая его о фактах, касающихся конкретного случая. После получения ответов ЭС, пытается получить заключение. Эта попытка осуществляется машиной вывода, решающей, какая стратегия эвристического поиска должна быть использована для определения порядка применения к данной проблеме знаний из базы знаний. Пользователь может запросить объяснение поведения ЭС и ее заключений. Качество вывода определяется методом, выбранным для представления знаний, объемом базы знаний и мощностью машины вывода.