Экспертные системы

Экспертная система (ЭС) – компьютерная программа, способная заменить специалиста-эксперта в решении проблемной ситуации. ЭС начали разрабатываться исследователями ИИ в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Обобщенная структура экспертной системы может быть выражена следующей схемой (рис. 2).

Рис. 2. Обобщенная структура экспертной системы

 

Главным элементом экспертной системы является база знаний (БЗ),

состоящая из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме.

Решатель, называемый также блоком логического вывода, представляет собой программу, моделирующую ход рассуждений эксперта на основании знаний, содержащихся в БЗ.

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получать ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла то или иное решение?» Ответ на вопрос «как» – это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, т.е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос «почему» – ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад.

ЭС создается при помощи инженеров по знаниям (аналитиков), которые разрабатывают ядро ЭС и, зная организацию базы знаний, заполняют ее при помощи эксперта по специальности. Интеллектуальный редактор БЗ – программа, предоставляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Интерфейс пользователя – комплекс программных средств, реализующих диалог пользователя с ЭС как для ввода информации, так и для получения результатов работы ЭС.

Задачи, решаемые при помощи экспертных систем, чаще всего относятся к одной из следующих областей:

• Интерпретация данных – это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Примеры существующих ЭС: SIAP (обнаружение и идентификация различных типов океанских судов), АВТАНТЕСТ, МИКРОЛЮШЕР (определение основных свойств личности по результатам психодиагностического тестирования).

• Диагностика – это обнаружение неисправности в некоторой системе. Трактовка неисправности как отклонения от нормы позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Примеры существующих ЭС: ANGY (диагностика и терапия сужения коронарных сосудов), CRIB (диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении компьютера).

• Мониторинг – это непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы – «пропуск тревожной ситуации» и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем состоит в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимости учета временного контекста. Примеры существующих ЭС: СПРИНТ (контроль за работой электростанций), REACTOR (помощь диспетчерам атомного реактора), FALCON (контроль аварийных датчиков на химическом заводе).

• Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов – чертеж, пояснительная записка и т.д. Примеры существующих ЭС: XCON (проектирование конфигураций ЭВМ), CADHELP (проектирование БИС), SYN (синтез электрических цепей).

• Прогнозирование – это логический вывод вероятных следствий из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками. Примеры существующих ЭС: WILLARD (предсказание погоды), PLANT (оценки будущего урожая), ECON (экономические прогнозы).

• Планирование – нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности. Примеры существующих ЭС: STRIPS (планирование поведения робота), ISIS (планированиепромышленных заказов), MOLGFN (планирование эксперимента).

• Обучение – процесс диагностирования ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью компьютера и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, а затем в ходе работы способны диагностировать слабости в знаниях обучаемых и находить соответствующие средства их ликвидации. Кроме того, они планируют процесс общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний. Примеры существующих ЭС: PROUST (обучение языку программирования Pascal).