ЭКПЕРТЫ

Большую проблему сложно однозначно разложить на подзадачи, но еще сложнее состыковать решения этих подзадач.

Средства общения функционально делятся на:

· средства трансляции;

· средства обеспечения взаимопонимания (одинакового понимания сообщений с обеих сторон).

Средства обеспечения взаимопонимания должны быть универсальными, т.е. не зависящими ни от языка общения, ни от проблемной среды.

Независимость описания предметной области от процедуры решения задачи превращают разработку системы фактически в разработку соответствующей БЗ.

Существуют субъекты, способные решать задачи определенного типа значительно эффективнее, чем большинство других людей. Их называют экспертами.

Эксперты работают хорошо, т.к. имеют большое количество обобщенных предметно-зависимых знаний в долговременной памяти. На практике эксперты обычно не могут объяснить свои рекомендации исходя только из общих теорий и законов. Если они сталкиваются с необычной и сложной проблемой, то обращаются к базовым законам для выработки стратегии решения. Обучаясь, эксперт движется от общих теорий к опыту и практике.

Экспертов мало. Возникает проблема распространения их опыта.

С появлением ЭВМ появилось и новое научное направление – искусственный интеллект. Предметом исследования является возможность и механизмы создания человеко-машинных систем, интегрирующих интеллект человека с возможностями ЭВМ для достижения общей цели, поставленной перед интегральной системой.

Основные трудности при решении этой задачи связаны с:

1. Проблемами при описании знаний об окружающем мире.

2. Проблемами организации хранения и поиска знаний.

3. Проблемами представления знаний в ЭВМ, занесения в ЭВМ новых знаний и автоматического удаления устаревших.

4. Проблемами достижения полноты и непротиворечивости знаний.

В середине 70-х годов в исследованиях по ИИ сформировалось самостоятельное направление – «экспертные системы». Цель исследования: разработка программ или устройств, которые при решении задач трудных для человека получали бы результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям экспертов-людей.

Основные принципы создания ЭС:

1. Мощность ЭС обусловлена в первую очередь мощностью базы знаний и возможностью ее развития и только потом – используемыми ею методами.

2. Знания, позволяющие ЭС получать качественные и эффективные решения задач, являются в основном эвристическими, экспертными.

3. Учитывая неформализованность решаемых задач и эвристический личностный характер используемых знаний, пользователь должен иметь возможность непосредственного диалога с ЭС.

ЭС должна обладать способностью приобретения знаний. Процесс приобретения знаний:

1. Получение знаний от эксперта.

2. Организация знаний, обеспечивающая эффективную работу системы.

3. Представление знаний в понятном для системы виде.

Приобретением знаний руководит инженер по знаниям – когнитолог.

Экспертные системы и системы ИИ вообще отличаются от обычных систем обработки данных тем, что данные представлены не в числовом, а в символическом виде.

Архитектура ЭС имеет следующий вид.

В общем случае она состоит из:

1. Базы знаний, образуемой множеством правил.

2. Рабочей памяти, предназначенной для хранения текущих данных.

3. Интерпретатора, решающего задачу на основе имеющихся знаний.

4. Лингвистического процессора, обеспечивающего диалоговое взаимодействие с пользователем или экспертом на естественном для него языке.

5. Модуля приобретения знаний.

6. Объясняющего модуля, объясняющего действия системы и отвечающего на вопросы, почему были сделаны или отвергнуты те или иные заключения.

Экспертная система работает в двух режимах: приобретения знаний и решения задач.

В режиме приобретения знаний эксперт с помощью инженера по знаниям наполняет систему знаниями. В режиме решения задач в общении с ЭС участвует пользователь, которого интересует результат и способ получения решения.

Особенность разработки ЭС: создается прототип, способный решать достаточно простые задачи в данной области и демонстрирующий работоспособность метода, а затем постепенно его возможности наращиваются, а требуемые вычислительные ресурсы сокращаются.

Главный недостаток ЭС первого поколения(до середины 80-х годов): ориентация на очень узкий круг конкретных задач.