интересно
Предыдущая | Содержание | Следующая

В чем состоит назначение экспертных систем?

Разработка систем интеллектуальной поддержки (основанных на знаниях) является составной частью исследований по искусственному интеллекту и имеет целью создание компьютерных методов решения проблем, обычно требующих привлечения специалистов. В конце 70-х гг. специалисты, работающие в области искусственного интеллекта, начали понимать нечто весьма важное: эффективность программы при решении задач зависит от знаний, которыми она обладает, а не только от формализмов и схем вывода, которые она использует. Была принята принципиально новая концепция, которую чрезвычайно просто сформулировать: чтобы сделать программу интеллектуальной, ее нужно снабдить множеством высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области.

Существует много определений понятия системы, основанные на знаниях, в частности они определяются как интеллектуальные компьютерные программы, использующие знания и процедуры вывода для решения проблем, которые настолько сложны, что для их решения необходимо привлечение эксперта. Терминология по искусственному интеллекту пока еще окончательно не установилась, поэтому словосочетания экспертные системы (ЭС) и системы, основанные на знаниях будем употреблять как синонимы, хотя считается, что любая ЭС есть система, основанная на знаниях, но последняя не всегда является экспертной системой. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов. Можно сказать, что качество экспертной системы определяется размером и качеством базы знаний (правил, или эвристик). Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдение, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижение с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов. Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.

Более простые системы, основанные на знаниях, функционируют в режиме диалога, называемом режимом консультации. После запуска система задает пользователю ряд вопросов о решаемой задаче, требующих ответа: да или нет. Ответы служат для установления фактов, по которым может быть выведено окончательное заключение.

В любой момент времени в системе содержатся три типа знаний:

структурированные статические знания о предметной области, после того как эти знания выявлены, они уже не изменяются;

структурированные динамические знания — изменяемые знания о предметной области; они обновляются по мере выявления новой информации;

рабочие знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний. Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.

Системы, основанные на знаниях, обладают рядом специфических свойств:

Экспертиза может проводиться только в одной конкретной области.

База знаний и механизм вывода являются различными компонентами (оказывается возможным сочетать механизм вывода с другими базами знаний для создания новых экспертных систем).

Наиболее подходящая область применения — решение задач дедуктивным методом, т. е. правила, или эвристики выражаются в виде пар посылок и заключений типа если — то.

Эти системы могут объяснять ход решения задачи понятным пользователю способом. Обычно мы не принимаем ответ эксперта, если на вопрос Почему? не можем получить логичный ответ. Точно так же мы должны иметь возможность спросить систему, основанную на знаниях, как было получено конкретное заключение.

Выходные результаты являются качественными (а не количественными).

• • Системы, основанные на знаниях, строятся по модульному принципу, что позволяет постепенно наращивать их базы знаний.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов, в том числе прогнозирование, планирование, контроль и управление, обучение.

Существует ряд прикладных задач, которые решаются с помощью систем, основанных на знаниях, более успешно, чем любыми другими средствами. При определении целесообразности применения таких систем нужно руководствоваться следующими критериями:

Данные и знания надежны и не меняются со временем.

Пространство (или область) возможных решений относительно невелико.

В процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения.

Должен быть, по крайней мере, один эксперт, способный явно сформулировать свои знания и объяснить методы применения этих знаний для решения задач.

Но даже лучшие из существующих экспертных систем имеют определенные ограничения по сравнению с человеком-экспертом, которые сводятся к следующему:

Большинство экспертных систем не всегда бывают пригодны для применения конечным пользователем. Если пользователь не имеет некоторого опыта работы с такими системами, у него могут возникнуть серьезные трудности. Многие системы оказываются доступными только тем экспертам, которые создавали их базы знаний. Поэтому необходима разработка соответствующего пользовательского интерфейса, обеспечивающего конечному пользователю свойственный ему режим работы.

Навыки системы не всегда возрастают после сеанса экспертизы.

Все еще остается проблемой приведение знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию.

Экспертные системы 1-го поколения не способны обучаться. Человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции, здравому смыслу, опыту, аналогии, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги таких задач.

Экспертные системы редко применяются в больших предметных областях.

Считается, что в тех предметных областях, где отсутствуют эксперты, применение экспертных систем оказывается невозможным.

Имеет смысл привлекать экспертные системы только для решения когнитивных задач.

Системы, основанные на знаниях, оказываются неэффективными при необходимости проведения скрупулезного анализа, когда число решений зависит от тысяч различных возможностей и многих переменных, которые изменяются во времени. В таких случаях лучше использовать базы данных с интерфейсом на естественном языке или системы поддержки принятия решений.

Однако системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом:

У них нет предубеждений.

Они не делают поспешных выводов.

Эти системы работают систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.

База знаний может быть большой и достаточно стабильной. Будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда.

Системы, основанные на знаниях, устойчивы к помехам. Эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей.

Технологию построения экспертных систем называют инженерией знаний. Этот процесс требует специфической формы взаимодействия создателя экспертной системы, которого называют инженером знаний, и одного или нескольких экспертов в некоторой предметной области. Инженер знаний извлекает из экспертов процедуры, стратегии, эмпирические правила, которые они используют при решении задач, и встраивает эти знания в экспертную систему.

В результате появляется система, решающая задачи во многом так же, как человек-эксперт.