РЕФЕРsАТ

на тему:

“Експертні системи та їх характеристика”

ПЛАН

Вступ

1. Призначення й основні властивості експертних систем

2.   Склад і взаємодія учасників побудови й експлуатації експертних
систем

3.   Переваги використання експертних систем

4.   Особливості побудови й організації експертних систем

5.   Основні режими роботи експертних систем

6.   Відмінність експертних систем від традиційних програм

7.   Технологія розробки експертних систем

Висновки

Список літератури

Вступ

Експертна система — це програма, що поводиться подібно експерту в
деякій, звичайно вузькій прикладній області. Типові застосування
експертних систем містять у собі такі задачі, як медична діагностика,
локалізація несправностей в устаткуванні й інтерпретація результатів
вимірів.

Експертні системи повинні вирішувати задачі, що вимагають для свого
рішення експертних знань у деякій конкретній області. У тій чи іншій
формі експертні системи повинні мати ці знання. Тому їх також називають
системами, заснованими на знаннях. Однак не всяку систему, засновану на
знаннях, можна розглядати як експертну.

Експертна система повинна також уміти певним чином пояснювати свою
поведінку і свої рішення користувачу, так само, як це робить
експерт-людин. Це особливо необхідно в областях, для яких характерна
невизначеність, неточність інформації (наприклад, у медичній
діагностиці). У цих випадках здатність до пояснення потрібна для того,
щоб підвищити ступінь довіри користувача до рад системи, а також для
того, щоб дати можливість користувачу знайти можливий дефект у
міркуваннях системи. У зв’язку з цим в експертних системах варто
передбачати дружня взаємодія з користувачем, що робить для користувача
процес міркування системи «прозорим».

1. Призначення й основні властивості експертних систем

На початку 80-х років у дослідженнях зі штучного інтелекту сформувався
самостійний напрямок, що одержав назву «експертні системи» (ЕС).
Основним призначенням ЕС є розробка програмних засобів, які при рішенні
задач, важких для людини, одержують результати, що не уступають по
якості й ефективності розвязків, розвязків одержаним людиною-експертом.
ЭС використовуються для рішення так званих неформалізованих задач,
загальним для яких є те, що:

?      задачі не можуть бути задані в числовій формі;

?      висновки не можна виразити в термінах точно визначеної цільової
функції;

?      не існує алгоритмічного розвязку задачі;

?      якщо алгоритмічний розвязок є, то його не можна використовувати
через

?      обмеженості ресурсів (час, пам’ять).

Крім того неформалізовані задачі мають помилковість, неповнотою,
неоднозначністю і суперечливістю як вихідних даних, так і знань про
розв’язувану задачу.

Експертна система — це програмний засіб, що використовує експертні
знання для забезпечення високоефективного рішення неформалізованих задач
у вузькій предметній області. Основу ЕС складає база знань (БЗ) про
предметну область, що накопичується в процесі побудови й експлуатації
ЕС. Нагромадження й організація знань — найважливіша властивість усіх
ЕС.

 

Знання є явними і доступними, що відрізняє ЭС від традиційних програм, і
визначає їхні основні властивості, такі, як:

1) Застосування для рішення проблем високоякісного досвіду, що
представляє рівень мислення найбільш кваліфікованих експертів у даній
області, що веде до рішень творчим, точним і ефективним.

2) Наявність прогностичних можливостей, при яких ЭС видає відповіді не
тільки для конкретної ситуації, але і показує, як змінюються ці
відповіді в нових ситуаціях, з можливістю докладного пояснення яким
образом нова ситуація привела до змін.

3) Забезпечення такої нової якості, як інституціональна пам’ять, за
рахунок вхідної до складу ЭС бази знань, що розроблена в ході взаємодій
з фахівцями організації, і являє собою поточну політику цієї групи
людей. Цей набір знань стає зводом кваліфікованих думок і постійно
обновлюваним довідником найкращих стратегій і методів, використовуваних
персоналом. Провідні спеціалісти ідуть, але їхній досвід залишається.

4) Можливість використання ЭС для навчання і тренування керівників,
забезпечуючи нових службовців великим багажем досвіду і стратегій, по
яких можна вивчати політику, що рекомендується, і методи.

2.   Склад і взаємодія учасників побудови й експлуатації експертних
систем

Познайомившись з тим, що таке експертні системи і які їхні основні
характеристики, спробуємо тепер відповісти на запитання: «Хто бере
участь у побудові й експлуатації ЭС? «.

До числа основних учасників варто віднести саму експертну систему,
експертів, інженерів знань, засобу побудови ЭС і користувачів. Їхні
основні ролі і взаємовідносини приведені на мал.2.

 

Експертна система — це програмний засіб, що використовує знання
експертів, для високоефективного рішення задач у цікавлячого користувача
предметної області. Вона називається системою, а не просто програмою,
тому що містить базу знань, ровязувач проблеми і компонент підтримки.
Остання з них допомагає користувачеві взаємодіяти з основною програмою.

Експерт — це людина, здатна ясно виражати свої думки, яка користується
репутацією фахівця, що вміє знаходити правильні рішення проблем у
конкретній предметній області. Експерт використовує свої прийоми і
хитрування, щоб зробити пошук рішення більш ефективним, і ЭС моделює
всієї його стратегії.

Інженер знань — людина, як правило, що має пізнання в інформатиці і
штучному інтелекті і знаючий, як треба будувати ЭС. Інженер знань опитує
експертів, організує знання, вирішує, яким чином вони повинні бути
представлені в ЭС, і може допомогти програмісту в написанні програм.

Засіб побудови ЭС — це програмний засіб, яий використовується інженером
знань або програмістом для побудови ЭС. Цей інструмент відрізняється від
звичайних мов програмування тим, що забезпечує зручні способи
представлення складних високорівневих понять.

Користувач — це людина, що використовує вже побудовану ЭС. Так,
користувачем може бути юрист, що використовує її для кваліфікації
конкретного випадку; студент, якому ЭС допомагає вивчати інформатику і
т.д. Термін користувач трохи неоднозначний. Звичайно він позначає
кінцевого користувача. Однак з мал.2 випливає, що користувачем може
бути:

?      творець інструмента, налагоджуючий засіб побудови ЭС;

?      інженер знань, що уточнює існуючі в ЕС знання;

?      експерт, що додає в систему нові знання;

?      клерк, що заносить у систему поточну інформацію.

Важливо розрізняти інструмент, що використовується для побудови ЭС, і
саму ЭС. Інструмент побудови ЭС включає як мову, використовувана для
доступу до знань, що утримується в системі, і їхнього представлення, так
і підтримуючі засоби – програми, що допомагають користувачам взаємодіяти
з компонентом експертної системи, що вирішує проблему.

3.   Переваги використання експертних систем

Виникає питання: «Навіщо розробляти експертні системи? І чи не краще
звернутися до людського досвіду, як це було в минулому?». Відзначимо
лише основні переваги, що дає використання ЭС. Перевагами і позитивними
якостями штучної компетенції є:

1) Її сталість. Людська компетенція слабшає згодом. Перерва в діяльності
людини-експерта може серйозно відбитися на його професійних якостях.

2) Легкість передачі або відтворення. Передача знань від однієї людини
іншій — довгий і дорогий процес. Передача штучної інформації — це
простий процес копіювання програми або файлу даних.

3) Стійкість і відтворюваність результатів. Експерт-людина може приймати
в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори. Результати ЭС
— стабільні.

4) Вартість. Експерти, особливо висококваліфіковані обходяться дуже
дорого. ЭС, навпаки, порівняно недорогі. Їхня розробка дорога, але вони
дешеві в експлуатації.

Разом з тим розробка ЭС не дозволяє цілком відмовитися від
експерта-людини. Хоча ЭС добре справляється зі своєю роботою, проте у
визначених областях людська компетенція явно перевершує штучну. Однак і
в цих випадках ЭС може дозволити відмовитися від послуг
висококваліфікованого експерта, залишивши експерта середньої
кваліфікації, використовуючи при цьому ЭС для посилення і розширення
його професійних можливостей.

4.   Особливості побудови й організації експертних систем

Основою будь-який ЭС є сукупність знань, структурована з метою спрощення
процесу ухвалення рішення. Для фахівців в області штучного інтелекту
термін знання означає інформацію, що необхідна програмі, щоб вона
поводилася «інтелектуально». Ця інформація приймає форму фактів і
правил. Факти і правила в ЭС не завжди або щирі, або помилкові. Іноді
існує деякий ступінь непевності у вірогідності факту або точності
правила. Якщо цей сумнів виражений явно, то воно називається
«коефіцієнтом довіри».

Коефіцієнт довіри — це число, що означає імовірність або ступінь
упевненості, з яким можна вважати даний факт або правило достовірним або
справедливим.

Багато правил ЭС є евристиками, тобто емпіричними правилами або
спрощеннями, що ефективно обмежують пошук рішення. ЭС використовують
евристики, тому що задачі, що вона вирішує, важкі, не до кінця
зрозумілі, не піддаються строгому математичному аналізові або
алгоритмічному рішенню. Алгоритмічний метод гарантує коректне або
оптимальне рішення задачі, тоді як евристичний метод дає прийнятне
рішення в більшості випадків.

Знання в ЭС організовані так, щоб знання про предметну область
відокремити від інших типів знань системи, таких як загальні знання про
те, як вирішувати задачі або знання про те, як взаємодіяти з
користувачем. Виділені знання про предметну область називаються базою
знань, тоді як загальні знання про перебування рішень задач називаються
механізмом виведення. Програмні засоби, що працюють зі знаннями,
організованими таким чином, називаються системами, заснованими на
знаннях.

БЗ містить факти (дані) і правила (або інші представлення знань), що
використовують ці факти як основу для прийняття рішень. Механізм
висновку містить:

?      інтерпретатор, що визначає як застосовувати правила для висновку
нових знань на основі інформації, що зберігається в БЗ;

?      диспетчер, що встановлює порядок застосування цих правил.

Такі ЭС одержали назву статичних ЭС і мають структуру, аналогічну мал.3.
Ці ЭС використовуються в тих додатках, де можна не враховувати зміни
навколишнього світу за час рішення задачіОднак існує більш високий клас
додатків, де потрібно враховувати динамікові зміни навколишнього світу
за час виконання додатку.

Однак існує більш високий клас додатків, де потрібно враховувати
динамічні зміни навколишнього світу за час виконання додатку. Такі
експертні системи одержали назву динамічних ЭС і їхня узагальнена
структура буде мати вигляд, приведений на мал.4.

У порівнянні зі статичною ЭС у динамічну вводиться ще два компоненти:

?      підсистема моделювання зовнішнього світу;

?      підсистема сполучення з зовнішнім світом.

Динамічні ЭС здійснюють зв’язок з зовнішнім свіітом через систему
контролерів і датчиків. Крім того компонента БЗ і механізму виведення
істотно змінюються, щоб відбити тимчасову логіку подій, що відбуваються
в реальному світі.

До розряду таких динамічних середовищ розробки ЭС відноситься сімейство
програмних продуктів фірми Gensym Corp. (США). Один з таких продуктів
система G2 – базовий програмний продукт, що представляє собою графічне,
об’єктно-орієнтоване середовище для побудови і супроводу експертних
систем реального часу, призначених для моніторингу, діагностики,
оптимізації, планування і керування динамічним процесом.

5.   Основні режими роботи експертних систем

У роботі ЭС можна виділити два основних режими: режим придбання знань і
режим рішення задачі (режим консультації або режим використання ). У
режимі придбання знань спілкування з ЭС здійснює експерт (за допомогою
інженера знань).

Використовуючи компонент придбання знань, експерт описує проблемну
область у виді сукупності фактів і правил. Іншими словами, «наповняє» ЭС
знаннями, що дозволяють їй самостійно вирішувати задачі з проблемної
області.

Відзначимо, що цьому режимові при традиційному підході до програмування
відповідають етапи: алгоритмізації, програмування і налагодження,
виконувані програмістом. Таким чином, на відміну від традиційного
підходу у випадку ЭС розробку програм здійснює не програміст, а експерт,
що не володіє програмуванням.

У режимі консультацій спілкування з ЭС здійснює кінцевий користувач,
якого цікавить результат і (або) спосіб його одержання. Необхідно
відзначити, що в залежності від призначення ЭС користувач може:

?      не бути фахівцем у даній предметній області, і в цьому випадку
він звертається до ЭС за результатом, що не вміє одержати сам;

?      бути фахівцем, і в цьому випадку він звертається до ЭС з метою
прискорення одержання результату, покладаючи на ЭС рутинну роботу.

Слід зазначити, що на відміну від традиційних програм ЭС при рішенні
задачі не тільки виконують запропоновану алгоритмом послідовність
операцій, але і сама попередньо формує неї.

Добре побудована ЭС має можливість самонавчатися на розв’язуваних
задачах, поповнюючи автоматично свою БЗ результатами отриманих висновків
і рішень.

6.   Відмінність експертних систем від традиційних програм

Особливості ЭС, що відрізняють їх від звичайних програм, полягають у
тім, що вони повинні володіти:

1. Компетентністю, а саме:

?      Досягати експертного рівня рішень (тобто в конкретній предметній
області мати той же рівень професіоналізму, що й експерти-люди).

?      Мати активну працездатність (тобто застосовувати знання ефективно
і швидко, уникаючи, як і люди, непотрібних обчислень).

?      Мати адекватну працездатність (тобто здатність лише поступово
знижувати якість роботи з міри наближення до границь діапазону
компетентності або припустимої надійності даних).

2. Можливістю до символьних міркувань, а саме:

?      Представляти знання в символьному виді

?      Переформулювати символьні знання. На жаргоні штучного інтелекту
символ — це рядок знаків, що відповідає змісту деякого поняття. Символи
поєднують, щоб виразити відносини між ними. Коли відносини представлені
в ЭС вони називаються символьними структурами.

3. Глибиною, а саме:

?      Працювати в предметній області, що містить важкі задачі

?      Використовувати складні правила (тобто використовувати або
складні конструкції правил, або велику їхню кількість)

4. Самосвідомістю, а саме:

?      Досліджувати свої міркування (тобто перевіряти їхня правильність)

?      Пояснювати свої дії

Існує ще одна важлива відмінність ЭС. Якщо звичайні програми
розробляються так, щоб щораз породжувати правильний результат, то ЭС
розроблені для того, щоб поводитися як експерти. Вони, як правило,
дають правильні відповіді, але іноді, як і люди, здатні помилятися.

Традиційні програми для рішення складних задач, теж можуть робити
помилки. Але їх дуже важко виправити, оскільки алгоритми, що лежать у
їхній основі, явно в них не сформульовані. Отже, помилки нелегко знайти
і виправити. ЭС, подібно людям, мають потенційну можливість учитися на
своїх помилках.

 

7.   Технологія розробки експертних систем

Технологія їхньої розробки ЭС, містить у собі шість етапів (мал.5):
етапи ідентифікації, концептуалізації, формалізації, виконання,
тестування, досвідченої експлуатації. Розглянемо більш докладно
послідовності дій, які необхідно виконати на кожнім з етапів.

1)   На етапі ідентифікації необхідно виконати наступні дії:

?      визначення задачі, що підлягають рішенню і меті розробки,

?      визначення експертів і типу користувачів.

2)   На етапі концептуалізації:

?      проводиться змістовний аналіз предметної області,

?      виділяються основні поняття і їхні взаємозв’язки,

?      визначаються методи рішення задач.

3)   На етапі формалізації:

?      вибираються програмні засоби розробки ЭС,

?      визначаються способи представлення усіх видів знань,

?      формалізуються основні поняття.

4)   На етапі виконання (найбільш важливе і трудомісткому) здійснюється
наповнення експертом БЗ, при якому процес придбання знань розділяють:

?      на «витяг» знань з експерта,

?      на організацію знань, що забезпечує ефективну роботу ЭС,

?      на представлення знань у виді, зрозумілому для ЭС.

Процес придбання знань здійснюється інженером по знаннях на основі
діяльності експерта.

5)   На етапі тестування експерт і інженер по знаннях з використанням
діалогових і пояснювальних засобів перевіряють компетентність ЭС. Процес
тестування продовжується доти, поки експерт не вирішить, що система
досягла необхідного рівня компетентності.

6)   На етапі досвідченої експлуатації перевіряється придатність ЭС для
кінцевих користувачів. За результатами цього етапу можлива істотна
модернізація ЭС.

Процес створення ЭС не зводиться до строгої послідовності цих етапів,
тому що в ході розробки приходиться неодноразово повертатися на більш
ранні етапи і переглядати прийняті там рішення.

Висновки

Часто до експертних систем висувають додаткову вимогу — здатність мати
справу з невизначеністю і неповнотою. Інформація про поставлену задачу
може бути неповною чи ненадійною; відносини між об’єктами предметної
області можуть бути наближеними. Наприклад, може не бути повної
впевненості в наявності в пацієнта деякого симптому чи в тому, що дані,
отримані при вимірі, вірні; ліки може стати причиною ускладнення, хоча
звичайно цього не відбувається. В усіх цих випадках необхідні міркування
з використанням ймовірнісного підходу.

У самому загальному випадку для того, щоб побудувати експертну систему,
ми повинні розробити механізми виконання наступних функцій системи:

рішення задач з використанням знань про конкретну предметну область
можливо, при цьому виникне необхідності мати справу з невизначеністю;

взаємодія з користувачем, включаючи пояснення намірів і рішень системи
під час і після закінчення процесу рішення задачі.

Кожна з цих функцій може виявитися дуже складною і залежить від
прикладної області, а також від різних практичних вимог. У процесі
розробки і реалізації можуть виникати різноманітні важкі проблеми.

При розробці експертної системи прийнято поділяти її на три основних
модулі:

база знань;

машина логічного висновку;

інтерфейс із користувачем.

База знань містить знання, що відносяться до конкретної прикладної
області, у тому числі окремі факти, правила, що описують чи відносини
явища, а також, можливо, методи, евристики і різні ідеї, що відносяться
до рішення задач у цій прикладній області.

Машина логічного висновку вміє активно використовувати інформацію, що
міститься в базі знань.

Інтерфейс із користувачем відповідає за безперебійний обмін інформацією
між користувачем і системою; він також дає користувачу можливість
спостерігати за процесом рішення задач, що протікають у машині логічного
висновку.

Прийнято розглядати машину висновку й інтерфейс як один великий модуль,
звичайно називаний  оболонкою експертної системи, чи, для стислості,
просто оболонкою.

В описаній вище структурі власне знання відділені від алгоритмів, що
використовують ці знання. Такий поділ зручно по наступним розуміннях.
База знань, мабуть, залежить від конкретного додатка. З іншого боку,
оболонка, принаймні в принципі, незалежна від додатків. Таким чином,
розумний спосіб розробки експертної системи для декількох додатків
зводиться до створення універсальної оболонки, після чого для кожного
додатка досить підключити до системи нову базу знань. Зрозуміло, усі ці
бази знань повинні задовольняти тому самому формалізму, що оболонка
«розуміє». Практичний досвід показує, що для складних експертних систем
сценарій з однією оболонкою і багатьма базами знань працює, не так
гладко, як би цього хотілося, за винятком тих випадків, коли прикладні
області дуже близькі. Проте, навіть якщо перехід від однієї прикладної
області до іншої вимагає модифікації оболонки те, принаймні основні
принципи її побудови звичайно вдається зберегти.

Для створення оболонки, за допомогою якої можна проілюструвати основні
ідеї і методи в області експертних систем, можна дотримувати наступного
плану:

•Вибрати формальний апарат для представлення знань.

•Розробити механізм логічного висновку, що відповідає цьому формалізму.

•Додати засобу взаємодії з користувачем.

• Забезпечити можливість роботи в умовах невизначеності.

Список літератури

С. М. Шалютин “Штучний інтелект”, М.: Думка, 1985

А. Ендрю “Штучний інтелект”, М.: Світ, 1985

Н. Вінер “Кібернетика”, М.: Наука, 1983

М. Клаус “Кібернетика і філософія”, М.: Іноземна література, 1963

В.Л. Стефанюк “Експертні системи і їхнє застосування”: Курс лекцій.

“Новини искуственного интелекта”, Москва – 1993.

“Обчислювальна техніка і її застосування”: Москва 1989р. №2

PAGE

PAGE 2

Похожие записи