|
14 Информационные технологии экспертных систем. Назначение. Основы. Примеры применения.
Экспертные системы представляют собой сложные машинные программы, позволяющие манипулировать знаниями с целью эффективного и эффектного решения задач из некоторой узкой предметной области. Как и настоящие эксперты, для получения решений эти системы используют символьную логику и эвристики - правила здравого смысла. И, так же как и настоящие эксперты, они допускают ошибки и одновременно обладают "способностью" учиться на собственных ошибках. Центральным звеном экспертной системы является мощная база знаний, которые накапливаются в процессе построения системы. Знания представлены в явно сформулированном виде и организованы таким образом, чтобы облегчить процесс принятия решений. Накопление и кодирование знаний является одной из наиболее важных особенностей экспертных систем.
Разработка экспертных систем
Основные функции и состав экспертных систем
Разработаны экспертные системы, предназначенные для решения самых разнообразных задач, но их основные функции могут быть сгруппированы по своему роду в категории.
Интерпретация - получение описания ситуации на основе наблюдаемых данных.
Прогнозирование - получение вероятных последствий из заданных ситуаций.
Диагностика - выявление неисправностей системы по наблюдениям.
Проектирование - выбор конфигурации объектов в условиях ограничений.
Планирование - составление плана действий.
Мониторинг - сравнение наблюдений с критическими точками плана.
Отладка - выработка рекомендаций по устранению неисправностей.
Ремонт - выполнение плана применения выработанной рекомендации.
Обучение - диагностика, отладка и исправление поведения обучаемых.
Управление - интерпретация, прогноз, ремонт и мониторинг поведения системы.
Типичная экспертная система на этапе ее функционирования содержит следующие компоненты:
• интерфейс - средство обеспечения пользователя общения с системой;
• база знаний - упорядоченный набор сведений об исследуемой предметной области, представленный в некоторой формальной форме (правила, фреймы, семантическая сеть и др.);
• машина вывода - формально-логическая система, позволяющая получать новые данные из сведений, размещенных в базе знаний и входных данных;
• блок объяснений, позволяющий пользователю убедится в обоснованности информации, полученной от системы.
На этапе формирования экспертной системы важную роль играет система построения базы знаний.
Средства построения экспертных систем
Средства построения экспертных систем представляют собой системы программирования, облегчающие работу по созданию экспертных систем. Средства эти можно разделить на четыре основные категории: 1) языки программирования (проблемно-ориентированные, для обработки символов); 2) языки инженерии знаний (оболочки, общего назначения); 3) вспомогательные средства построения систем ( средства накопления знаний, средства проектирования) ¦4) обеспечивающие средства (программирования, объяснения).
Средства объяснения
Важность объяснений в экспертных системах вызвана рядом факторов:
во-первых, трудно ожидать, что пользователи будут знать все возможности и понимать все действия экспертной системы. В связи с этим пользователю требуется помощь экспертной системы;
во-вторых, значимость объяснений обусловлена тем, что экспертные системы предназначены для использования в слабо формализованных областях, т.е. для решения задач, не имеющих алгоритмических решений.
В условиях отсутствия теории, являющейся надежной гарантией правильности полученных результатов, возникает особая необходимость в разработке средств, дающих пользователям возможность убедится в достоверности методов и знаний, используемых экспертной системой для получения решения. В качестве таких средств в экспертных системах используются объяснительные способности. Объяснительные способности экспертных систем должны быть ориентированы на всех, кто с ними взаимодействует. В нашем курсе такие люди обозначены обобщенным термином "пользователи".
Обычно выделяют следующие типы пользователей:
пользователи, не являющиеся специалистами в области экспертизы, их задача получить от экспертных системах решение некоторой задачи;
пользователи, являющиеся специалистами в области экспертизы, их задача, используя экспертные системы, сократить трудоемкость получения результата или повысить его качество;
"студенты", т.е. пользователи, которые с помощью экспертных систем хотят обучиться методам решения задач из области экспертизы;
эксперты, т.е. высококвалифицированные специалисты, в задачу которых входит обнаружение недостающих знаний и ввод их в систему;
инженеры по знаниям, т.е. специалисты в области инженерии знаний, в задачу которых входит отладка управляющего механизма, анализ и модификация экспертной системы.
Специфика задач, решаемых пользователями различных типов, предъявляет к объяснительным способностям экспертных систем различные требования. Так, основная цель использования объяснительных способностей для "студента" - обучение, для эксперта и инженера по знаниям - локализация ошибок, для пользователя-специалиста - обеспечение доверия к результату, для пользователя-неспециалиста - достижение взаимопонимания. Таким образом, можно выделить следующие цели, преследуемые при использовании объяснений в экспертных системах:
1) локализовать ошибки системы путем исследования метода рассуждения;
2) повысить доверие пользователя к системе путем объяснения способа получения результата;
3) достичь взаимопонимания между пользователем и системой, путем объяснения непонятных терминов, ответов и ситуаций;
4) обучить пользователя.
Взглянем на проблему объяснения несколько шире. В научной литературе обычно выделяют пять основных типов объяснения:
- причинные (казуальные);
- объяснения через закон;
- функциональные (целевые, мотивационные);
- структурные;
- генетические (исторические).
Причинные объяснения вскрывают причинные взаимосвязи между некоторыми явлениями. Объяснить в этом случае - значит вскрыть причину. Важность причинных объяснений вытекает из того, что причинность всеобща, т.к. нет явлений, которые не имели бы своих причин, как нет явлений, которые не порождали бы тех или иных следствий. Наиболее развитой формой научного объяснения является объяснение на основе теоретических законов. Объяснение через закон сводится к установлению, в соответствии с каким законом, теорией, моделью возникло или происходило объясняемое явление. В этом случае объяснение можно рассматривать как логическую операцию дедукции, т.е. выведение частных следствий из общего закона (теории, модели).
|
На уровень вверх
Купить