|
Введение
Программный комплекс, выполняющий функции человека-эксперта, предназначенный для решения задач в конкретной предметной области, называют экспертной системой (ЭС) [1]. ЭС появились в результате развития методов науки об искусственном интеллекте (ИИ). ИИ принято называть совокупность научных дисциплин, которые изучают методы решения интеллектуальных задач с помощью компьютеров. ЭС могут проектировать, проводить анализ, ставить диагноз. Основной режим работы ЭС – предложение вариантов решения задачи пользователю, которое обычно происходит в режиме диалога человека с машиной. При применении ЭС на производстве возрастает эффективность и качество выполняемых работ.
В области ИИ, за более чем сорокалетнюю историю развития изучались многие сложные задачи – например, автоматическое доказательство теорем, машинный перевод текстов на естественном языке, планирование действий роботов, управление играми, распознавание графических образов, машинное понимание естественного языка.
Основное отличие от традиционных программ и достоинство ЭС – применение знаний. Знание – это формализованная информация, которая используется в процессе логического вывода при решении задач. ЭС накапливает и хранит знания, которые могут использоваться длительное время. ЭС моделирует работу человека-эксперта, но, в отличие от человека, подходит объективно к обрабатываемой информации, что способствует улучшению качества экспертизы. За счет машинной обработки уменьшается возможность возникновения ошибки при обработке больших объемов информации.
Основные подсистемы ЭС – это база знаний, подсистема вывода на основе множества правил вывода, подсистема объяснения решения, подсистема приобретения знаний, диалоговая подсистема.
1. Понятие экспертных систем (ЭС)
Одно их основных условия создания ЭС - приобретение знаний о предметной области от человека-эксперта (специалиста в заданной предметной области). ЭС призвана заменить человека-эксперта, обеспечивая решение задач, которые без него нельзя решить.
Принято определять ЭС как интеллектуальную программу, способную делать логические выводы на основании знаний в заданной предметной области и обеспечивающую решение специфических задач[2].
Перечислим основные для экспертной системы структурные элементы[4]:
1) База знаний (БЗ) – подсистема для представления знаний о конкретных предметных областях а также для управления знаниями;
2) Подсистема логического вывода – проводит логический вывод на основе знаний, хранящихся в БЗ;
3) Диалоговый интерфейс с пользователем – применяется для общения машины с пользователем;
4) Подсистема приобретения знаний – поддерживает получение знаний от эксперта, обеспечивает поддержку БЗ и при необходимости ее пополнение;
5) Объяснительная подсистема способна не только давать заключение, но и представлять различные комментарии к этому заключению, а также объяснять мотивацию. Без этого пользователю трудно понять результаты работы ЭС. Объяснение результатов необходимо пользователю не только для того, чтобы убедиться в правильности работы программы, но и для более полного понимания задачи. Эксперт или инженер знаний с ее помощью проверяет, как работает система, и может точно выяснить, как в ЭС используются знания, предоставленные им.
Модели представления знаний
Представление знаний – одна из важнейших проблем создания ЭС. Это связано с тем, что характеристики и возможности ЭС существенно зависят от метода представления знаний. Моделирование знаний необходимо для того, чтобы можно было их применять и обрабатывать в компьютере. Знания, обрабатываемые компьютером
|
На уровень вверх
Купить