Cybernetics Wiki
Advertisement

Экспе́ртная систе́ма (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Похожие действия выполняет программа-мастер (wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний; все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления о объектах областей знаний, их виртуальную модель). Например, в Википедии аналогами статических визардов являются её структуры (типы данных, в терминологии ООП - классы и интерфейсы) - категории, списки, шаблоны, порталы, которые по названию объекта выдают пользователю все его имеющиеся для данной структуры Википедии аттрибуты.

Структура ЭСис[]

[1] представляет следующую структуру ЭС:

  • Интерфейс пользователя
  • Пользователь
  • Интеллектуальный редактор базы знаний
  • Эксперт
  • Инженер по знаниям
  • Рабочая (оперативная) память
  • База знаний
  • Решатель (механизм вывода)
  • Подсистема объяснений

База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.

Как правило, база знаний ЭС содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила - набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.

В рамках логической модели баз данных и базы знаний, записываются на языке Пролог с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.

Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.

Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» — в рабочей памяти.

База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:

  1. эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;
  2. инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;
  3. программисты, осуществляющие реализацию ЭС.

Режимы функционирования[]

ЭС может функционировать в 2-х режимах.

  1. Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.
  2. Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.


Классификация ЭС[1][]

Классификация ЭС по решаемой задаче[]

  • Интерпретация данных
  • Диагностирование
  • Мониторинг
  • Проектирование
  • Прогнозирование
  • Сводное Планирование
  • Обучение
  • Управление
  • Ремонт
  • Отладка

Классификация ЭС по связи с реальным временем[]

  • Статические ЭС
  • Квазидинамические ЭС
  • Динамические ЭС

Этапы разработки ЭС[]

  • Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.
  • Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
  • Этап структурирования знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
  • Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.
  • Реализация ЭС — создается один или нескольких прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.
  • Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

Наиболее известные/распространённые ЭС[]

  • CLIPS — весьма популярная ЭС (public domain)
  • OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов

См. также[]

Ссылки[]

Литература[]

  1. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. — СПб.: Питер, 2000.





Advertisement