Экспертные системы и базы знаний: назначение, задачи.

Существенный прорыв в практич-их приложениях систем ИИ произошел в сер 70-х, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов.

В исследования по ИИ можно выделить два направления

- программно-прогматический – создание программ, которые раньше решал человек (поиск информации, программа распознавания, решение логических задач и др)

- бионический – проблемы искусственного воспроизведения структур и процессов, характерных для человеческого мозга

Знание – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области

БЗ – совокупность знаний описанных с использованием выбранной формы их представления. БЗ является основой любой интеллектуальной системы и содержит описание абстрактных сущностей: объектов, отношений, процессов.

Представление знаний – это их формализация и структурирование, с помощью которых отражаются характерные признаки знаний.

 

2.подхода при работе со знаниями:

- логический – использует теоретические методы представления знаний

- эвристический – упор делается на принцип организации человеческой памяти

 

Модели представления знаний:

-логические – вся система знаний, необходимых для решения задач, рассматривается как совокупность утверждений.

Недостаток: отсутствие четких принципов организации фактов в БЗ, а если будет много независимых фактов модель будет плохо поддаваться анализу и обработке.

      Используется преимущественно в тех предметных областях , где система знаний невелика по объему и относительно проста в структуре

- продукционные, т.е. правило вывода – при использовании этой модели БЗ состоит из набора правил и принимается условие, если все условия истины, то выполняется действие. Механизм вывода связывает знания воедино, а затем выводит из последовательности знаний заключения.

Недостаток проявляется тогда, когда число правил становится большим и возникают непредсказуемые побочные эффекты от изменения старого и добавления нового правила. Кроме того затрудняется оценка целостного образа знаний, содерж-ся в системе.

- семантические – это модель формализации знаний в виде ориентировочного графа с размеченными вершинами и дугами. Вершинам соответствуют объекты, понятия, ситуации, а дугам – отношения между объектами.

В качестве понятий выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения – это связи типа: класс-элемент класса; свойство-значение.

Недостатком является то что нет ясного представления о структуре предметной области, которая ей соответствует, поэтому формирование и модификация такой модели затруднены.

 - фреймовые – (каркас, рамка), представляет собой систематизированную в виде единой теории технологическую модель памяти человека и его сознания.

Все фреймы взаимосвязаны и образуют единую фреймовую структуру, в которой органически объединены декларативные и процедурные знания. Это дает возможность достаточно быстро производить композицию и декомпозицию информационных структур аналогично тому, как это делал бы человек.

Недостаток: отсутствие механизмов управления выводом.

 

Экспертные системы (ЭС) – это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания спец-ов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.

 

Структура ЭС

 

Интерфейс пользователя	решатель БЗ	Редактор БЗ
	Подсистема объяснений
Пользователь		Инженер по знаниям +
		Эксперт

Пользователь – это спец-т предметной области для которого предназначена система

Инженер по знаниям – спец в области ИИ, выступает посредником между экспертом и БЗ

Интерфейс – комплекс программ, который организует диалог между пользователем и компьютером

БЗ – ядро экспертной системы, совок-ть знаний предметной области

Решатель – программа, моделирующая ход рассуждения эксперта на основании знаний имеющихся в базе

Подсистема объяснений – программа, которая позволяет пользователю получить ответ на вопрос «как была получена рекомендация?»

Редактор БЗ – программа, которая позволяет инженеру по знаниям создавать диалог, вкл-ть меню, подсказки, сервисные средства

 

Классификация ЭС:

1.по задаче

- интерпретация данных

- диагностика

- проектирование

- прогнозирование

- планирование

- обучение

2.по связям с реальным временем

- статические (разрабатываются в предметных областях, в которых БЗ и интерпретируемые данные не меняются во времени)

- квазидинамические (интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксиров-м интервалом времени)

- динамические (работают в режиме реального времени, обеспечивая непрерывную интерпретацию данных)

3.по типу ЭВМ

- на супер-ЭВМ

- на ЭВМ средней производительности

- на символьных процессорах

- на рабочих станциях

- на пользовательских ЭВМ

4.по степени интеграции

- автономные

-гибридные

 

Все системы, основанные на знаниях, можно разделить на системы решающие задачи анализа и задачи синтеза.

В задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, а в задачах синтеза множество решений потенциально не ограничено и строиться из решений подпроблем.

Задачи анализа: интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения

Задачи синтеза: проектирование, планирование, управление.

Системы, основанные на знаниях, обладают следующими свойствами:

- экспертиза может проводиться только в одной конкретной области

- БЗ и механизм вывода являются различными компонентами

- системы могут объединить ход решения задачи понятным пользователю способом

- результат является качественным

- системы, основанные на знаниях, строятся по модульному принципу, что позволяет постепенно наращивать их БЗ

Классы задач:

- интерпретация данных – определение основных свойств личности по результатам психодиагностического тестирования.

- диагностика – диагностика в медицине, диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭМВ

- мониторинг – контроль работы электростанций

- проектирование – проектирование конфигураций ЭВМ, синтез электрических сетей

- прогнозирование – предсказание погоды

- планирование – планирование заказов, поведения робота

- обучение – обучение языку Паскаля, Языку программ-ия

- управление – управление предприятием, проектами

- поддержка принятия решения – выбор стратегии выхода фирмы из кризисной ситуации

Критерии позволяющие определить целесообразность применения ЭС:

- данные и знания не меняются во времени и надежны

- пространство возможных решений относительно невелико

- в процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения

- д.б. по крайней мере один эксперт, способный сформулировать свои знания и объединить методы применения этих знаний для решения задач

Ограничения ЭС по сравнению с человеком-экспертом

- если пользователь не имеет опыта работы с ЭС, у него могут возникнуть трудности

чел-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции, здравому смыслу, опыту, если отсут-ют формальные методы решения задач

- ЭС редко применяются в больших предметных областях

- ЭС примен-ся только для решения когнитивных задач

- системы, основанные на знаниях, оказываются неэффективными при необходимых проведении скрупулезного анализа, когда число решений зависит от тысячи различных возможностей и многих переменных, которые изменяются во времени.

Преимущества ЭС перед чел-экспертом:

- у них нет предубеждений

- не делают поспешных выводов

- работает систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу

- БЗ может быть большой и достаточно стабильной

- будучи введенными в машину один раз, значения сохраняются навсегда

- эксперт же пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов.

 

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒

Поделиться: