Классификация, этапы и средства разработки экспертных систем

Существует множество признаков, по которым можно (весьма условно) классифицировать экспертные системы [83]. По степени

363

сложности различают поверхностные и глубинные эк­спертные системы, по степени связанности правил продук­ционные экспертные системы делят на связные и малосвяз­ные, по типу предметной области выделяют статические, динамические экспертные системы и экспертные си­стемы реального времени и т.п.

Процесс создания экспертных систем занимает немало време­ни, поэтому определенный интерес представляет классификация по стадиям разработки (заметим, что аналогичные стадии в своем жизненном цикле имеют практически все — достаточно слож­ные — программные системы):

• демонстрационный прототип (база знаний содержит 10 — 100 правил);

• исследовательский прототип (200 — 500 правил);

• действующий прототип (500— 1 000 правил);

• промышленный образец (1 000— 1 500 правил);

« коммерческий образец (1 500 — 3 000 правил).

364

Масштабы разработки экспертных систем предопределили со­здание специальных инструментальных (аппаратных и программ­ных) средств, систематизированное представление которых со­ставляет содержание рис. 25.3.

Следует отметить, что первоначально разработка экспертных систем осуществлялась на традиционных алгоритмических языках программирования с реализацией на универсальных ЭВМ. В дань-нейшем были созданы как специализированные аппаратные и программные средства, так и средства автоматизации программи­рования. Появились и оболочки экспертных систем, которые по задумке авторов должны были существенно упростить (и удеше­вить) разработку систем. Однако в полной мере эти надежды не оправдались (как показало дальнейшее развитие прикладных про­граммных средств не только в области ИИ, и не могли оправдать­ся). Это связано с принципиальной сложностью использования конкретной экспертной системы (даже весьма эффективной в своей предметной области) для решения совершенно других задач, а именно таким путем создавались первые оболочки экспертных систем. Еще более проблематичными представляются попытки со­здания так называемых универсальных оболочек, пригодных для применения «во всех» предметных областях.

При создании экспертной системы наибольшую трудность пред­ставляет разработка совершенной базы знаний, т.е. моделирова­ние знаний экспертов о некоторой предметной области. Разработ­ка любой модели — в том числе и модели знаний — представляет собой полностью не формализуемый процесс, содержащий эле-

365

Рис. 25.5. Этапы разработки экспертной системы

менты как творчества, так и строго формальных действий. Услов­ное соотношение «искусства» и «науки» при создании экспертной системы представлено на рис. 25.4.

Разработка экспертной системы включает нескольких этапов [70], основное содержание которых применительно к продукци­онным системам отражено на рис. 25.5.

Процедуры уточнения, перепроектирования и переформулиро­вания не являются обязательными; они характерны для разработки достаточно сложных экспертных систем и, как правило, предпола­гают проведение нескольких итераций. Отметим, что перечислен­ные этапы работ (идентификация — концептуализация — формали­зация — реализация — тестирование), как и стадии разработки, являются обязательными при создании любой программной системы.

Очевидно, что разработка экспертных систем является коллек­тивным трудом, в котором принимают участие разные специали­сты. Центральное место в схеме взаимодействия участников со­здания экспертных систем занимает инженер знаний (knowledge engineer). Именно он организует все важнейшие работы и осуще­ствляет их координацию. Ему принадлежит право выбора типовых или при необходимости и наличии соответствующих ресурсов за­каза новых инструментальных средств разработки экспертных си­стем. Он работает с предметными экспертами, генерирует, тести­рует, уточняет и пополняет базу знаний и т. д. Направления взаи­модействия создателей экспертных систем (этот процесс иногда называют игрой [70]) представлены на рис. 25.6.

Как явствует из изложенного, разработка экспертных систем — сложный, дорогостоящий и длительный процесс. Последнее об-

366

Рис. 25.6. Взаимодействие создателей экспертной системы

стоятельство иллюстрируется рис. 25.7, на котором приведены условные затраты времени на создание систем для решения про­блем разной сложности [70].

Существует ряд подходов к оценке того, когда разработка экс­пертной системы является рациональной [53, 60, 70]. На взгляд авторов наиболее конструктивен подход Д.Уотермена, который основан на проверке возможности, оправданности и разумности построения системы. При этом предлагается считать, что разра­ботка экспертной системы возможна при совместном выполне­нии следующих основных условий:

Рис. 25.7. Затраты времени на создание экспертной системы

367

• задача не требует общедоступных знаний;

• решение задачи требует только интеллектуальных действий;

• существуют подлинные (компетентные) эксперты;

• эксперты способны описать свои методы (приемы, уловки и т.п.) решения задачи;

• эксперты единодушны в своих решениях (или, по крайней мере, их мнения «хорошо» согласованы);

• задача понятна и «не слишком» трудна.

Разработка экспертной системы оправданна, если выполняет­ся хотя бы одно из следующих основных условий:

• получение решения задачи высокорентабельно;

• человеческий опыт решения задачи по различным причинам утрачивается;

• число экспертов в рассматриваемой предметной области мало;

• опыт решения задачи востребован во многих местах;

• опыт нужно применять во враждебных человеку условиях.
Наконец, разработка экспертной системы разумна, если со­
вместно выполняются следующие основные условия:

• задача требует эвристических решений;

• задача требует оперирования символами;

• задача «не слишком» проста;

• задача представляет практический интерес;

• задача имеет размерность, допускающую реализацию.

При всей условности и субъективности проверки наличия пе­речисленных обстоятельств можно по-новому взглянуть на при­чины столь широкой представительности перечня областей при­менения экспертной системы.

В заключение напомним о принципиальной важности совер­шенства базы знаний для эффективности экспертной системы. Другим важнейшим составным элементом любой системы, осно­ванной на знаниях, в том числе экспертной, является механизм логического вывода. Обсуждению основ его функционирования для разных моделей представления знаний посвящена следующая глава.

ГЛАВА 26. ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ

⇐ Предыдущая53545556575859606162Следующая ⇒

Поделиться: