Классификация экспертных систем

Современные экспертные системы как любые сложные системы ввиду своей многокомпонентности и методологии разработки не могут быть классифицированы единственным способом. Соответственно существует несколько основных классификаций, к которым относятся:

- по назначению;

- по предметной области;

- по методам представления знаний;

- по характеру исходных данных.

По назначению экспертные системы делятся на следующие классы:

1) Определение конфигурации — сборка наиболее подходящих компонентов надлежащим образом.

2) Диагностика — выявление основополагающих причин проблем на основе наблюдаемых свидетельств.

3) Инструктаж — интеллектуальное обучение, в ходе которого учащийся может задавать вопросы «почему», «как» и «что, если» по такому же принципу, как и при обучении с участием преподавателя-человека.

4) Интерпретация — подготовка объяснений для наблюдаемых данных.

5) Текущий контроль — сравнение наблюдаемых данных с ожидаемыми для оценки производительности.

6) Планирование — выработка плана действий, позволяющего достичь желаемого результата.

7) Прогнозирование — предсказание того, к чему приведет указанная ситуация.

8) Устранение нарушения в работе — поиск способа устранения проблемы.

9) Управление — обеспечение выполнения процесса. Может потребовать все остальные классы.

По методам представления знаний экспертные системы делятся на:

- классические;

- гибридные.

По характеру исходных данных экспертные системы делятся на:

- статические;

- динамические.

Статической называется экспертная система, в которой исходные данные не изменяются во времени, однако в свою очередь производные данные могут иметь различный характер.

Если исходные данные, описывающие предметную область, изменяются за время решения задачи, то предметную область называют динамической. В архитектуру динамической экспертной системы, по сравнению со статической, вводятся два компонента:

- подсистема моделирования внешнего мира;

- подсистема связи с внешним окружением.

Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической экспертной системы (база знаний и механизм логического вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

Структура экспертных систем. Средства построения экспертных систем

Упрощенная обобщенная структура экспертной системы представлена на ниже показанной схеме. Реальные экспертные системы могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой действительно экспертной системе, поскольку являют собой негласный канон на структуру современной экспертной системы.

Рисунок 27.1

Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.

Инженер по знаниям – специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Синонимы – когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик.

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получения результатов.

База знаний (БЗ) – ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному) Параллельно такому " человеческому" представлению существует БЗ во внутреннем " машинном" представлении.

Решатель – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы: дедуктивная машина, блок логического вывода.

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: " Как была получена та или иная рекомендация? " и " Почему система приняла такое решение? " Ответ на вопрос " как" – это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, т.е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос " почему" – ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад.

Интеллектуальный редактор БЗ – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок (" help" – режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.

Экспертные системы строятся по простому правилу — если решаемую задачу можно решить с помощью классических языков программирования (C++, Java и т. д.) – то эта область для работы экспертной системы не подходит. Для работы экспертных систем используются языки логических заключений, такие как Lisp и Prolog.

Лекция 28 Искусственный интеллект

28.1 Понятие об искусственном интеллекте. История развития систем искусственного интеллекта

28.2 Представление знаний в системах искусственного интеллекта

28.3 Инструментарий программирования искусственного интеллекта

⇐ Предыдущая31323334353637383940Следующая ⇒

Поделиться: