Вопрос 2. Базовые функции экспертной системы.

Введение

 

Эволюция информационных технологий и систем все в большей степени определяется их интеллектуализацией. Интеллектуальные информационные технологии — одна из наиболее перспективных и быстро развивающихся научных и прикладных областей информатики. Целями интеллектуальных информационных технологий являются, во-первых, расширение круга задач, решаемых с помощью компьютеров, особенно в слабоструктурированных предметных областях, и во-вторых, повышение уровня интеллектуальной информационной поддержки современного специалиста.

В настоящее время существует устойчивая тенденция интеллектуализации компьютеров и их программного обеспечения (ПО). Основные функциибудущих компьютеров — решение задач все в большей степени невычислительногохарактера, в том числе логический вывод, управление базамизнаний (БЗ), обеспечение интеллектуальных интерфейсов и др. Интеллектуализациякомпьютеров осуществляется за счет разработки как специальнойаппаратуры (например, нейрокомпьютеры), так и ПО (экспертные системы, базы знаний, решатели задач и т. д.).

При изучении данной темы необходимо реализовать следующие учебные задачи: сформировать представление об экспертных системах, рассмотреть основные понятия и базовые функции экспертных систем, познакомить с механизмами представления знаний в экспертных системах на основе стратегий, сформировать представление о методах поиска решений и возможной типологии решаемых задач, рассмотреть основные классы экспертных систем и области их применения, определить критерии применения экспертных систем и структуру экспертной системы.

 

Вопрос 1. Определение и основные понятия экспертных систем.

Экспертная система – это программа для компьютера, которая оперирует знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем.

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

ЭС - это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.

Исследования в этой области сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных эмулировать (имитировать, воспроизводить) те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка. Эта технология уже успешно применяется в некоторых областях техники и жизни общества — органической химии, поиске полезных ископаемых, медицинской диагностике.

Перечень типовых задач, решаемых ЭС, включает:

ü извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора);

ü диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме);

ü структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений);

ü выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем);

ü планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами).

Характеристики ЭС:

1. Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой области. Это существенно отличает ЭС от систем математического моделирования или компьютерной анимации.
2. Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает.
3. При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния, которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем.
4. Ярко выраженная практическая направленность в научной или коммерческой области позволяет отличать ЭС от других направлений искусственного интеллекта. ЭС имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком.
5. Производительность - скорость получения результата и его достоверность (надежность). ЭС должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области.
6. ЭС должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным, что решение принято “не с потолка”.

Главное достоинство ЭС - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов.

Эволюция ЭС определила системы двух поколений.

Компьютерные системы, которые могут лишь повторить логический вывод эксперта, принято относить к ЭС первого поколения. Однако специалисту, решающему интеллектуально сложную задачу, явно недостаточно возможностей системы, которая лишь имитирует деятельность человека. Ему нужно, чтобы ЭС выступала в роли полноценного помощника и советчика, способного проводить анализ нечисловых данных, выдвигать и отбрасывать гипотезы, оценивать достоверность фактов, самостоятельно пополнять свои знания, контролировать их непротиворечивость, делать заключения на основе прецедентов и, может быть, даже порождать решение новых, ранее не рассматривавшихся задач.

Наличие таких возможностей является характерным для ЭС второго поколения, концепция которых начала разрабатываться 15 лет назад. Экспертные системы, относящиеся ко второму поколению, называют партнерскими, или усилителями интеллектуальных способностей человека. Их общими отличительными чертами является умение обучаться и развиваться, т.е. эволюционировать.

Представление знаний в ЭС
ЭС первого поколения	ЭС второго поколения
1) знаниями системы являются только знания эксперта, опыт накопления знаний не предусматривается. 2) методы представления знаний позволяли описывать лишь статические предметные области. 3) модели представления знаний ориентированы на простые области.	1) используются не поверхностные знания, а более глубинные. Возможно дополнение предметной области. 2) ЭС может решать задачи динамической базы данных предметной области.

 

Опыт разработки экспертных систем позволяет выделить следующие этапы при их создании:

· Идентификация - определение проблемы, ресурсов, целей, экспертов, производится неформальное (вербальное) описание проблемы.

· Концептуализация - выделение ключевых понятий системы, отношений и характеристик, достаточных для полного и детального описания рассматриваемой проблемы.

· Формализация - выражение введенных понятий на некотором формальным языке, построение модели исследуемой области.

· Этап выполнения - создание одного или нескольких прототипов.

· Этап тестирования - оценка выбранного метода представления знаний и работоспособности всей системы в целом на основе проверки прототипа.

· Этап опытной эксплуатации - проверка пригодности системы для конечного пользователя.

· Модификация системы - полное перепрограммирование или доведение прототипа до состояния программного продукта.

При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это, прежде всего, связано стем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.

Заключение

 

Экспертная система – это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем.

При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы.

Приобретение знаний – это передача потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в программе.

Представление знаний — функция экспертной системы, которая рассматривается как средство отыскания методов формального описания больших массивов полезной информации с целью их последующей обработки с помощью символических вычислений.

Способность системы объяснить методику принятия решения иногда называют прозрачностью системы.

База знаний - совокупность всех имеющихся сведений о проблемной области, для которой предназначена данная экспертная система, записанных с помощью определенных формальных структур представления знаний (набора правил, фреймов, семантических сетей и пр.)

Эксперт – опытный специалист в некоторой предметной области, который играет важную роль при создании ЭС.

Предметной или проблемной областью называют совокупность взаимосвязанныхсведений, необходимых и достаточных для решения некоторого класса задач.

Диалог – это интерфейс, который обеспечивает общение между экспертом, пользователем на привычной для них терминологии с остальными компонентами системы.

Классифицируются приложения с ЭС по следующим параметрам: тип приложения; стадия существования; масштаб; тип проблемной среды.

Стратегии – основной механизм, обеспечивающий разнообразное управление в рамках общей схемы работы интерпретатора.

Существующие методы решения задач, используемые в экспертных

системах: методы поиска в одном пространстве; методы поиска при неточных и неполных данных; методы поиска, использующие несколько моделей..

Методы поиска решений в одном пространстве обычно делятся на: поиск в пространстве состояний; поиск методом редукции; эвристический поиск; поиск методом “генерация-проверка”.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.

Список используемой литературы

1. Балдин К.В., Уткин В.Б. Информационные системы в экономике: учебник / Балдин К.В., Уткин В.Б. - 5-е изд. - М.: Дашков и К, 2008.

2. Информационные системы в экономике: учебник / Под ред. Г.А. Титоренко. - 2-е изд., перераб и дп. - М.: ЮНИТИ, 2008.

3. Банк В.Р., Зверев В.С. Информационные системы в экономике.: Учебник / Банк В.Р., Зверев В.С. - М.:: Экономистъ, 2005.

4. Информационные системы бухгалтерского учета.: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности 060500 " " бух. учет, анализ, аудит" " / Под ред. В.В. Подольского. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.:: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.

5. Информационные системы в экономике. Практикум. Акинин П.В., ред. М.: КноРус, 2008.

6. Информационные системы в экономике. Учеб. пособие для вузов. Горбенко А.О. М.: Бином. Лаборатория знаний. 2010.

7. Информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов. (Высшее образование). Чистов Д.В., ред. М.: Инфра-М. 2011.

8. Информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов. Изд.2, доп. и перераб. (Вузовский учебник). Романов А.Н., Одинцов Б.Е., ред. М.: Вузовский учебник, 2010.

9. Информационные системы в экономике: Системы экономического анализа: Учеб. пособие для вузов. Хлебников А.А. Изд. Ростов н/Д.: Феникс, 2007

10. Исаев Г. Н. Информационные системы в экономике: учебник. – М.: Омега-Л, 2011.

 

Введение

 

Эволюция информационных технологий и систем все в большей степени определяется их интеллектуализацией. Интеллектуальные информационные технологии — одна из наиболее перспективных и быстро развивающихся научных и прикладных областей информатики. Целями интеллектуальных информационных технологий являются, во-первых, расширение круга задач, решаемых с помощью компьютеров, особенно в слабоструктурированных предметных областях, и во-вторых, повышение уровня интеллектуальной информационной поддержки современного специалиста.

В настоящее время существует устойчивая тенденция интеллектуализации компьютеров и их программного обеспечения (ПО). Основные функциибудущих компьютеров — решение задач все в большей степени невычислительногохарактера, в том числе логический вывод, управление базамизнаний (БЗ), обеспечение интеллектуальных интерфейсов и др. Интеллектуализациякомпьютеров осуществляется за счет разработки как специальнойаппаратуры (например, нейрокомпьютеры), так и ПО (экспертные системы, базы знаний, решатели задач и т. д.).

При изучении данной темы необходимо реализовать следующие учебные задачи: сформировать представление об экспертных системах, рассмотреть основные понятия и базовые функции экспертных систем, познакомить с механизмами представления знаний в экспертных системах на основе стратегий, сформировать представление о методах поиска решений и возможной типологии решаемых задач, рассмотреть основные классы экспертных систем и области их применения, определить критерии применения экспертных систем и структуру экспертной системы.

 

Вопрос 1. Определение и основные понятия экспертных систем.

Экспертная система – это программа для компьютера, которая оперирует знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем.

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

ЭС - это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.

Исследования в этой области сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных эмулировать (имитировать, воспроизводить) те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка. Эта технология уже успешно применяется в некоторых областях техники и жизни общества — органической химии, поиске полезных ископаемых, медицинской диагностике.

Перечень типовых задач, решаемых ЭС, включает:

ü извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора);

ü диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме);

ü структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений);

ü выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем);

ü планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами).

Характеристики ЭС:

1. Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой области. Это существенно отличает ЭС от систем математического моделирования или компьютерной анимации.
2. Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает.
3. При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния, которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем.
4. Ярко выраженная практическая направленность в научной или коммерческой области позволяет отличать ЭС от других направлений искусственного интеллекта. ЭС имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком.
5. Производительность - скорость получения результата и его достоверность (надежность). ЭС должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области.
6. ЭС должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным, что решение принято “не с потолка”.

Главное достоинство ЭС - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов.

Эволюция ЭС определила системы двух поколений.

Компьютерные системы, которые могут лишь повторить логический вывод эксперта, принято относить к ЭС первого поколения. Однако специалисту, решающему интеллектуально сложную задачу, явно недостаточно возможностей системы, которая лишь имитирует деятельность человека. Ему нужно, чтобы ЭС выступала в роли полноценного помощника и советчика, способного проводить анализ нечисловых данных, выдвигать и отбрасывать гипотезы, оценивать достоверность фактов, самостоятельно пополнять свои знания, контролировать их непротиворечивость, делать заключения на основе прецедентов и, может быть, даже порождать решение новых, ранее не рассматривавшихся задач.

Наличие таких возможностей является характерным для ЭС второго поколения, концепция которых начала разрабатываться 15 лет назад. Экспертные системы, относящиеся ко второму поколению, называют партнерскими, или усилителями интеллектуальных способностей человека. Их общими отличительными чертами является умение обучаться и развиваться, т.е. эволюционировать.

Представление знаний в ЭС
ЭС первого поколения	ЭС второго поколения
1) знаниями системы являются только знания эксперта, опыт накопления знаний не предусматривается. 2) методы представления знаний позволяли описывать лишь статические предметные области. 3) модели представления знаний ориентированы на простые области.	1) используются не поверхностные знания, а более глубинные. Возможно дополнение предметной области. 2) ЭС может решать задачи динамической базы данных предметной области.

 

Опыт разработки экспертных систем позволяет выделить следующие этапы при их создании:

· Идентификация - определение проблемы, ресурсов, целей, экспертов, производится неформальное (вербальное) описание проблемы.

· Концептуализация - выделение ключевых понятий системы, отношений и характеристик, достаточных для полного и детального описания рассматриваемой проблемы.

· Формализация - выражение введенных понятий на некотором формальным языке, построение модели исследуемой области.

· Этап выполнения - создание одного или нескольких прототипов.

· Этап тестирования - оценка выбранного метода представления знаний и работоспособности всей системы в целом на основе проверки прототипа.

· Этап опытной эксплуатации - проверка пригодности системы для конечного пользователя.

· Модификация системы - полное перепрограммирование или доведение прототипа до состояния программного продукта.

При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это, прежде всего, связано стем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.

Вопрос 2. Базовые функции экспертной системы.

 

I. Приобретение знаний – это передача потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в программе. Передача знаний выполняется в процессе достаточно длительных и пространных собеседований между специалистом по проектированию ЭС (инженером по знаниям) и экспертом в определенной предметной области, способным достаточно четко сформулировать имеющийся у него опыт. По существующим оценкам таким методом можно сформировать от двух до пяти «элементов знания» (например, правил влияния) в день. Конечно, это очень низкая скорость, а потому многие исследователи рассматривают функцию приобретения знаний в качестве одного из главных «узких мест» технологии экспертных систем.

II. Представление знаний — функция экспертной системы, которая рассматривается как средство отыскания методов формального описания больших массивов полезной информации с целью их последующей обработки с помощью символических вычислений. Формальное описание означает упорядочение в рамках какого-либо языка, обладающего достаточно четко формализованным синтаксисом построения выражений и такого же уровня семантикой, увязывающей смысл выражения с его формой.

Теория представления знаний — это отдельная область исследований, тесно связанная с философией формализма и когнитивной психологией. Предмет исследования в этой области — методы ассоциативного хранения информации, подобные тем, которые существуют в мозгу человека. При этом основное внимание уделяется логической, а не биологической стороне процесса, опуская подробности физических преобразований. В области искусственного интеллекта ведется интенсивная работа по созданию языков представления. Под этим термином понимаются компьютерные языки, ориентированные на организацию описаний объектов и идей, в противовес статическим последовательностям инструкций или хранению простых элементов данных.

III. Управление процессом поиска решения. При проектировании ЭС серьезное внимание должно быть уделенои тому, как осуществляется доступ к знаниям, и как они используютсяпри поиске решения. Знание о том, какие знания нужны в той или инойконкретной ситуации, и умение ими распорядиться — важная частьпроцесса функционирования ЭС. Такие знания получили наименованиеметазнаний— т.е. знаний о знаниях. Использование разных стратегий перебора имеющихся знаний, оказывает довольно существенное влияние на характеристики эффективности программы. Эти стратегии определяют, каким способом программа отыскивает решение проблемы в некотором пространстве альтернатив. Как правило, не бывает так, чтобы данные, которыми располагает программа работы с БЗ, позволяли точно «выйти» на область в этом пространстве, в которой имеет смысл искать ответ.

IV. Разъяснение принятого решения, состоит вразработке методов представления информации о поведениипрограммы в процессе формирования цепочки логических заключенийпри поиске решения.

Представление информации о поведении ЭС важно по многим причинам.

ü Пользователи, работающие с системой, нуждаются в подтверждении того, что в каждом конкретном случае заключение, к которому пришла программа, в основном корректно.

ü Инженеры, имеющие дело с формированием БЗ, должны убедиться, что сформулированные ими знания применены правильно, в том числе и в случае, когда существует прототип.

ü Экспертам в предметной области желательно проследить ход рассуждений и способ использования тех сведений, которые с их слов были введены в БЗ. Это позволит судить, насколько корректно они применяются в данной ситуации.

ü Программистам, которые сопровождают, отлаживают и модернизируют систему, нужно иметь в своем распоряжении инструмент, позволяющий заглянуть в «ее нутро» на уровне более высоком, чем вызов отдельных языковых процедур.

ü Менеджер системы, использующей экспертную технологию, который несет ответственность за последствия решения, принятого программой, также нуждается в подтверждении, что эти решения достаточно обоснованы.

Способность системы объяснить методику принятия решения иногда называют прозрачностью системы. Под этим понимается, насколько просто персоналу выяснить, что делает программа и почему.

Отсутствие достаточной прозрачности поведения системы не позволит эксперту повлиять на ее производительность или дать совет, как можно ее повысить. Прослеживание и оценка поведения системы — задача довольно сложная и для ее решения необходимы совместные усилия эксперта и специалиста по информатике.

 

1234Следующая ⇒

Поделиться: