Вопрос 3. Состав и структура экспертной системы.

Обычно считается, что прагматические требования к экспертной системе сводятся к тому, что она должна быть предназначена для удобной, квалифицированной поддержки информационной деятельности человека в определенной предметной области. Подразумевается наличие развитого диалога, обеспечивающего понимание входных сообщений, выполнение нужных процедур и выдача разумных сообщений в удобной форме. Считают, что сообщения разумны, если они заслуживают доверия и " прозрачны".

В состав ЭС входят:

1. Интерфейс, обеспечивающий общение пользователя с экспертной системой в удобной для него форме, он позволяет передавать ей информацию, составляющую содержание базы данных, обратиться к системе с вопросом или за объяснением.

2. Рабочая память, хранящая данные (база данных), соответствующие объектам, связь между которыми задается правилами в базе знаний.

3. Диспетчер, определяющий порядок функционирования экспертной системы, планирующий порядок постановки и достижения целей.

4. Машина вывода - формально-логическая система, реализованная в виде программного модуля, позволяющая логически выводить необходимую для пользователя информацию, исходя из сведений, размещенных в базе знаний.

5. 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.) В любой момент времени в системе существуют три типа знаний:

- Структурированные знания - статические знания о предметной области. После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются.

- Динамические знания - изменяемые знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления новой информации.

- Рабочие знания - знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

6. Блок объяснений, дающий возможность пользователю убедиться в обоснованности информации, получаемой им от экспертной системы, позволяющий задавать ей вопросы, и на основании разумных ответов проникаться к ней доверием.

Рассмотрим структуру экспертной системы.

Рисунок 1. Структура экспертной системы

 

Эксперт– опытный специалист в некоторой предметной области, который играет важную роль при создании ЭС. Предметной или проблемной областьюназывают совокупность взаимосвязанныхсведений, необходимых и достаточных для решения некоторого класса задач. Знания о предметной области включают описания объектов, явлений, фактов, а также отношений между ними. В процессе создания ЭС и поддержания ее в работоспособном состоянии используются знания и опыт эксперта. Он предлагает структуру и возможности ЭС, язык для эксперта, модель представления знаний, формы получаемых результатов и объяснений.

При отладке ЭС и ее функционировании эксперт вносит изменения в БЗ (добавляет, удаляет и модифицирует некоторые факты и правила), углубляет и уточняет знания, исходя из полученных результатов.

Состав функциональных модулей ЭС.

Диалог – это интерфейс, который обеспечивает общение между экспертом, пользователем на привычной для них терминологии с остальными компонентами системы. Он выполняет перевод запросов, сформулированных на внешнем языке, т.е. естественном или специальном языке, во внутренний язык системы, а также преобразование ответов и объяснений с внутреннего языка во внешний, понятный пользователю. Он также управляет запросами, т.е. увязывает их в контексте – всех обменов, которые ранее имели место.

Вывод решений включает: механизм вывода, который путем умозаключений определяет одно или несколько решений; механизм оценки предлагаемых решений; блок управления механизмом вывода, повышающий эффективность его работы.

Приобретение знаний получает новые знания с одной стороны, от эксперта, а с другой, от модуля вывода решений и передает их в БЗ. Этот блок может также изменять уже существующие знания в БЗ.

Формирование объяснений инициируется пользователем, когда требуется обоснование полученного результата. Система может включать объяснения различных уровней для специалистов, а также для непосвященных в данной области пользователей, например студентов или пациентов.

Управление знаниями позволяет эффективно использовать информацию, расположенную в БЗ и БД. Наиболее существенным в этом модуле является метод отбора подмножеств данных из БД, необходимых для разрешения поставленного вопроса. При отборе подмножеств данных возникает две проблемы:

1) семантики – как определить в БЗ подмножество полезной информации;

2) эффективности – какого уровня детализации информации в БД требуется достичь, учитывая возможность декомпозиции задачи на подзадачи.

Модуль управления знаниями может сам рассматриваться как ЭС, которая генерирует запросы к системе управления базы данных (СУБД), а в ответ получает подмножество информации, полезной для решения задачи.

В рассмотренной ЭС одной из важных проблем является выбор языка, который позволяет описать тип задач и информацию. Известно, что схема БД включает описания имен объектов, атрибутов, отношений и областей. Но этого недостаточно, поскольку требуется еще представить семантические связи между элементами. Следует заметить, что схема БД – это статическое описание, поскольку она не изменяется.

Разработку ЭС осуществляют следующие специалисты:

ü эксперт в той проблемной области, на которую ориентирована ЭС;

ü инженер по знаниям – специалист по разработке ЭС;

ü программист – специалист по разработке инструментальных средств.

Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в ЭС знаний, оценивает полученные системой решения в процессе разработки системы. Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и формализовать знания, выбирает инструментальные средства, наиболее подходящие для представления знаний и реализации ЭС, выделяет и программирует стандартные (типовые) функции, которые используются экспертом при формулировке знаний.

Программист разрабатывает компоненты ЭС. Его деятельность относится к так называемому, интеллектуальному программированию, которое составляет:

ü Языки искусственного интеллекта:

- объектно-ориентированные языки;

- языки для представления знаний.

ü Автоматический синтез программ:

- дедуктивные методы;

- индуктивные методы.

ü Инструментальные системы:

- «пустые»;

- системы (оболочки).

ü Системы когнитивной графики.

 

⇐ Предыдущая1234Следующая ⇒

Поделиться: