Содержание

Введение. 3

Назначение экспертных систем. 4

Структура экспертных систем. 5

Отличительные особенности. ЭС первого и второго поколения. 6

Области применения экспертных систем. Примеры ЭС. 7

Ограничения в применении экспертных систем. 11

Преимущества ЭС перед человеком - экспертом. 11

Заключение. 12

Список литературы. 13

Введение

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.

Экспертная система – это программа, которая ведет себя подобно эксперту в некоторой, обычно узкой, прикладной области. Типичные применения экспертных систем включают в себя такие задачи, как медицинская диагностика, локализация неисправностей в оборудовании и интерпретация результатов измерений. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Экспертная система должна также   уметь каким-то образом объяснять свое поведение и свои решения пользователю, так же, как это делает эксперт-человек. Это особенно необходимо в областях, для которых характерна неопределенность, неточность информации.  В этих случаях способность к объяснению нужна для того, чтобы повысить степень доверия пользователя к советам системы, а также для того, чтобы дать возможность пользователю обнаружить возможный дефект в рассуждениях системы.

Назначение экспертных систем

Программные средства, базирующиеся на технологии экспертных систем, получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит в следующем:

1) технология экспертных систем существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный экономический эффект;

2)объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом; большей "прозрачности" приложения; лучшей графики; интерфейса и взаимодействия.

ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач, т.е. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

 ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;

ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

 большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;

 динамически изменяющимися данными и знаниями.

Следует подчеркнуть, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач.

Экспертные системы применяются для решения только трудных практических задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом.

Структура экспертных систем

Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов:

решателя (интерпретатора);

рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);

базы знаний (БЗ);

компонентов приобретения знаний;

объяснительного компонента;

диалогового компонента.

База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.

База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

Экспертная система работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения:

"Почему система задает тот или иной вопрос?", "как ответ, собираемый системой, получен?".

Отличительные особенности. ЭС первого и второго поколения 


1. Экспертиза может проводиться  только в одной конкретной области.

2. Наиболее подходящая  область применения - решение задач дедуктивным методом. Например, правила выражаются в виде пар посылок и заключений типа  “если-то”.

3.. Эти системы могут объяснять ход решения задачи понятным пользователю способом.

4.  Выходные результаты являются качественными (а не количественными).

5. Системы, основанные на знаниях, строятся по модульному принципу, что позволяет постепенно наращивать их базы знаний.

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. Их общими отличительными чертами является умение обучаться и развиваться, т.е. эволюционировать.

Области применения экспертных систем. Примеры ЭС

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов.

а) Медицинская диагностика. Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами.

б) Прогнозирование. Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров.

в) Планирование. Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Кроме того, компания  Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов. Экспертная система  XCON, созданная фирмой DEC, служит для определения или изменения конфигурации компьютерных систем типа VAX и в соответствии с требованиями покупателя. Фирма DEC разрабатывает более мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с целью оказания помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной конфигурацией. В отличие от XCON система XSEL является интерактивной.

г) Интерпретация. Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов. Другая интерпретирующая система- HASP/SIAP. Она определяет местоположение и типы судов в тихом океане по данным акустических систем слежения.

д) Контроль и управление. Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких  источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой  деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.

е) Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах. В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.д.), так и  при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении  компьютеров. Compass - уникальная экспертная система, наиболее прогрессивное решение на рынке мобильной связи, предназначенное для поиска неисправностей и оптимизации сетей GSM/GPRS/UMTS, использующее реальный абонентский трафик и позволяющее операторам мобильной связи увеличивать свои доходы посредством совершенствования сетевого планирования, более лучшего использования сетевых ресурсов и повышения качества обслуживания.

ж) Обучение. Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Одной из наиболее интересных обучающих ЭС является разработанная Д.Ленатом система EURISCO, которая использует простые эвристики.

"ДЕЛЬТА" является экспертной системой, ориентированной на бухгалтеров, на юристов и на руководителей предприятий, а также на других специалистов, работа которых связана с принятием решений и проверкой их соответствия действующим правовым нормам.

Оригинальный механизм поиска позволяет пользователю формировать новые знания по изучаемому вопросу на основе постоянно актуализируемых экспертами знаний о предметной области, содержащихся в системе.

Критерий использования ЭС для решения задач

Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:

 решение задачи принесет значительный эффект, например экономический;

 использование человека-эксперта невозможно

 использование ЭС целесообразно в тех случаях, когда при передаче информации эксперту происходит недопустимая потеря времени или информации;

 использование ЭС целесообразно при необходимости решать задачу в окружении, враждебном для человека.

В таблице приведены сравнительные свойства прикладных задач, по наличию которых можно судить о целесообразности использования для их решения ЭС.


Критерий применимости ЭС.

              применимы

              неприменимы

Не могут быть построены строгие алгоритмы или процедуры, но существуют эвристические методы решения.

Имеются эффективные алгоритмические методы.

Есть эксперты, которые способны решить задачу.

Отсутствуют эксперты или их число недостаточно.

По своему характеру задачи относятся к области диагностики, интерпретации или прогнозирования.

Задачи носят вычислительный характер.

Доступные данные “зашумленны”.

Известны точные факты и строгие процедуры.

Задачи решаются методом формальных рассуждений.

Задачи решаются прецедурными методами, с помощью аналогии или интуитивно.

Знания статичны (неизменны).

Знания динамичны (меняются со временем).

В целом ЭС не рекомендуется применять для решения следующих типов задач:

- математических, решаемых обычным путем формальных преобразований и процедурного анализа;

- задач распознавания, поскольку в общем случае они решаются численными методами;

- задач, знания о методах решения которых отсутствуют (невозможно построить базу знаний).

Ограничения в применении экспертных систем

Даже лучшие из существующих ЭС имеют определенные ограничения по сравнению с человеком-экспертом.

1. Большинство ЭС не вполне пригодны для применения конечным пользователем. Если вы не имеете некоторого опыта работы с такими системами, то у вас могут возникнуть серьезные трудности. Многие системы оказываются доступными только тем экспертам, которые создавали их базы знаний.

2. Вопросно-ответный режим, обычно принятый в таких системах, замедляет получение решений.

3. Навыки системы не возрастают после сеанса экспертизы.

4.  ЭС не способны обучаться, не обладают здравым смыслом.

5. Человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции или здравому смыслу, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги таких задач.

Преимущества ЭС перед человеком - экспертом


Системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом.

1. У них нет предубеждений.

2. Они не делают поспешных выводов.

3. Эти системы работают систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.

4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда.

5.Системы, основанные на знаниях, устойчивы к “помехам”. Эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей.

Заключение

В настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление ) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.

По мнению ведущих специалистов, в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение:

 ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг;

 технология ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.

Главным достоинством  экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время, что обеспечивает относительную независимость конкретной организации  от наличия в ней квалифицированных специалистов. В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

Применение ЭС на машиностроительных предприятиях и в экономике позволяет  повысить качество и сократить время принятия решений, а также способствует росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.     


Список литературы


1. Д. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987. – 124с.  

2.  К. Таунсенд, Д. Фохт. Проектирование и программная реализация  экспертных систем на персональных ЭВМ.- М.: Финансы и статистика, 1990. – 228с.

3. А. А. Козырев, А. П. Юдин. Информационные технологии в экономике. – С.- Петербург, 2000г. – 64с.

4. И. Братко. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта.- М.: Мир, 1990. – 560с.

5. К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энергоатомиздат, 1991. – 102с.