Функціональні можливості й характеристика експертних систем (ЕС)
Основними характеристиками ЕС є:
· накопичення й організація знань – одна з найважливіших характеристик ЕС;
· знання – основа ЕС, вони є явними і доступними, що відрізняє ці системи від більшості традиційних програм;
· ЕС застосовує для вирішення проблем високоякісний досвід кваліфікованих експертів. Саме високоякісний досвід у поєднанні з умінням його застосовувати робить систему рентабельною. Цьому також сприяє гнучкість системи;
· Наявність прогностичних здібностей. ЕС може пояснити яким чином нова ситуація привела до змін;
· Провідні фахівці йдуть, але їх, досвід залишається й використовується в ЕС;
· ЕС можна використовувати для навчання й тренування.
Переваги ЕС.
Чи не краще звернутися до людського досвіду як це було у минулому. Приведемо аргументи на користь ЕС.
Таблиця 11.1
Порівняння людської й штучної компетентності
Людська компетентність | Штучна компетентність |
Неміцна Важка для подання Важко документована Непередбачувана Дорога | Постійна Легко для подання Легко документована Стійка Прийнятна за витратами |
Тут очевидні переваги штучної компетентності. Крім того, експерт – людина може ухвалювати різні рішення в тотожних ситуаціях через емоційні чинники (вплив дефіциту часу, вплив стресу).
Необхідність людини в контурі управління. Чому необхідно залишити для людини місце в системі?
Якщо штучна компетентність настільки краща людської, чом би повністю не відмовитися від експертів – людей, замінивши їх ЕС? Про неприйнятність подібних пропозицій і міркувань говорять багато доводів. Приведемо деякі з них:
· Хоча ЕС добре справляються зі своєю роботою, але в деяких областях діяльності людська компетентність перевершує будь-яку штучну. Це не відображення фундаментальних обмежень, але характеристика сучасного його стану. Наприклад, творчості.
· Навчання: людська компетентність поки перевершує штучну. Експерти адаптуються до умов, що змінюються, пристосовують свої стратегії до нових обставин. ЕС мало пристосовані до навчання новим концепціям і правилам. Навчальні програми, розроблені для простих задач і мало придатні, коли вимагається враховувати всю складність реальних задач.
· Експерти можуть безпосередньо сприймати комплекс вхідної сенсорної інформації (візуальної, звукової, дотикової, нюхової й тактильної). ЕС – тільки символи. Хоча в окремих напрямах розробки інженерних і виробничих інтелектуальних систем одержані реальні результати певної обробки сенсорної інформації.
· Експерти – люди можуть охопити картину в цілому, всі аспекти проблеми і зрозуміти, як вони співвідносяться з основною задачею. ЕС прагне зосередитись на самій задачі, хоча суміжні задачі можуть вплинути на рішення основної.
· Люди, експерти і не експерти, мають те, що ми називаємо здоровим глуздом, або загальнодоступними знаннями. Це широкий спектр загальних знань про світ, про те, які закони в ньому діють, тобто знання, якими кожен з нас володіє, накопичує з досвідом і якими постійно користується. Через величезний об’єм знань, які створюють здоровий глузд, не існує легкого способу вбудувати їх в інтелектуальну програму. Знання здорового глузду включають знання про те, що ви знаєте і чого не знаєте.
Тому ЕС найчастіше використовуються як порадники, як консультанти або помічники ОПР.
Функціональні можливості ЕС визначаються двома її головними системними частинами: середовищем розвитку й середовищем рекомендацій (рис. 11.3). Середовище розвитку використовується розробником ЕС для побудови компонентів і розміщення знань в БЗ. Середовище рекомендацій використовується не експертами для отримання експертних знань і порад.
Три головні компоненти, котрі виявляються в кожній ЕС – це БЗ, механізм висновку і призначений для користувача інтерфейс. Хоча взагалі ЕС можуть містити наступні компоненти:
· підсистема видобування знань;
· БЗ;
· механізм висновку;
· призначений для користувача інтерфейс;
· робоча область;
· підсистема пояснення;
· підсистема верифікації знань.
Звичайно, більшість ЕС не містить підсистему верифікації знань. Існують також великі коливання в змісті й здібностях кожної компоненти.
Витягання знань є накопиченням, передачею й перетворенням експертиз рішення задачі від експертів або документованих джерел знань комп’ютерною програмою для конструювання або розширення БЗ. Потенціальні джерела знань включають експертів, підручники, довідники, мультимедійні документи, бази даних, спеціальні дослідницькі звіти й інформацію, доступну через Інтернет.
Рис. 11.3. Структура ЕС і її оточення
Видобування знань з експертів є складною задачею, яка часто створює «вузькі місця» при побудові ЕС.
Сучасні умови вимагають від знань і здібностей взаємодіяти з одним або більше людьми – експертами при побудові БЗ. Інженер знань допомагає експерту структурувати проблемну ufkepm шляхом інтерпретації й об’єднання відповідей людини на питання, проводячи аналогії, пропонуючи приклади і, виявляючи концептуальні труднощі.
База знань містить знання, необхідні для розуміння, формулювання й рішення задач. Вона включає два основні елементи: факти, такі як проблемна ситуація, і теоретичні знання про проблемну ufkepm; і спеціальні евристики – ті правила, які спрямовують використання знань при рішенні специфічних задач в окремій галузі. Крім того, механізм висновку, тісно пов’язаний з БЗ, містить стандартні правила рішення задач і ухвалення рішень. Евристики виражають неформальні знання й думки в прикладній галузі. Глобальні стратегії, які можуть бути як евристиками, так і частиною теорії проблемної галузі, звичайно, включаються в БЗ. Знання, а не просто факти, є первинним необробленим матеріалом експертних систем. Інформація й знання в БЗ подані й включені в комп’ютерну програму шляхом реалізації процесу, званого «подання знань».
Механізм висновку є мозком ЕС, його також називають «керуюча структура» або «інтерпретатор правил» (в ЕС, заснованих на правилах).
Ця компонента є, в основному, комп’ютерною програмою, яка забезпечує методологію для міркування про інформацію в БЗ і в робочій області, а також для формулювання висновків. Вона забезпечує вказівки про те, як використовувати знання системи при реалізації оренди (розклади запланованих дій у робочій області), яка організовує й управляє кроками, що робляться для вирішення задачі.
Механізм висновку має два головні елементи:
· інтерпретатор, який виконує вибрані позиції оренди, використовуючи відповідні правила БЗ.
· Планувальник, який підтримує управління агендою. Він оцінює результати правил висновку, що використовуються, в світлі їх, пріоритетів або інших критеріїв в агенді.
Призначений для користувача інтерфейс. ЕС містять мовний процесор для дружнього, проблемно-орієнтованого спілкування між користувачем і комп’ютером. Спілкування найкращим чином виконується на природній мові. Іноді воно доповнюється меню й графікою.
Робоча область – це область, розташована окремо для опису поточної задачі, як визначено вхідними даними. Вона також використовується для запам’ятовування проміжних результатів. В робочій області запам’ятовуються проміжні гіпотези й рішення. Можна запам’ятати три типи рішень: план (як розв’язувати задачу), агенда (потенційні дії, що чекають виконання) і рішення (гіпотези–кандидати й альтернативні напрями дій, які система згенерувала дотепер).
Підсистема пояснення. Здатність відстежувати відповідність висновків їх джерелам є вирішальною і при проведенні експертизи, і при рішенні задачі. Підсистема пояснення може відстежувати таку відповідність і пояснювати поведінку експертної системи інтерактивно, відповідаючи на питання.
Підсистема верифікації й удосконалення знань. Експерти володіють здібностями верифікувати й удосконалювати знання. Тобто, вони можуть аналізувати свої власні знання і їх використовування, навчатися від них і покращувати їх для майбутніх консультацій. Аналогічно, така еволюція необхідна в комп’ютеризованому навчанні: так, щоб програма могла аналізувати міркування під кутом їх успіху або невдачі. Це може привести до покращень і, як результату, до точніших БЗ і ефективнішого міркування. Такої складової у даний час поки немає в комерційних ЕС, але вона розробляється в експериментальних ЕС.
Дата добавления: 2016-07-22; просмотров: 1749;