Слайд 2Экспертная система
Компьютенрная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.
Слайд 3Назначение ЭС
ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач, таких как:
интерпретация, предсказание,
диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление
Слайд 4Неформализованные 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.
Слайд 5Особенность ЭС
Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных
тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).
Слайд 6Особенности ЭС
Решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на
качественном уровне.
Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях.
Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом.
Слайд 7Структура экспертных систем
решатель (интерпретатор);
рабочая память (РП), называемая также базой данных (БД);
база знаний (БЗ);
компоненты приобретения знаний;
объяснительный компонент;
диалоговый компонент.
Слайд 9Структура экспертных систем
База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных
данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.
Слайд 10Структура экспертных систем
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.
Слайд 11Структура экспертных систем
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.
Слайд 12Структура экспертных систем
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.
Слайд 13Структура экспертных систем
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.
Слайд 14Структура экспертных систем
Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как
в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.
Слайд 15Роли создателей ЭС
Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает
полноту и правильность введенных в ЭС знаний.
Слайд 16Роли создателей ЭС
Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые
для работы ЭС; осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.
Слайд 17Роли создателей ЭС
Программист разрабатывает ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе
все основные компоненты ЭС, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.
Слайд 18Режимы работы ЭС
режим приобретения знаний
режим решения задачи (называемый также режимом
консультации или режимом использования ЭС
Слайд 19Режимы работы ЭС
В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество
инженера по знаниям) 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.
Слайд 20Режимы работы ЭС
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).
Слайд 21Особенности работы ЭС
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?".
Слайд 22Необходимые условия создания ЭС
1) существуют эксперты в данной области, которые решают задачу
значительно лучше, чем начинающие специалисты;
2) эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;
3) эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут "извлечены" и вложены в ЭС;
4) решение задачи требует только рассуждений, а не действий;
Слайд 23Необходимые условия создания ЭС
5) задача не должна быть слишком трудной (т.е. ее
решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);
6) задача хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно "понятной" и структурированной области, т.е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;
7) решение задачи не должно в значительной степени использовать "здравый смысл" (т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.
Слайд 24Требования к задачам решаемым ЭС
1) задача может быть естественным образом решена посредством
манипуляции с символами ;
2) задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т.е. ее решение должно требовать применения эвристических правил.
3) задача должна быть достаточно сложна, чтобы оправдать затраты на разработку ЭС. Однако она не должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решать;
4) задача должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами ЭС, и практически значимой.
Слайд 25Представление знаний в экспертных системах
"ЧТО ПРЕДСТАВЛЯТЬ?"
"КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ?"
Слайд 26Знания в ЭС
знания о процессе решения задачи (т.е. управляющие знания), используемые
интерпретатором (решателем);
знания о языке общения и способах организации диалога, используемые лингвистическим процессором (диалоговым компонентом);
знания о способах представления и модификации знаний, используемые компонентом приобретения знаний;
поддерживающие структурные и управляющие знания, используемые объяснительным компонентом.
Слайд 27Необходимо решить
какие задачи (из общего набора задач) и с какими данными
хочет решать пользователь;
каковы предпочтительные способы и методы решения;
при каких ограничениях на количество результатов и способы их получения должна быть решена задача;
каковы требования к языку общения и организации диалога;
какова степень общности (конкретности) знаний о проблемной области, доступная пользователю;
каковы цели пользователей.