ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

Отличия систем искусственного интеллекта от обычных программных систем

Экспертными системами называют сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей

Виды ЭС
Статические ЭС
Основные компоненты
база знаний;
рабочая память, называемая также базой данных;
решатель (интерпретатор);
система объяснений;
компоненты приобретения знаний;
интерфейс с пользователем.

Специалисты, привлекаемые для разработки ЭС
эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;
инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;
программисты, осуществляющие реализацию ЭС .

Режимы работы ЭС
Режим приобретения знаний
Режим консультаций

2. Динамические ЭС
которые наряду с компонентами статических систем содержат подсистему моделирования внешнего мира и подсистему связи с внешним окружением.

Классификационные признаки экспертных систем (приложений)
тип приложения
стадия существования
масштаб
тип проблемной среды
тип решаемой задачи

1. Тип приложения
возможность взаимодействия с другими программными средствами
возможность исполнять приложение на разнородной аппаратуре и переносить его на различные платформы
архитектура приложения

2. Стадия существования
исследовательский прототип
действующий прототип
промышленная система
коммерческая система

3. Масштаб
малые ЭС
средние ЭС
большие ЭС
символьные ЭС

4. Тип проблемной среды
проблемная среда определяется характеристиками соответствующей предметной области и характеристиками типов решаемых в ней задач.

Характеристики предметной области
Тип предметной области
Способ описания сущностей предметной области
Способ организации сущностей в БЗ

Характеристики задач
Тип решаемых задач
Общность исполняемых утверждений

5. Тип решаемой задачи
интерпретация данных (задача анализа)
диагностика (задача анализа)
мониторинг (комбинированные задачи)
проектирование (задача синтеза)
прогнозирование (комбинированные задачи)
планирование (задача синтеза)
обучение (комбинированные задачи)
управление (задача синтеза)
поддержка принятия решений (задача анализа)

Характеристика инструментальных средств
уровень используемого языка;
парадигмы программирования и механизмы реализации;
способ представления знаний;
механизмы вывода и моделирования;
средства приобретения знаний;
технологии разработки приложений.

1. Уровень используемого языка
Традиционные (Си, Си++ и т.д.)
Специальные языки программирования (Lisp, Prolog, Рефал)
Инструментальные средства, содержащие многие, но не все компоненты ЭС (OPS 5, KRL, FRL )
Оболочки ЭС общего назначения (ЭКО, Leonardo, Nexpert Object, Kappa, EXSYS, GURU, ART, KEE )
Проблемно/предметно-ориентированные оболочки и среды (не требуют знания программирования)

2. Парадигмы программирования и механизмы реализации
процедурное программирование;
программирование, ориентированное на данные;
программирование, ориентированное на правила;
объектно-ориентированное программирование.

3. Способ представления знаний
Типичными моделями представления знания являются
правила (продукции)
фреймы (или объекты)
семантические сети
логические формулы
гибридные

4. Механизмы вывода и моделирования
Структура процесса получения решения
Поиск (выбор) решения
Процесс генерации предположений и сети вывода

5. Средства приобретения знаний
Уровень языка приобретения знаний
Тип приобретаемых знаний
Тип приобретаемых данных

6. Технология проектирования и разработки экспертных систем
исследование выполнимости проекта;
разработку общей концепции системы;
разработку и тестирование серии прототипов;
разработку и испытание головного образца;
разработку и проверку расширенных версий системы;
привязку системы к реальной рабочей среде .

Главные принципы
Мощность экспертной системы
Знания
Неформальный характер решаемых задач и используемых знаний

Технология реализации ЭС
Идентификация
Концептуализация
Формализация
Выполнение
Тестирование
Опытную эксплуатацию