ОСНОВНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (ЭС)

При создании и развитии ЭС роль программиста изменяется: от разработки детальных процедур к составлению перечня - требований к системе.

Создание, обработка и сохранение массивов знаний - исключительно трудоемкий процесс, для реализации которого нужны значительный объем памяти и быстродействие.

Для ЭС характерно:

· наличие эвристических средств для формирования и проверки гипотез и закономерностей;

· использование для общения природного языка;

· возможность анализировать значительные массивы информации для поиска элементов, которые отвечают определенным входным сигналам;

· в основе функционирования должен лежать формальный математический аппарат - разновидность аппарата дедуктивных систем (дедуктивная система основывается на базе аксиом и правил выводов, а механизм ее функционирования - генерация выводов в алфавите избранного вычисления).

Основная терминология ЭС:

· аксиомы и результаты обработки дедуктивной системы - факты, которые составляют содержимое базы данных;

· правила, получаемые от экспертов - содержание базы знаний;

· специалисты по предоставлению данных и знаний - инженеры по специальностям;

· построение доказательств - соображения;

· обоснование путей достижения решений - объяснения;

· алгоритм для построения доказательств - машинный вывод.

К функциональной схеме (рис.14.2.):

Рис.14.2. Функциональная схема ЭС

Блок общения разрешает вводить и выводить информацию на естественном (для данной профессиональной области) языке, организует общение с пользователем, предлагает ему набор действий и разрешает понять предполагаемые ошибки.

Блок обучения помогает неопытному пользователю освоить работу по ЭВМ в диалоговом режиме, учит на простых примерах.

Решающий блок предшествующего вывода проверяет принципиальную возможность получения факта, формирует фактор уверенности в получаемых фактах. На основе знаний из базы знаний осуществляется поиск нужного решения. В ЭВМ V поколения блок решения заменяет программиста и строит программы по словесным описаниям задачи пользователем.

В базе знаний информация с помощью специальных средств классифицируется, обобщается, оценивается ее непротиворечивость, объединяются информационные единицы. В результате - возникает структурированная модель проблемной области, в которой отображенные особенности, закономерности и способы решения задач. Этим всем руководит блок поддержки базы знаний.

Блок объяснения - один из основных, который выделяет ЭС в отдельный класс. Пользователь может обращаться к этому блоку с вопросом:

· "что такое X?". Тогда ЭС после поиска в базе знаний выдает всю имеющуюся информацию о X. Часто необходимо получить логическим путем на основе сберегаемых фактов новые факты;

· "как получен Y?". Пользователь желает ознакомиться с соображениями системы при получении фактов или выводов;

· "почему получен Y, а не Z" - объяснение альтернатив;

· "зачем нужен Х?". Обоснования берутся из модели проблемной области, которая сохраняется в базе знаний.

Это фактически распределение работы между пользователем, системным аналитиком, системным и прикладным программистом и ЭВМ в процессе постановки и решения на ней разных задач.

Рис.14.3. Функциональная модель интеллектуальной системы

1. (ІІ) - для общения системы с внешней средой (пользователем) путем преобразования текстовой, графической, образной или языковой информации во внутреннюю форму представления и наоборот. ІІ синтезирует программу для ЭВМ и имеет два блока: процессор общения и планировщик.

2. Осуществляет постановку задачи и принятия решений на основе анализа тематики входного сообщения и имеющихся знаний. Логический вывод использует правила дедукции и факты из базы знаний.

3. Формирует программу решения задачи с использованием знаний о методах ее решения.

4. Выполняет запрограммированную обработку информации.

Интеллектуальные возможности системы определяются базой знаний, которая содержит:

· информацию о принципах взаимодействия с внешней средой (языки общения), способы коммуникации, формы представления информации;

· формализованная информация об окружающем мире (смысловые вопросы, отношение, образцы поведения, способы формирования новых понятий);

· отображают аспект развития опыта системы в решении задач, включают базу алгоритмов в виде процедурно заданных моделей типичных решений, методов доказательств, стандартных форм преобразований и др.

· отображают технологический аспект развития системы и содержат информацию о самой операционной среде - ресурсы, способы доступа, принципы взаимодействия, алгоритмы управления, контроля и восстановления. Наличие структурных знаний обеспечивают гибкость и адаптивность системы.

Разновидность интеллектуальных систем - ЭВМ (сегодня и следующих поколений), которые должны:

· воспринимать устный язык;

· "понимать" графический текст, рисунки;

· печатать с голоса;

· сортировать данные и выбирать из них необходимые для конкретной задачи;

· адаптировать и усовершенствовать собственный опыт, программное обеспечение;

· избирать алгоритмы решения и синтезировать необходимые программы по условиям задачи.

14.4ПОСТРОЕНИЕ БАЗЫ ЗНАНИЙ

База знаний (БЗ) сначала пустая, и инженер по знаниям выясняет путем опрашивания специалистов-экспертов формулировку закономерностей (продукционных правил) и фактов, характерных для исследуемой предметной области. Это интерактивный процесс и осуществляется он путем проб и ошибок. БЗ создается накоплением информации, тестированием созданной ЭС и добавлением новых знаний по необходимости.

Рисунок 14.4 - Схема построения базы знаний

Инженер по знаниям должен уметь:

· получать нужные знания, формировать модель предметной области и поддерживать ее при функционировании ЭС;

· находить в специальной литературе необходимые знания;

· обрабатывать мысли экспертов, находить согласованные формирования, представлять их в логической связи и последовательности;

· избирать методы формализации знаний;

· организовывать в БЗ необходимые модели и поддерживать в рабочем состоянии.

При построении ЭС формулируется множество правил, которые могут быть неполными ли противоречивыми, а точно предусмотреть поведение системы невозможно, то есть используются приемы эвристического программирования.

ЭС по назначению:

· консультационные (информационные);

· исследовательские;

· управляющие.

По сложности и объемам БЗ:

· неглубокие;

· глубокие.

Неглубокие ЭС создаются за короткое время (2-3 месяця) и имеют относительно маленькие БЗ и БД (несколько сотен правил и фактов, причем фактов значительно большее). Большинство выводов являются прямыми следствиями информации из БЗ. Здесь, в основном эмпирические знания, не связанные с моделями процессов и явлений. Эти ЭС предназначены для решения простых задач типа ответа на запросы (техническая информация).

Глубокие ЭС формируют выводы из моделей процессов, которые есть в БЗ, а модель – набор правил для пояснения большого количества данных. Часто знания, полученные из глубоких ЭС, поражают своей неочевидностью.

ЭС не обязательно должна быть глубокой. Например, консультационная медицинская ЭС сопоставляет с помощью правил симптомы болезни с накопленными в БЗ. Это неглубокие ЭС, но они работают быстро, более точно, чем люди, и имеют преимущества в выборе альтернатив.

Известные ЭС в компьютерных фирмах, например ІBM: ЭС для консультаций по испытаниям и ремонту накопителей информации.

Рисунок 14.5 - Структура ЭС

Дата добавления: 2014-07-30; просмотров: 425; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!