Экспертная система — это компьютерная программа, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем

Экспертная система может полностью взять на себя функции поддержки принятия решения человеком при решении сложных задач, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста.

Правильное распределение функций между человеком и машиной является одним из ключевых условий высокой эффективности внедрения экспертных систем.

К задачам, решаемым экспертными системами относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка.

Перечень типовых задач, решаемых экспертными системами, включает:

Извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора).

Диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме).

Структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений).

Выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем).

Планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами).

Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков.

· Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Это существенно отличает экспертные системы от систем математического моделирования или компьютерной анимации.

· Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базой знаний.

· При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния, которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем.

Такие методы являются приблизительными в том смысле, что, во-первых, они не требуют исчерпывающей исходной информации, и, во-вторых, существует определенная степень уверенности (или неуверенности) в том, что предлагаемое решение является верным.

Экспертные системы отличаются и от других видов программ из области искусственного интеллекта.

· Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком (хорошей базы знаний). Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в конкретной области.

· Одной из основных характеристик экспертной системы является ее производительность, т.е. скорость получения результата и его достоверность (надежность). Экспертная система должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области.

· Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность.

Необходимо разделить понятие экспертной системы и системы, основанной на знаниях.

Система, основанная на знаниях — это любая система, процесс работы которой основан на применении правил отношений к символическому представлению знаний, а не на использовании алгоритмических или статистических методов.

Таким образом, программа, способная рассуждать о погоде, будет системой, основанной на знаниях, даже в том случае, если она не способна выполнить метеорологическую экспертизу.

А вот чтобы иметь право называться метеорологической экспертной системой, программа должна быть способна давать прогноз погоды (другой вопрос — насколько он будет достоверен).

Экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленные в результате практической деятельности человека (или человечества), и использует их для решения проблем, специфичных для этой области.

Вопрос

Подводя итог сказанному делаем следующие выводы:

Объектом изучения дисциплины являются системы, использующие элементы искусственного интеллекта, а также экспертные системы, которые нашли применение в народном хозяйстве при эксплуатации и проектировании технических систем.

Предметом изучения дисциплины являются методы и алгоритмы построения технических систем с элементами ИИ и экспертных систем.

Целью является формирование стереотипа современной автоматизированной технической системы проектирования с высокой степенью автономности и “интеллектуальности”, предназначенной для решения специализированных конструкторских задач.

Курс лекций разбит на две части.

В первой части мы уделим внимание методам построения систем ИИ на основе структурного (нейросетевого) подхода.

Во второй части уделим внимание логическому подходу к разработке ИС.

В обоих случаях попробую дать необходимый базовый багаж математических знаний о предмете и разобрать по одному примеру ИС. Если это ЛП, то это элементы булевой алгебры и математ. логики. Если это НП, то основы построения нейросетевых моделей. Возможно, в конце цикла уделим немного внимания эволюционному подходу. В частности рассмотрим МГУА и генетические алгоритмы.

<== предыдущая страница	\|	следующая страница ==>
Функциональная структура использования СИИ	\|	ВВОДНАЯ ЛЕКЦИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ»

Дата добавления: 2015-06-30; просмотров: 341; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!

lektsiopedia.org - Лекциопедия - 2013 год. | Страница сгенерирована за: 0.002 сек.