17465

Экспертные системы. Подсистемы ЭКС

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Лекция №10 Экспертные системы Идея подобных систем способных сделать знания специалистов экспертов достоянием пользователей зародилась в 50 60е гг. XX в. По мнению многих исследователей экспертные системы ЭС являются наиболее перспективным и быстроразвивающимся н...

Русский

2015-01-29

66 KB

9 чел.

Лекция №10 Экспертные системы

Идея подобных систем, способных сделать знания специалистов (экспертов) достоянием пользователей, зародилась в 50—60-е гг. XX в. По мнению многих исследователей, экспертные системы (ЭС) являются наиболее перспективным и быстроразвивающимся направлением систем искусственного интеллекта (СИИ). Их применение в странах Запада распределяется следующим образом: 27 % — техническая диагностика, 18 % — военное дело, 18 % — финансовое планирование, 15 % — производственное планирование, по 5 % — медицина, электротехника, маркетинг, 7 % — прочие сферы. Ожидается расширение использования ЭС в управлении предприятием и техническом проектировании (особенно в проектировании АИС).

К СИИ относятся также

управление роботами (робототехника);

решение сложных математических задач (в том числе автоматическое доказательство теорем);

автоматизация разработки программ (CASE-технологии);

компьютерные игры;

распознавание образов;

распознавание речи.

Существует следующее принципиальное различие между классическими АИС и СИИ:

в первом случае рассматриваются структуры данных, которые обрабатываются с помощью программ, основанных на машин
ной логике;

во втором — системы работают с символическими представлениями знаний, причем ход обработки заранее не определен.

Развитие СИИ традиционно шло в двух направлениях:

общеконцептуальном, предполагающем наличие некоторого единого принципа, на котором строится система в целом и из
которого выводятся все частные решения;

эвристическом, предполагающем наличие большого количества правил и ограничений, относящихся к конкретным ситуациям и образующих образ поведения СИИ в целом.

Примером первого подхода является применение языка Пролог (распрострен преимущественно в Западной Европе), второго — языка Лисп (преимущественно в США). Интеграция подходов привела к появлению концепций экспертных систем (ЭС) и баз знаний (БЗ).

Разработкой СИИ занимаются:

крупные полиотраслевые фирмы — Texas Instruments, Digital Equipment, IBM, Hewlett Packard, General Motors, Xerox;

небольшие   специализированные   —   Artifical   Intelligence, Computer Thought, Intellicorp, Machine Intelligence, Symbolics, Teknowlege и пр.

ЭС известны также как системы баз знаний (Knowledge Based Systems) — программные комплексы, способные решать узкопрофессиональные задачи наравне с человеком-экспертом. ЭС комбинируют программные технологии СИИ и БЗ, содержащие профессиональный опыт экспертов.

Подсистемы ЭКС

Подсистемами ЭКС являются (рис. 2.24):

база знаний (БЗ) — Knowledge Base;

механизм логического вывода (МЛВ) — Inference Engine;

подсистема   приобретения   знаний   (ППЗ)   —   Knowledge
Acquisition Subsystem;

подсистема разъяснения результатов, интерпретации ответов
(ПРР) —
Explaining Subsystem;

интерфейс   с   человеком-пользователем   (ИП)   —   Human
Interface.

База знаний. Существуют различные методы представления знаний, из которых наиболее распространенным является метод продукций или правил — база правил, база продукций (БП). В отличие от обычных БД, где данные хранятся в точной, фактической форме, БЗ содержит как факты (безусловные утверждения), так и условные высказывания (правила вывода — Inference Rules — типа if <усло-вие> then <действие>).

Факты, выводимые из правил, могут использоваться в качестве новых правил и пр. Важным свойством ЭС является возможность обработки неопределенной информации, которая лежит в основе всякой интеллектуальной деятельности. Существуют различные теории принятия решений, позволяющие осуществлять рациональный иыбор в условиях неопределенности. Они, как правило, состоят из двух разделов: общего, связанного с раскрытием понятия «неопределенность», и нормативного, оценивающего меру неопределенности полученных выводов.

Это, в частности — теория вероятностей, методы размытых множеств, теория возможности, метод очевидности (Dempster-Shafer), формализм «групп знания» (связан с сигнатурными таблицами Саму-ш и впервые использован в медицинской диагностической системе MDX) и пр. Фактор неопределенности может включаться в систему правил. Например, ЭС MYCIN игнорирует заключения с определенностью меньше 0,2.

Альтернативой БП являются системы фреймов (фреймы — I фуктуры, аналогичные записям в реляционных БД) — полезны при обработке объектов и их классов. Кроме того, известны средства логики предикатов, семантические сети, гибридные структуры.

Лаборатории СИИ Массачусетского Технологического институты и фирмы Xerox разрабатывают системы с базами моделей, которые могут делать выводы «по аналогии» (специалисты считают, что Га кого рода системы лучше соответствуют процессам мышления че-ювека, чем ЭС с правилами).

Механизм логического вывода интерпретирует правила и выпол-инст логический вывод. Он независим и может использоваться с р.| шичными БЗ. Известны следующие типы МЛВ:

управляемый  данными  (data  driven,  forward  chaining)  —
пользователь вводит совокупность фактов и система делает
выводы;

управляемый целями (goal driven, backward chaining) — движе
ние от целей, результатов к причинам, факторам. Этот про
цесс проще, так как не относящиеся к целям факты могут
быть игнорированы;

• смешанные типы — пользователь выбирает тип задачи, а сис
тема может задавать вопросы, чтобы приобрести необходимые
данные.

Подсистема разъяснения результатов. ЭС должна быть способной разъяснить пользователю линию рассуждений, если он запросит об этом, а также сообщить ему, какие сведения есть, а какие отсутствуют в БЗ.

Существуют следующие типы ПРР:

объяснение по запросам пользователя;

разъяснение стратегий системы при выводе заключений;

критический анализ решений, предложенных пользователем;

сообщение пользователю, какую дополнительную информа
цию он должен ввести в БЗ или указать в запросе.

Подсистема приобретения знаний. ЭС должна приобретать новые знания, удалять или модифицировать устаревшие — т. е. осуществлять редактирование БЗ. Поскольку БЗ отделена от МЛ В, она поддается автономному редактированию, что дает возможность развития ЭС в интерактивном режиме. Сначала создается прототип ЭС, который обрабатывает простые проблемы, затем БЗ расширяется. Идеальной ППЗ является автоматическая подсистема, действующая без вмешательства человека.

Интерфейс с человеком. Обеспечивает взаимодействие с непрограммирующим пользователем на языке, близком к естественному. ИП должен обеспечить как приобретение знаний при работе с экспертом, так и ввод запросов конечного пользователя и режим объяснения результатов.

Развитие ЭС

В 1970—1980-е гг. был разработан ряд прототипов ЭС (Knowledge Engineering Framework) - EMYCIN, ROSIE, KAS, EXPERT, OPS, AGE, HEARSAY — программные системы, настраивающиеся на предметную область путем загрузки в БЗ правил (продукций). Большинство таких систем в состоянии обрабатывать нечеткие правила и утверждения. Некоторые системы создавались без участия человека-эксперта, например TAXMAN была построена на основе справочников.

Существуют оболочки экспертных систем (Shell), реализующие ИП и МЛ В — EXSYS, Insight, ExpertEase и пр. БЗ и подсистема приобретения знаний должны разрабатываться пользователем. Эти системы позволяют обрабатывать до 5000 правил.

ЭС могут использоваться в следующих ролях: консультант, контролер, учитель, средство уточнения экспертизы, средство коммуникации, причем одну и ту же роль могут играть разные ЭС и наоборот;

ЭС могут использоваться для решения следующих классов проблем:

• проведение экспертизы, если специалист недоступен (дубли
кат эксперта);

• объединение мнений разных специалистов в одной БЗ (объе-

(

диненный эксперт). В ЭС GINESIS использован механизм согласования знаний (правила подтверждения). Если правила БЗ, сформулированные в результате общения с разными экспертами, совпадают, то они принимаются. В противном случае включаются вероятностные механизмы согласования для разрешения конфликта;

• запись и использование знаний по проблеме для обучения и
консультирования
(документирование).

Пределы использования ЭС

• слишком большое число правил (более 10 тыс.) требует много
времени на ввод БЗ и поиски ответа;

• ЭС применяется скорее для глубоких и узких, нежели для ши
роких и поверхностных задач;

• ЭС не приспособлены для эффективного использования имею
щихся БД, построенных по обычной технологии АИС;

ЭС не приспособлены для проблем, по которым нет согласия
экспертов;

дружественные ИП для ЭС только разрабатываются.

Кроме обычных ЭС, обеспечивающих передачу знаний от экспертов менее подготовленным пользователям, разрабатываются так-

системы разделения знаний, которые рассчитаны на использование самими экспертами, вкладывающими в них свой опыт, и пред-

пачены  для  предметных  областей,   включающих  несколько

чичных систем знаний, не связанных друг с другом логически. II качестве механизма координации разнородных фрагментов знаний могут использоваться интуитивные суждения пользователей.

Системы передачи знаний предназначены для стимулирования работы экспертов путем обмена суждениями и мнениями о них. Доi пение интуитивных суждений экспертов к их коллективному

Опыту позволяет выработать общий взгляд на предметную область и

Найти более эффективные решения отдельных проблем.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

35043. CAD/CAM системы среднего уровня на примере систем Cimatron, MasterCam, Solid Edge 585.5 KB
  Реферат по САПР на тему: CD CM системы среднего уровня на примере систем Cimtron MsterCm Solid Edge.5 MsterCm. На рынке программных продуктов широко используются два типа твердотельного геометрического ядра: Prsolid CIS К наиболее известным CD CM системам среднего уровня построенным на основе ядра CIS относятся: DEM Cimtron MsterCm utoCD 2000 Powermill CDdy Brvo К наиболее известным CD CM системам среднего уровня построенным на основе ядра Prsolid относятся: ...
35044. Программное обеспечение Consistent Software ElectriCS 3D 83 KB
  Реферат на тему: Программное обеспечение Consistent Softwre ElectriCS 3D Студент: Петров И.3 Назначение ElectriCS 3D.4 Предмет автоматизации ElectriCS 3D.4 Достоинства ElectriCS 3D.
35045. Изотопы в природе 156 KB
  Основная заслуга в открытии стабильных изотопов принадлежит английскому физику Ф. он установил что инертный газ неон атомный вес – 202 является смесью двух изотопов с атомными весами 20 и 22. Ученый проводил исследования на протяжении полутора десятилетий и обнаружил 210 стабильных изотопов большинства элементов. Химические элементы как правило представляют собой смесь изотопов т.
35047. Радиоэкология и ОС 99 KB
  В него не включают поступившие в окружающую среду искусственные радиоактивные вещества от испытаний ядерного оружия и от работы предприятий ядерного топливного цикла ЯТЦ. Загрязнение биосферы радионуклидами образовавшимися при испытаниях ядерного оружия. Испытания ядерного оружия в атмосфере были начаты США в 1945 г. большинство стран подписали Договор об ограничении испытаний ядерного оружия кроме подземных.
35048. ХИМИЧЕСКИЙ СОСТАВ АТМОСФЕРЫ 170.5 KB
  Отношение содержание инертных газов в атмосфере Земли к их содержанию в солнечной системе Такое различие указывает что земная атмосфера не есть производная солнечной атмосферы а образовалась при эволюции самой Земли. Если аргон третий по объему газ атмосферы выделился из горных пород значит и остальные газы могли поступить также. Особенно сильное воздействие живые организмы оказали на состав атмосферы.
35049. ГИДРОСФЕРА 118.5 KB
  Воды Мирового океана покрывают 2 3 поверхности планеты и образуют основную массу ее водной оболочки. Воды Мирового океана составляют около 93 всех вод биосферы поэтому можно считать что химический состав гидросферы в целом определяется главным образом химическим составом океанических вод. Существует мнение и не без основания что для Земли характерно постоянное присутствие воды на её поверхности. Катионы переходили сразу в раствор поэтому воды сразу же стали солеными.
35050. Биосфера Состав живого вещества 238 KB
  Сумма зольных элементов – это сложный итог взаимодействия живого вещества с земной корой. Поэтому изучение зольных элементов так же важно как и определение главных элементов в организме. С целью исключения влияния сильно варьирующих количеств воды и приведения данных о содержании химических элементов к выражению удобному для сравнения рассчитывают содержание элементов на абсолютно сухое органическое вещество высушенное до постоянной массы при температуре 102 – 105 оС. В этом случае получают значения содержания элементов не в реальных...
35051. Деформация природных биогеохимических циклов хозяйственной деятельностью человека 204.5 KB
  Значителен расход кислорода на окисление выплавляемых промышленностью металлов главным образом железа. Ежегодно поступающее в окружающую среду количество техногенных тяжелых металлов сопоставимо с массами металлов участвующих в глобальных процессах массообмена таблица 2.3 Массы тяжелых металлов вовлекаемых в техногенную и природную миграцию 103 т год по В. При выплавке металлов также выделяются в атмосферу крупные массы диоксида серы.