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

7413. Відповідальність державних службовців за інші правопорушення, повязані з корупцією 301.5 KB
  Мета даної роботи - розкрити поняття, зміст, основні характеристики та властивості інших правопорушень, пов’язаних з корупцією в галузі державної служби, а також по можливості визначити місце цих понять в системі українського законодавства.
7414. Сумматоры с параллельным переносом 126.5 KB
  Тема: Сумматоры с параллельным переносом Сумматоры с параллельным переносом - сумматоры, в которых сложение выполняется как поразрядная операция. Применяются в устройствах с высоким быстродействием микроопераций сложения. При этом старают...
7415. Методы изготовления и прокладки оптических кабелей 168 KB
  Методы изготовления и прокладки оптических кабелей. Технологический процесс изготовления оптического кабеля базируется на основных принципах кабельной технологии. Однако для практической реализации разнообразных конструкций ОК, обладающих отличитель...
7416. Программируемые логические матрицы 240 KB
  Тема: Программируемые логические матрицы Программируемая логическая матрица (ПЛМ) - это универсальная структура, позволяющая запрограммировать систему булевых функций путем организации связи между вертикальными и горизонтальными шинами. Набор э...
7417. Соединение оптических волокон 645 KB
  Соединение оптических волокон Соединение оптических волокон является наиболее ответственной операцией при монтаже кабеля, предопределяющей качество и дальность связи по ВОЛС. Соединение волокон и монтаж кабелей производятся как в процессе производст...
7418. Микропроцессоры (МП) и их характеристика 83.5 KB
  Тема: Микропроцессоры (МП) Микропроцессорами называются цифровые устройства, осуществляющие вычисления в соответствии с заданным законом функционирования, которые выполнены в виде интегральной схемы. Микропроцессоры (МП) по применимости класси...
7419. Синтез управляющих автоматов. Таблица переходов автомата Мили 82 KB
  Тема: Синтез управляющих автоматов. Таблица переходов автомата Мили. Таблица переходов используется для построения комбинационных частей автомата Мили, в частности - для определения функций возбуждения элементов памяти и определения функций вых...
7420. Основные принципы проектирования и эксплуатационно-технического обслуживания ВОЛС 267 KB
  Основные принципы проектирования и эксплуатационно-технического обслуживания ВОЛС. Требования к ВОЛС. Проектирование систем волоконно-оптической связи следует начинать с определения предъявляемых к системе требоваий, что определит в дальнейшем сам п...
7421. Микропрограммные автоматы с программируемой логикой (МПА с ПЛ) 87 KB
  Тема: Микропрограммные автоматы с программируемой логикой(МПА с ПЛ) МПА с ПЛ используется для построения устройств управления. Они функционируют автоматически автоматам Мили и Мура, которые строятся на жесткой логике. Отличительная способность...