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

66851. Местоимения it, that 118 KB
  It is a new subject. It is very important for our future speciality. We shall study it for two years. 3. It is known that the knowledge of general engineering subjects is the basis for the study of special subjects. 4. It is said that the chemistry laboratory of our institute is good.
66852. Методы, техника и технология социологического исследования 140.5 KB
  Виды и типы анкетных вопросов: 1 по содержанию вопросы о фактах сознания отношения поведения личности респондента; 2 по форме открытые закрытые полузакрытые прямые и косвенные; 3 по методической функции основные и неосновные вопросы-фильтры вопросы-ловушки и др.
66853. Инженерная геодезия 308.5 KB
  Основная задача инженерно-геодезических изысканий при проектировании сооружений линейного типа сводится к определению на местности оси сооружения (трассы) в плане и по высоте. Рассмотрим порядок наиболее типичной программы геодезических работ применительно к дорожным изысканиям.
66858. Архитектура ЭВМ. Взаимодействие подсистем ЭВМ через магистраль. Структура магистрали 120.89 KB
  Шина данных шина предназначенная для передачи информации. На материнской плате шина может также состоять из множества параллельно идущих через всех потребителей данных проводников например в архитектуре IBM PC. Основной характеристикой шины данных является её ширина в битах.