2172

Експертні системи

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Проблеми створення систем із штучним інтелектом. Експертні системи (ЕС) та їх характеристики. Поняття знань та відмінності їх від даних. Структура ЕС.

Украинкский

2013-01-06

60.89 KB

21 чел.

Лекція 3. Експертні системи

План

1. Проблеми створення систем із штучним інтелектом.

2. Експертні системи (ЕС) та їх характеристики.

3. Поняття знань та відмінності їх від даних.

4. Структура ЕС.

1. Проблеми створення систем із штучним інтелектом

Інтелектуальна діяльність ― це дії та розумові висновки людей в нестандартних ситуаціях, коли алгоритм задачі, яка постала перед спеціалістом, апріорі невідомий. Системи, які здатні виконувати операції, імітуючи інтелектуальні функції людини, називаються системами із штучним інтелектом. Створення цих систем потребує вирішення декількох груп проблем.

Проблема імітації творчих процесів ― розробка ком-п’ютерних програм, які відтворюють процедури, пов’язані з творчою розумовою діяльністю людини (гра в шахи, математ. задачі).

Проблема інтелектуалізації ЕОМ ― вміння ЕОМ виконувати логічні операції та розумові висновки з орієнтацією на користувачів-непрофесіоналів (системи спілкування, бази знань, системи прийняття рішень).

Проблема розробки нових технологій розв’язання задач ― принципи обробки, при яких виконується маніпулювання не лише даними, але й знаннями, подібно до того як це роблять спеціалісти, виконуючи творчу роботу,

Проблема створення інтелектуальних роботів  інтелектуальні роботи здатні сприймати інформацію про зовнішнє середовище та адекватно виконувати певні дії.

Розвиток інтелектуальних систем  пов’язаний з розробкою експертних систем, а також комп’ютерних СППР.

2. Експертні системи (ЕС) та їх характеристики

Експертна система (ЕС) ― це комп’ютерна система, яка втілює досвід та знання експерта в певній галузі. ЕС на основі обробки знань може давати інтелектуальні поради, приймати рішення на рівні експерта-професіонала, а також пояснювати хід розв’язування задачі в разі відшукання різних рішень.

Основні характеристики ЕС такі:

  1.  ЕС обмежена певною предметною областю.
  2.  ЕС повинна вміти приймати рішення при неповних чи неточних даних.
  3.  ЕС повинна вміти пояснювати свої дії при розв’язуванні задач.
  4.  ЕС повинна мати властивість розширення та нарощування функцій.
  5.  ЕС повинна вміти імітувати діяльність висококваліфікованого спеціаліста (експерта).
  6.  ЕС при розв’язанні задач використовує, як правило, не точні алгоритми, а евристики (методи, які спираються на досвід та знання експертів).

Головні відмінності систем обробки даних (СОД) від ЕС такі:

  1.  Результатом роботи ЕС є інтелектуальна порада, що має вигляд тексту, а не машинограма або відеограма в табличному вигляді.
  2.   В основу ЕС покладено технологію обробки символьної, а не числової інформації, що здебільшого подається у формі правил.
  3.  Конструкція СОД: ДАНІ+АЛГОРИТМ=СОД;

Конструкція ЕС: ЗНАННЯ+РОЗУМОВИЙ ВИСНОВОК=ЕС.

  1.  В архітектурі ЕС є блоки, яких немає в СОД:

1) блок бази знань; 2) блок пояснень; 3) блок нагромадження знань.

3. Поняття знань та відмінності їх від даних

В системах із штучним інтелектом знання, а не дані, є інформаційним об’єктом для обробки на ЕОМ. Знання ― це набір фактів (класів об’єктів та зв’язків між ними), що характеризують певну предметну область, процедур та правил маніпулювання фактами, а також інформація про те, коли і як потрібно використовувати ті чи інші процедури.

Основні відмінності знань від даних такі:

1. Внутрішня інтерпретація. Дані дістають семантичну інтерпретацію лише після обробки їх відповідними програми, а знання завжди несуть в собі змістовну інформацію.

2. Наявність ситуативних зв’язків. Знання пов’язані не лише структурно, але й відбивають закономірності між фактами, процесами, явищами та причинно–наслідковими відношеннями між ними.

3. Активність знань.  Суперечливість у знаннях та їх неповнота є стимулом до появи нових знань та їх поповнення.

4. Різна форма подання. Дані це кількісні характеристики, які здебільшого подаються в цифровому вигляді, а знання – переважно якісні характеристики, які подаються у вигляді текстової інформації.

Знання бувають двох типів: декларативні та процедурні.

Декларативні знання ― це факти, тобто класи об’єктів і зв’язки між ними, які не містять у явному вигляді опис процедур перетворення знань. Ці знання є певною множиною тверджень, які не залежать від того, де і коли вони використовуються. Розв’язання задачі в такій області знань грунтується на пошуку, що відбувається у множині можливих станів предметної області.

Процедурні знання ― це набір певних процедур перетворення знань як даних. При процедурному поданні знань немає потреби зберігати інформацію про всі можливі стани предметної області, а достатньо мати опис початкового стану та процедур, що генерують необхідні стани на основі початкового.

4. Структура ЕС

Структура ЕС показана на рис. 1. 

Знання

першого роду

Знання

другого роду

Експерт

Інженер з питань знань

Користувач

Блок спілкування

Блок рішень

Блок логічного виводу

Блок керування

База знань

екстенсіональна частина

інтенсіональна частина

Блок нагромадження знань

Блок

пояснень

Рис1. Структура експертної системи.

База знань ― це сукупність відомостей про предметну область, для якої розробляється ЕС. Для наповнення бази знань запрошуються висококваліфіковані спеціалісти в тій галузі, для якої розробляється ЕС. Вони відіграють роль експертів і мають завдання описати всі відомі знання для функціонування ЕС.

Знання першого роду ― це загальновідомі факти, явища, закономірності, які визнані в даній предметній області та опубліковані. Знання другого роду ― це набір емпіричних правил та інтуїтивних висновків, якими користуються спеціалісти, приймаючи рішення в умовах невизначеності за наявності неповної суперечливої інформації. У базі знань ЕС переважають знання першого роду, але й повинні бути знання другого роду, тому що їх відсутність вказує на невміння експертів сформулювати свої знання.

Інженер з питань знань структурує і записує в базу знання, які подали експерти, з врахуванням правил побудови моделі знань проектованої ЕС.

Блок спілкування з користувачем або інтерфейс користувача необхідний для організації діалогу між системою та користувачем. Основна вимога до цього блоку ― реалізація спілкування природною мовою користувача.

Блок рішень, дії якого подібні до міркувань людини-експерта, необхідний для пошуку і побудови логічних висновків, які видає користувачеві ЕС. Цей блок виконує функції управління процесом пошуку розв’язків, тобто він визначає спосіб і послідовність використання різних правил та процедур. Блок рішень складається  з двох таких частин: блока логічного виводу та блока керування.

Блок логічного виводу виконує дії, аналогічні до інтелектуальної діяльності спеціаліста, коли той приймає рішення, і основною функцією цього блоку є побудова логічного висновку на основі знань, які зберігаються в базі знань. Блок керування управляє процесом пошуку рішення, тобто визначає послідовність використання різних процедур маніпулювання знаннями.

В базі знань усі наявні знання поділяються на інтенсіональні  та екстенсіональні.  Інтенсіональні (абстрактні) знання ― це понятійні (концептуальні) знання про об’єкти предметної області та зв’язки між ними. Екстенсіональні (конкретні) знання ― це кількісні характеристики інтенсіональної частини знань, тобто база даних ЕС.

Блок пояснень служить для видачі за запитом користувача послідовності логічних висновків та міркувань, якими оперувала система в процесі пошуку рішення. Відповідальність за прийняття рішень несе особисто користувач, а не експерти, на базі знань яких ЕС приймала рішення. Цей блок дає змогу використовувати ЕС також для процесу навчання.

Блок нагромадження знань дає змогу експертам завантажувати базу знань та редагувати знання, які знаходяться в базі.      Функція цього блоку полягає у формуванні емпіричних залежностей із неповних знань, тобто отримання знань першого роду на основі знань другого роду. Через складність цієї функції не всі ЕС мають у своєму складі цей блок. На даний час виникло питання автоматизованого набуття знань ЕС. Актуалізацію, коригування та розширення знань ЕС через процес навчання ЕС можна звести до створення  нових понять і правил на основі існуючих та підключення їх в базу знань з виконанням умови несуперечливості знань.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

65649. ФІЗИЧНА РЕАБІЛІТАЦІЯ ОСІБ СТАРШОГО ШКІЛЬНОГО ТА ЮНАЦЬКОГО ВІКУ ХВОРИХ НА ГЕМОФІЛІЮ З КОМБІНОВАНИМИ КОНТРАКТУРАМИ КОЛІННОГО СУГЛОБА 152 KB
  За відсутності їх вчасного та адекватного лікування майже у 9095 хворих на гемофілію розвиваються комбіновані ураження опорно-рухового апарату ОРА що супроводжується тяжкою інвалідизацією та погіршенням якості життя збільшує економічні витрати суспільства на лікувальні реабілітаційні та соціальні заходи Суховій М.
65650. ТЕМА ОЦІНКИ РИЗИКУ РОЗВИТКУ ПРОФЕСІЙНО ОБУМОВЛЕНИХ ЗАХВОРЮВАНЬ НА ОСНОВІ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ 2.72 MB
  Огляд робіт присвячених дослідженню процесів розвитку професійних або професійно обумовлених захворювань показує що до теперішнього часу в достатній мірі сформовані основні наукові уявлення про фактори ризику які обумовлені шкідливими умовами...
65651. КЛІНІКО-ПАТОГЕНЕТИЧНА ХАРАКТЕРИСТИКА УРАЖЕНЬ ПЕЧІНКИ ПРИ ІНФЕКЦІЙНОМУ МОНОНУКЛЕОЗІ У ДІТЕЙ 194.5 KB
  Все вищезазначене стало підґрунтям для дослідження особливостей імунної реактивності та портальної гемодинаміки при різних варіантах ураження печінки у хворих на ІМ. Це дозволить, на наш погляд, з нових позицій уточнити та поглибити знання патогенезу захворювання, розширити можливості...
65652. Управління капіталом підприємства на засадах контролінгу 244.5 KB
  З розвитком економіки ускладнюється розуміння змісту капіталу і системи управління ним. Питання управління різноманітними видами капіталу підприємства розглядаються у роботах вітчизняних та зарубіжних вчених сучасності: М. Проте в основному автори досліджують окремо фінансову фізичну...
65653. Геометричне моделювання сім’ї кривих з урахуванням впливу попередніх елементів на наступні 1.04 MB
  Ефективний підхід, що може бути покладений в основу таких способів, полягає у побудові елементів сім’ї кривих складної геометричної форми. В задачах геометричного моделювання гетерогенних процесів ці криві виступають як геометричні моделі ліній розділу фаз розвитку процесу.
65654. Патологічна схильність до азартних ігор (клініка, терапія та реабілітація) 644.5 KB
  Ситуація, що пов’язана з адиктивною поведінкою, є досить проблемною для багатьох країн світу, у тому числі, і України. Причина полягає у докорінній відмінності стереотипів мислення та світогляду послідовних генерацій, що виховувались у різних соціально-економічних умовах, а також через затяжну політичну...
65656. Подолання дезорганізації діяльності підрозділів промислового підприємства 198.5 KB
  Надмірна організованість діяльності підприємств є одним з чинників зниження стійкості їхньої діяльності втрати креативності в цій діяльності. Це зумовлює необхідність і доцільність надання певної свободи дій окремим працівникам та...
65657. Система педагогічних задач як засіб формування професійних умінь учителів початкових класів 284.5 KB
  Домінуючою на сучасному етапі й у прогнозованому майбутньому розвитку вищої професійної школи є парадигма особистісно зорієнтованої освіти, концепції та моделі її реалізації через компетентнісний підхід. У зв’язку з цим перетворення всіх компонентів стосуються не лише структурних складових...