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

19 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

18584. Автоматизация управления технологическими процессами 45.5 KB
  Автоматизация управления технологическими процессами В автоматизированных системах управления технологическими процессами часто называемых системами промышленной автоматизации можно выделить свои иерархические уровни. На верхнем диспетчерском уровне АСУТП ос...
18585. Автоматизированные системы делопроизводства 37 KB
  Автоматизированные системы делопроизводства Информационные технологии и АСУ документами и документооборотом пользуются все возрастающим вниманием среди предприятий и фирм различного профиля поскольку организация работы с документами существенно влияет на эффекти...
18586. Инструментальные средства концептуального проектирования автоматизированных систем 41.5 KB
  Инструментальные средства концептуального проектирования автоматизированных систем В современных информационных технологиях важное место отводится инструментальным средствам и средам разработки АС в частности системам разработки и сопровождения их ПО. Эти технол
18587. Функции в языке ANSI C 2.74 MB
  Задача лабораторной работы состоит в практическом освоении основ создания собственных функций, написание приложения по индивидуальному варианту.
18588. Спецификации проектов программных систем 42 KB
  Спецификации проектов программных систем Важное значение в процессе разработки ПО имеют средства спецификации проектов ПО. Средства спецификации в значительной мере определяют суть методов CASE. Способы и средства спецификации классифицируют по базовой методологии
18589. Среды быстрой разработки приложений 36 KB
  Среды быстрой разработки приложений CASEсистемы часто отождествляют с инструментальными средами разработки ПО называемыми средами быстрой разработки приложений RAD Rapid Application Development. Примерами широко известных инструментальных сред RAD являются Visual Basic Delphi PowerBuilder фи
18590. Компонентно-ориентированные технологии 53.5 KB
  Компонентноориентированные технологии Появление компонентноориентированных технологий вызвано необходимостью повышения эффективности разработки сложных программных систем являющихся в условиях использования корпоративных и глобальных вычислительных сетей рас...
18591. Пример реализации компонентно-ориентированной технологии в САПР 36 KB
  Пример реализации компонентноориентированной технологии в САПР Основные идеи компонентноориентированной объектной технологии с созданием расширенных специализированных библиотек компонентов реализованы в системе CAS.CADE Computer Aided Software / Computer Aided Design Engineering фирмы Ma...
18592. Системные среды автоматизированных систем. Назначение системных сред автоматизированных систем 30.5 KB
  Системные среды автоматизированных систем Назначение системных сред автоматизированных систем Системы автоматизированного проектирования относятся к числу наиболее сложных и наукоемких АС. Наряду с выполнением собственно проектных процедур необходимо автоматизи...