8117

Понятие экспертной системы. Основные особенности, архитектура и классификация ЭС. Этапы разработки и стадии жизненного цикла ЭС

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Понятие экспертной системы. Основные особенности, архитектура и классификация ЭС. Этапы разработки и стадии жизненного цикла ЭС. (Конспект) Понятие экспертной системы. Экспертная система (ЭС) - компьютерная система, использующая знания эксперта...

Русский

2013-02-04

69 KB

30 чел.

Понятие экспертной системы. Основные особенности, архитектура и классификация ЭС. Этапы разработки и стадии жизненного цикла ЭС.

(Конспект)

Понятие экспертной системы.

Экспертная система (ЭС) – компьютерная система, использующая знания эксперта для высокоэффективного решения задач в проблемной области, для которой традиционные формальные методы решения неизвестны или неприменимы вследствие имеющихся ограничений.

Первые ЭС начали разрабатываться в середине 60-х годов прошлого века для решения задач медицинской диагностики (система MYCIN), определения структуры сложных молекул по данным масс-спектрограмм (система DENDRAL), определения залежей полезных ископаемых (система PROSPECTOR) и др. В течение 70-х и 80-х годов прошлого века шло активное развитие и формирование инженерии знаний, как важнейшего направления в рамках искусственного интеллекта (ИИ). В настоящее время ЭС широко используется в самых различных областях.

Отличительной чертой данного класса систем является использование для решения задач знаний опытного эксперта.

Кассы задач, в которых используются ЭС:

  •  интерпретация – составление смыслового описания ситуации по наблюдаемым данным – распознавание образов, понимание речи и т. п. (SPE - определение концентрации гамма-глобулина в крови);
  •  медицинская и техническая диагностика – определение причин неисправностей по результатам наблюдений (MYCIN - диагностика бактериальных инфекций);
  •  прогнозирование – определение вероятных последствий наблюдаемых ситуаций – предсказание погоды, урожая, курса валют и т.п. (PLANT/cd - определения потерь урожая от черной совки);
  •  планирование – определение последовательности действий, приводящих к желаемой цели – планирование действий робота, маршрута движения (TATR - планирование авиаударов по аэродромам противника);
  •  управление – целенаправленное воздействие на объект (применяется в задачах, где традиционные модели автоматического управления неприменимы или неэффективны: управление деловой активностью, боем, воздушным движением и т.п.);
  •  мониторинг – сравнение результатов наблюдений с ожидаемыми или желаемыми (медицинский и экологический мониторинг, атомные электростанции);
  •  обучение – диагностика, формирование и коррекция знания и навыков обучаемого GUIDON - обучение студентов-медиков (антибактериальная терапия);.
  •  отладка - составление рецептов исправления неправильного функционирования системы. ONCOCIN - планирование химиотерапевтического лечения;
  •  ремонт - выполнение последовательности предписанных исправлений. TQMSTUNE - настройка масс-спектрометра.
  •  проектирование - построение конфигурации объектов при заданных ограничениях. XCON (R1) - выбор оптимальной конфигурации аппаратных средств (VAX).

На рис. 13.1 представлена обобщенная архитектура ЭС.

Интерфейс ЭС с внешней средой поддерживает взаимодействие ЭС с внешним миром на всех стадиях жизненного цикла системы и включает две компоненты: интерфейс разработчика и интерфейс пользователя. Интерфейс разработчика используется на этапе разработки ЭС, его основной функцией является поддержка процесса наполнения базы знаний (БЗ). Обычно эта функция выполняется экспертом в предметной области во взаимодействии с инженером по знаниям. Интерфейс пользователя поддерживает общение пользователя с системой в режиме консультации или взаимодействие ЭС с техническими средствами (в случае ее встроенного применения) на этапе ее использования.

Компонента приобретения знаний предназначена для занесения в БЗ новых знаний и модификации имеющихся, как на этапе начального обучения ЭС, так и в режиме ее дообучения в процессе эксплуатации. Ее задачей, в частности, является преобразование знаний в форму, позволяющую машине логических выводов (МЛВ) использовать их в процессе работы.

Рабочая память или база данных (БД) хранит факты о текущем состоянии предметной области, промежуточных и окончательных результатах вывода.

База знаний служит для хранения знаний о проблемной области. Форма хранения соответствует выбранной модели представления знаний.

Машина логических выводов (МЛВ) или интерпретатор осуществляет вывод решения задачи на основе имеющихся в системе знаний и фактов. БД, БЗ и МЛВ составляют ядро ЭС.

Подсистема объяснения обеспечивает трассировку хода вывода решения и предоставление по требованию пользователя объяснения вывода с нужной степенью детализации. Эта функция исключительно важна для ЭС, т.к. при принятии ответственных решений на основе рекомендаций ЭС пользователь, как правило, желает знать, каким образом они были получены.

Этапы разработки и стадии жизненного цикла ЭС.

В процессе разработки ЭС принято выделять пять взаимодействующих и частично пересекающихся этапов: идентификация, концептуализация, формализация, реализация и тестирование.

Этап идентификации – происходит осмысление необходимости решения задачи методами инженерии знаний, уточняются цели и задачи ЭС,  определяются участники процесса разработки и их роли, а также требуемые ресурсы, в том числе возможные источники знаний.

Этап концептуализации – строится концептуальная модель проблемной области, т. е. выделяются ключевые понятия, свойства и отношения, необходимые для описания процесса решения задачи. Задача инженера по знаниям на этом этапе состоит в том, чтобы определить, достаточно ли выделенных ключевых понятий и отношений для описания всех имеющихся примеров.

Этап формализации – построенная концептуальная модель представляется с использованием выбранных формальных моделей представления знаний. На этом же этапе принимается решение о выборе инструментальных программных средств проектирования ЭС, либо о разработке своих собственных.

Этап реализации – создается один или несколько прототипов ЭС, решающих требуемые задачи. На этом этапе выбираются структуры данных и реализуются правила вывода и управляющие стратегии, принятые на этапе формализации, устраняются несоответствия между спецификациями структур данных, правил и схем управления.

Этап тестирования – осуществляется оценка работы программы-прототипа на различных входных воздействиях, выявляются ситуации неадекватных решений  и определяются их причины.

По степени проработанности и отлаженности в жизненном цикле ЭС выделяют пять стадий: демонстрационный прототип, исследовательский прототип, действующий прототип, промышленная система и коммерческая система.

Демонстрационный прототип решает часть требуемых задач, подтверждая потенциальную применимость методов инженерии знаний и принципиальную осуществимость разработки.  

Исследовательский прототип решает все требуемые задачи, но не полностью отлажен и неустойчив в работе.

Действующий прототип надежно решает все задачи, но для решение сложных задач может потребоваться чрезмерно много времени и/или памяти.

Промышленная система обеспечивает высокое качество, надежность, быстродействие и эффективность работы в реальных условиях эксплуатации.

Коммерческая система пригодна для продажи различным потребителям.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

8562. Бодрийяр. Общество потребления 50 KB
  Ж. Бодрийяр.Общество потребления Существует сегодня вокруг нас своего рода фантастическая очевидность потребления и изобилия, основанная на умножении богатств, услуг, материальных благ и составляющая род глубокой мутации в экологии человеческо...
8563. Боэций. О родах и видах 48.5 KB
  Боэций. О родах и видах Аристотель написал книгу, которая называется О десяти категориях с той целью, чтобы посредством немногих родовых обозначений сделать доступным пониманию бесконечное многообразие вещей, неохватное для знания чтобы, таким обра...
8564. Бэкон о методе 49 KB
  Ф. Бэкон о методе Те, кто осмелился говорить о природе как об исследованном уже предмете, делали ли они это из самоуверенности или из тщеславия и привычки поучать - нанесли величайший ущерб философии и наукам. Ибо, насколько они были сильны для того...
8565. Декарт. О методе 41 KB
  Р. Декарт. О методе Здравомыслие (bonsens) есть вещь, распределённая справедливее всего каждый считает себя настолько им наделённым, что даже те, кого всего труднее удовлетворить в каком-либо другом отношении, обыкновенно не стремятся иметь з...
8566. Камю. О проблеме самоубийства 39 KB
  А. Камю. О проблеме самоубийства Есть лишь одна по-настоящему серьезная философская проблема - проблема самоубийства. Решить, стоит или не стоит жизнь того, чтобы ее прожить - значит ответить на фундаментальный вопрос философии. Все остальное...
8567. Кант об априорных основаниях познания 60.5 KB
  И. Кант об априорных основаниях познания Метафизическое познание должно содержать исключительно суждение apriori, этого требует особенность его источников. Но какое бы происхождение и какую бы логическую форму ни имели суждения, во всяком случ...
8568. Мамардашвили. О понятии философии 49.5 KB
  М. К. Мамардашвили. О понятии философии На мой взгляд, смысл философии становится понятнее, если мы будем сопоставлять ее или, точнее, говорить о ней не как о науке или о картине мира, наукой представляемой, а сопоставлять ее, прежде всего, с тем ме...
8569. Мамардашвили. Появление философии на фоне мифа 37.5 KB
  М. К. Мамардашвили. Появление философии на фоне мифа Философия появилась в VI веке до н. э., когда фактически одновременно в разных местах людьми с определенными именами были выполнены какие-то акты, которые и были названы философскими. Скажем, слов...
8570. Ницше. О сверхчеловеке 55.5 KB
  Ф. Ницше. О сверхчеловеке Придя в ближайший город, лежащий за лесом, Заратустра нашёл там множество народа, собравшегося на базарной площади: ибо ему обещано было зрелище - плясун на канате. И Заратустра говорил так к народу: Я учу вас о сверхчелове...