Что характерно для систем, основанных на знаниях?

     Появление формальных систем было обусловлено  осознанием того факта, что совершенно различные системы, будь то технические, социальные, экономические или биологические, обладают глубоким сходством. В формальной системе (ФС), оперирующей теми или иными символами, эти символы воспринимаются просто как элементы, с которыми обращаются согласно определенным правилам, зависящим только от формы выражений, образованных из символов. Понятие истинности появляется только в связи с возможными приложениями (интерпретациями) этой системы. Формальные системы - это аксиоматические системы, т.е. системы с наличием определенного числа исходных заранее выбранных и фиксированных высказываний, называемых аксиомами. Формальная система считается заданной, если выполнены следующие условия. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

II. Экспертные системы - структура , методология разработки и их преимущества.

     Экспертные  системы — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифици­­рованных пользователей. 

     Базовая структура экспертной системы приведена на рис.  

     

     Структурные элементы, составляющие экспертную систему, выполняют следующие функции.

     База  знаний реализует функции представления  знаний в конкретной предметной области  и управление ими.

     Механизм  логических выводов выполняет логические выводы на основании знаний, имеющихся в базе знаний.

     Пользовательский  интерфейс необходим для правильной передачи ответов пользователю, иначе  пользоваться системой крайне неудобно.

     Модуль  приобретения знаний необходим для  получения знаний от эксперта, поддержки  базы знаний и дополнения ее при необходимости.

     Модуль  ответов и объяснений формирует  заключение экспертной системы и  представляет различные комментарии, прилагаемые к заключению, а также объясняет мотивы заключения.

     Перечисленные структурные элементы являются наиболее характерными, хотя в реальных экспертных системах их функции могут быть соответствующим образом усилены или расширены.

     Знания  в базе знаний представлены в конкретной форме и организация базы знаний позволяет их легко определять, модифицировать и пополнять. Решение задач с помощью логического вывода на основе знаний хра­нящихся в базе знаний, реализуется автономным механизмом логического вывода. Хотя оба эти компонента системы с точки зрения ее структуры являются независимыми, они находятся в тесной связи между собой и опре­деление модели представления знаний накладывает ограничения на выбор соответствующего механизма логичес­ких выводов.

     Класс экспертных систем сегодня объединяет несколько тысяч различных программных  комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям: решаемая задача, связь с реальным временем, тип ЭВМ, степень интеграции.

       Разработка интеллектуальных информационных  систем отличается от создания  обычного программного продукта. Опыт разработки ранних экспертных  систем показал, что использование традиционной технологии програм­мирования либо чрезмерно затягивает процесс разработки, либо вообще приводит к отрицательному результату. Это связано главным образом с необходимостью модифицировать принципы и способы построения по мере того, как увеличивается знание разработчиков о проблемной области.

     Известно, что большая часть знаний в  конкретной предметной области остается личной собственностью эксперта. Наибольшую проблему при разработке экспертной системы представляет процедура  получения знаний у эксперта и занесения их в базу знаний, называемая извлечением знаний. Это происходит не потому, что он не хочет разглашать своих секретов, а потому, что не в состоянии сделать это — ведь эксперт знает гораздо больше, чем сам осознает. Для выявления знаний эксперта  и их формализации на протяжении всего периода разработки с ним взаимодействует инженер по знаниям.

     Чтобы избежать дорогостоящих и безуспешных  попыток,  был разработан набор  рекомендаций для того, чтобы определить, является ли проблема подходящей для решения с помощью экспертной системы:

     ·  Потребность в решении должна соответствовать затратам  на ее  разработку.  Суммы затрат и полученная  выгода должны быть реалистическими.

     · Невозможно использовать знания человека-эксперта там, где это необходимо. Если  «экспертные»  знания широко распространены, то маловероятно, что стоит разрабатывать экспертную  систему. Однако в таких областях как  разведка нефти и медицина могут быть  редкие специализированные знания, которыми можно недорого  снабдить экспертную систему, и не использовать очень высоко оплачиваемого  эксперта.

     · Проблема может быть решена с использованием символических методов рассуждения.

     · Проблема хорошо  структурирована и не требует применения знаний, основанных на здравом смысле. Знания, основанные на здравом смысле, хорошо  известны, поэтому их незачем  фиксировать и представлять.

     · Проблема не может быть легко решена с использованием более традиционных вычислительных методов. Если имеется хорошее алгоритмическое решение проблемы,  не следует использовать экспертную систему. 

     ·  Существуют эксперты в данной проблемной области. Поскольку экспертная система  проектируется для  успешной работы, весьма существенно, чтобы эксперты желали помогать при ее проектировании, а не считали, что их работе угрожают. Кроме того необходима поддержка администрации и потенциальных пользователей. 

     ·    Проблема имеет подходящий  размер и область применения.  Как правило, проблема требует применения знаний высоко специализированных экспертов, но  человек-эксперт должен тратить на ее решение короткое время,  максимум  час.

     В настоящее время сложилась последовательность действий при разработке экспертных систем. Она включает следующие этапы: идентификация, получение знаний, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование и опытная эксплуатация.

     На  этапе опытной эксплуатации проверяется  пригодность экспертной системы  для конечного пользователя. Пригодность  определяется в основном удобством  и полезностью разработки. Под  полезностью понимается способность экспертной системы определять в ходе диалога потребности пользователя, выявлять и устранять причины неудач в работе, а также удовлетворять указанные потребности пользователя (решать поставленные задачи). Удобство работы подразумевает естественность взаимодействия с экспертной системой, гибкость (способность системы настраиваться на различных пользователей, а также учитывать изменения в квалификации одного и того же пользователя) и устойчивость системы к ошибкам (способность не выходить из строя при ошибочных действиях пользователя).

     После успешного завершения этапа опытной  эксплуатации экспертная система классифицируется как коммерческая система, пригодная  не только для собственного использования, но и для продажи различным  по­требителям.

       В настоящее время имеются средства, ускоряющие проектирование и разработку ЭС. Их называют инструментальными средствами, или просто инструментарием. Иными словами, под инструментальными средствами понимают совокупность аппаратного и программного обеспечения, позволяющего создавать прикладные системы, основанные на знаниях.

     Среди программных инструментальных средств  выделяют следующие большие группы:

     ·       символьные языки программирования (LISP, INTERLISP, SMALLTALK);

     ·       языки инженерии знаний, то есть языки программирования, позволяющие реализовать один из способов представления знаний (OPS5, LOOPS, KES, Prolog);

     ·        оболочки экспертных систем (или пустые экспертные системы), то есть системы, не содержащие знаний ни о какой  предметной области (EMYCIN, ЭКО, ЭКСПЕРТ, EXSYS RuleBook, Expert System Creator и др.) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение

     Процесс создания систем, основанных на знаниях (в том числе экспертных систем) претерпел значительные изменения  за последнее десятилетие. Благодаря  появлению специальных инструментальных средств сократились сроки разработки, значительно снизилась трудоемкость.

     Успех разработки экспертной системы на 80 процентов обеспечивается удачным  выбором инструментальных средств. Основным принципом, которым следует  руководствоваться при их выборе, является принцип общности. Он заключается в выборе средства со степенью общности, достаточной для решения задачи. В то же время практика показала нецелесообразность выбора инструментального средства с избыточными возможностями, так как это требует дополнительных расходов памяти, средств, времени и иногда понижает гибкость системы.

     При выборе инструментария необходимо учитывать  характеристики задачи, возможность  ее реализации и особенности встроенных средств самого инструментария по интерпретации элементов разрабатываемой ЭС.

     Для оценки инструментария ЭС была разработана  система критериев, характеризующая  эти программные системы. Критерии структурно были разделены на три  группы, учитывающие синтаксические, семантические и прагматические особенности инструментальных средств. Далее качественные наборы значений каждого критерия были количественно оценены, образовав численные шкалы значений.

     Перед началом консультации с системой пользователь может вручную определить коэффициенты относительной значимости или выбрать один из подготовленных заранее наборов. В ходе консультации с метаэкспертной системой он, отвечая на вопросы, формирует "идеальную точку", косвенно определяя количественные значения критериев. После окончания консультации сформированная виртуально наилучшая альтернатива ("идеальная точка") подается в блок многокритериальной оптимизации, выходными данными которого является список значений интегрального критерия для каждой альтернативы, представленный в графической или табличной форме, на основе которого принимается решение о выборе наиболее подходящей для решения поставленных задач инструментальной оболочки.

     Переход к рыночным отношениям в экономике  и научно-технический прогресс чрезвычайно  ускорили темпы внедрения во все  сферы социально-экономической жизни российского общества последних достижений в области информатизации. Сфера применения новых информационных технологий на базе ПЭВМ и развитых средств коммуникаций в экономике очень обширна и включает различные аспекты, начиная от обеспечения простейших функций служебной переписки до системного анализа и поддержки сложных задач принятия решений. Персональные компьютеры, средства массовой информации и различного вида коммуникации позволяют учреждениям, предприятиям, фирмам, организациям получать в полном объеме всю необходимую информацию для реализации своих профессиональных, образовательных, культурных и даже бытовых интересов. Информационные процессы как активные силы взаимосвязи внутри и между экономическими объектами хозяйствования строятся на использовании разнообразных технологических решений и дают возможность отнести информацию к разряду наиболее важных, ценных и дорогостоящих ресурсов, экономящих трудовые, материальные и финансовые средства. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  литературы:

1. Компьютерные технологии обработки информации: Учеб. пос.; Под ред.    С.В. Назарова. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 242 с.

2. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ./ Под ред. И.Ф. Шахнова. – М.: Радио и связь, 1981. – 650с.

3. Теория выбора и принятия решений: Учебное пособие / И.М. Макаров, Т.М. Виноградская, А.А.Рубчинский, В.Б.Соколов. – М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1998. – 328 с.

3. «Корпоративные системы» Журнал №1 2008 г. Под ред. А.Я.Гладун , Ю.В.Рагуелин.

4. Представление и использование знаний: Пер. с япон./Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука.- М.: Мир, 1989.

5. Сафонов В.О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов.- С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знание” России, 1992.

 6.  Шалютин С.М. “Искусственный интеллект”. М.: Мысль, 1985.

7.   В. Н. Убейко. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.

 Д.  Элти, М. Кумбс. Экспертные системы:  концепции и примеры.- М.: Финансы  и статистика, 1987.   

 8.  Экспертные системы: концепции и примеры/ Д. Элти, М. Кумбс.-М.: Финансы и статистика, 1987.