Информационная технология экспертных систем, характеристика и назначение, основные компоненты

. Информационная технология  экспертных систем, характеристика  и назначение, основные компоненты 

Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании  искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания. 

Под искусственным  интеллектом обычно понимают способности  ком­пьютерных систем к таким  действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экс­пертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению. 

Решение специальных  задач требует специальных знаний. Однако не каждая компания может себе позволить держать в своем  штате экспертов по всем связанным с ее работой проблемам или даже приглашать их каждый раз, когда проблема возникла. Главная идея ис­пользования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Все это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем. 

Сходство информационных технологий, используемых в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако имеются три существенных различия. Первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности. Второе отличие указанных технологий выражается в способности экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение. Третье отличие связано с использованием нового компонента информационной технологии — знаний.

 Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются [Рис. 17]: интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.  
 

 Рис. 8. Основные  компоненты информационной технологии  экспертных систем  

Интерфейс пользователя. Менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным. 

Менеджер может  использовать четыре метода ввода информации: меню, команды, естественный язык и  собственный интерфейс. 

Технология экспертных систем предусматривает возможность  получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения. Различают два вида объяснений: 

Ø объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой  момент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий; 

Ø объяснения полученного  решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи. 

Хотя технология работы с экспертной системой не является простой, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога. 

База знаний. Она  содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь  этих фактов. Центральное место в  базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется. 

Все используемые в  экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил. 

Все виды знаний в  зависимости от специфики предметной области и квалификации проектировщика (инженера по знаниям) с той или  иной степенью адекватности могут быть представлены с помощью одной либо нескольких семантических моделей. К наиболее распространенным моделям относятся логические, продукционные, фреймовые и семантические сети. 

Интерпретатор. Это  часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы. 

Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных. Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных. 

Модуль создания системы. Он служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют два подхода, которые  могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем. 

Для представления  базы знаний специально разработаны  языки Лисп и Пролог, хотя можно  использовать и любой известный  алгоритмический язык. 

Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.