Информационные системы

Характеристика  и назначение 

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.

Основные  компоненты 

Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются (рис. 3.17): интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.

Рис. 3.17. 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:

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

 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.

Информационные  технологии экспертных систем 

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

Искусственный интеллект - это способность компьютерных систем к таким действиям, которые  назывались бы интеллектуальными, если бы они исходили от человека. В этом случае, чаще всего имеются ввиду способности, связанные с человеческим мышлением.

Решение специальных задач требует специальных  знаний. Главная идея использования  технологии экспертных систем заключается  в том, что бы получив от эксперта его знания, загрузить их в компьютер  и использовать всякий раз, когда  они потребуются. Экспертные системы, являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области  знаний в форму эвристических  правил. На практике экспертные системы  используются, прежде всего, как системы-советчики  в тех ситуациях, где специалист сомневается в выборе правильного  решения. Экспертные знания, хранящиеся в памяти системы, более глубокие и полные, чем соответствующие  знания пользователя.

Сходство  информационных технологий, использующихся в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, состоит  в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Здесь необходимо отметить тот факт, что при всей своей  схожести эти две системы имеют  ряд существенных отличий: во-первых, решение проблемы в рамках системы  поддержки принятия решений отражает уровень её понимания пользователем  и его возможность получить осмысленное  решение. При использовании технологии экспертных систем пользователю предлагается, наоборот, самому принять решение, которое, зачастую, превосходит его возможности. Во-вторых, отличие указанных технологий выражается в способности экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе пояснения решения. Зачастую эти пояснения для пользователя имеют большую практическую важность, чем сами решения. В-третьих, отличие вызвано использованием нового компонента информационных технологий - знаний.

Основными компонентами информационной технологии экспертных систем являются: интерфейс  пользователя, интерпретатор, база знаний, модуль создания системы.

Интерфейс пользователя. Специалист или менеджер используют интерфейс для ввода  информации и команд в экспертную систему и получения из нёё  выходной информации. Обычно информация выдаётся в форме значений, которые  присваиваются определённым переменным. Информационная технология экспертных систем предусматривает возможность  получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые  объяснения.

Различают два вида объяснений: во-первых, объяснения, которые выдаются по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать  от системы объяснения своих действий. Во-вторых, объяснения полученного  решения проблемы. Пользователь может  потребовать того, после полученного  решения, как данное решение было получено. Система должна разъяснять каждый шаг своих рассуждений, которые  привели к решению задачи. Хотя технология работы с экспертной системой не является простой, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным, следовательно, не должен вызывать сколько-нибудь больших трудностей при ведении  диалога.

База  знаний. Она содержит факты, описывающие  проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Правила  занимают центральное место в  базе знаний. Правило определяет, что  необходимо делать в данной конкретной ситуации. Оно состоит из двух частей: первое - это условие, которое может  выполняться или нет; второе - это  действие, которое следует произвести, если условие выполняется. Все правила, использованные в экспертной системе, образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил.

Интерпретатор. Он является неотъемлемой частью экспертной системы, которая проводит в определённом порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к рассмотрению определённой последовательности совокупных правил, т.е. правило за правилом. Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, то выполняется определённое действие, и пользователю предоставляется  вариант решения его задачи или  проблемы. Во многих экспертных системах, кроме того, вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчёта, блок ввода и корректировки данных. Блок расчёта необходим в тех  случаях, когда производятся расчёты, связанные с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, которая содержит внутри себя плановые, расчётные, физические, отчётные и другие оперативные либо постоянные показатели. Блок ввода  и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений  в базе данных.

Модуль  создания системы служит для создания иерархии (набора) правил. Существуют два  основных подхода, которые являются основополагающими для модуля создания системы: использование алгоритмических  языков программирования и использование  оболочек экспертных систем. Языки  программирования Лисп и Пролог были специально разработаны для представления  базы знаний, хотя можно использовать для этой цели любой алгоритмический  язык. Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена  к решению определённой проблемы путём создания соответствующей  базы знаний.