6.Инструментальные средства построения

  экспертных  систем

        Традиционные языки программирования

  В эту группу инструментальных средств  входят все традиционные языки программирования (C, C++, Basic, SmallTalk, Fortran и т.д.), ориентированные в основном на численные алгоритмы и слабо подходящие для работы с символьными и логическими данными. Поэтому создание систем искусственного интеллекта на основе этих языков требует большой работы программистов. Однако большим достоинством этих языков является высокая эффективность, связанная с их близостью к традиционной машинной архитектуре. Кроме того, использование традиционных языков программирования позволяет включать интеллектуальные подсистемы (например, интегрированные экспертные системы) в крупные программные комплексы общего назначения. Среди традиционных языков наиболее удобными считаются объектно-ориентированные (SmallTalk, C++ ). Это связано с тем, что парадигма объектно-ориентированного программирования тесно связана с фреймовой моделью представления знаний. Кроме того, традиционные языки программирования используются для создания других классов инструментальных средств искусственного интеллекта.  

  Языки искусственного интеллекта

  Это прежде всего Лисп (LISP) И Пролог (Prolog) – наиболее распространенные языки, предназначенные для решения задач искусственного интеллекта. Есть и менее распространенные языки искусственного интеллекта, например Р Е Ф А Л, разработанный в России. Универсальность этих языков меньшая, нежели традиционных языков, но ее потерю языки искусственного интеллекта компенсируют богатыми возможностями по работе с символьными и логическими данными, что крайне важно для задач искусственного интеллекта. На основе языков искусственного интеллекта создаются специализированные компьютеры (например, Лисп-машины), предназначенные для решения задач искусственного интеллекта. Недостаток этих языков – неприменимость для создания гибридных экспертных систем. 

        Специальный программный инструментарий

  В эту группу программных средств  искусственного интеллекта входят специальные  инструментарии общего назначения. Как  правило, это библиотеки и надстройки  над языком искусственного интеллекта Лисп: КЕЕ, (Knowledge Engineering Environment), FRL (Frame Representation Language), ARTS и др., позволяющие пользователям работать с заготовками экспертных систем на более высоком уровне, нежели это возможно в обычных языках искусственного интеллекта.  
 

  «Оболочки»

  Под «оболочками» понимают «пустые» версии существующих экспертных систем, т.е. готовые  экспертные системы без базы знаний.  Примером такой оболочки может служить  EMYCIN (Empty MYCIN  - пустой MYCIN), которая представляет собой незаполненную экспертную систему MYCIN. Достоинство оболочек в том, что они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Требуется только специалист (ы) в предметной области для заполнения базы знаний. Однако если некоторая предметная область плохо укладывается в модель, используемую в некоторой оболочке, заполнить базу знаний в этом случае весьма не просто. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

  Заключение

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

                     Экспертные системы нашли свое применение в медицине, консультации и оказание помощи пользователю по решению задач в различных предметных областях, автоматическое программирование, проектирование сверхбольших интегральных схем, обучение в различных предметных областях и многих других областях

  Существует  множество признаков, по которым  можно  классифицировать экспертные системы, например по степени  сложности,

  предметной  области, степени связанности, решаемой задачи (интерпретация данных, диагностика, мониторинг, проектирование, прогнозирование, планирование, обучение), связи с реальным временем (статистические, квазидинамические, динамические ).

  В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа и на системы, решающие задачи синтеза. Задача анализа – это интерпретация данных, диагностика; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование

  Экспертная  система выполняет действия, аналогичные тем, которые выполняет эксперт в некоторой прикладной предметной области, делая определенные заключения в ходе выдачи советов и консультаций. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

  Библиографический список 

1. Информатика: Учебник./Под ред. Макаровой Н.В. –М.: Финансы и статистика, 2001. –768с.
2. Информационные системы в экономике: Уч./ Под.ред. В.Б. Уткин, К.В. Балдин – М: «Академия»2006г. – 283с.
3. Козырев А.А. Информатика: Уч. Пособие для вузов. –СПб.: Михайлов В.А., 2002. –511с.
4. Информационные технологии в маркетинге:Уч. Для вузов./Под ред. Г.А.Титоренко. –М.: ЮНИТИ, 2001. –335с.
5. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник./Под ред. И.Т. Трубилина. –М.:Финансы и статистика, 2003. –416с.
6. Информатика: Базовый курс. /Под ред. Симонович С.В. -СПб.: Питер, 2001. 640с.