Информационные технологии экспертных 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 её 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. 
 
 
 
 

Наибольший прогресс среди персональный 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 персональный компьютерных  систем к таким действиям, которые  назывались бы интеллектуальными,  если бы исходили от работник  компании. 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 работник компании, 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 ЭВМ, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой персональный компьютерные программы т.е. ПО, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвИзображениетических правил (эвИзображениетик). ЭвИзображениетики 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 не отражает  уровень ее понимания пользователем  и его возможности получить  и осмыслить решение. Технология предприятия 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 (Изображение. 7): интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.

 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, изображаемых определенным переменным.

 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.

 Интерпретатор.  Это часть экспертной системы,  производящая в определенном  порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология  предприятия 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.

 Оболочка экспертных  систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний.

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

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. 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: 

1.     Связано  с тем, что решение проблемы  в рамках систем поддержки  принятия решений отражает уровень  её понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности.  

2.     Выражается  в способности экспертных систем  пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение.  

3.     Связано  с использованием нового компонента  информационной технологии знаний. 

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

Интерфейс пользователя. Менеджер 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. 

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. 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. 

 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.