Этапы создания экспертной системы

 

Введение

       Экспертные системы (ЭС) возникли  как значительный практический  результат в применении и развитии  методов искусственного интеллекта (ИИ) – совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

     Область искусственного интеллекта имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.

     Экспертные  системы это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. Экспертные системы выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

       Главным достоинством  экспертных  систем является возможность  накопления знаний и сохранение  их длительное время. В отличии  от человека к любой информации  экспертные системы подходят  объективно, что улучшает качество  проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

     При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это прежде всего связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят «машиной». Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.

     Экспертная  система состоит из базы знаний (части  системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение  задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора.

     Таким образом, актуальность курсовой работы определяется необходимость, приобретения студентом, как будущим специалистом индустрии туризма, общих представлений  и теоретической базы  для работы с экспертными системами.

     Цель  курсовой работы – ознакомиться с экспертной системой, со структурой экспертных систем и назначением экспертных систем.

     Задачи  курсовой работы:

• ознакомиться с понятием «экспертная система»;
• выявить этапы создания экспертной системы;
• рассмотреть средства построения экспертной системы.

 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Обзор литературы

     В данной работе я использовала следующую  литературу:

1. Джексон Питер «Введение в экспертные системы». В данной книге

рассматриваются базовые концепции технологии экспертных систем. Анализируются инструментарий и структура программного обеспечения экспертных систем.

2. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. «Разработка экспертных

систем». Данная книга является одним из первых российских изданий по практической разработке экспертных систем. Подробно рассмотрены вопросы домашинного этапа разработки – извлечения и структурирования знаний, а также технологические аспекты разработки систем, основанных на знаниях. В качестве средства разработки экспертных систем описана среда CLIPS (программная среда для разработки экспертных систем). Книга содержит достаточное количество справочной информации по CLIPS, что позволяет рекомендовать ее даже опытным программистам, которые в своей практической деятельности занимаются разработкой экспертных систем.

3. www.Wikipedia.ru – основная часть справочной информации о

экспертных  системах.

4. www.Google.com – система поиска информации в сети интернет

(включая  русскоязычный интернет). Возможность  поиска необходимых иллюстраций. 
 
 
 
 

1. Понятие и обобщенная структура экспертной системы.¹

     1.1 Понятие экспертной  системы.

     Экспе́ртная систе́ма (ЭС, expert system) – компьютерная программа, способная частично заменить специалиста – эксперта в разрешении проблемной ситуации.

     Современные ЭС начали разрабатываться исследователями  искусственного интеллекта в 1970–х годах, а в 1980–х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

     В информатике экспертные системы  рассматриваются совместно с  базами знаний как модели поведения  экспертов в определенной области  знаний с использованием процедур логического  вывода и принятия решений, а базы знаний – как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

     Похожие действия выполняет такой программный  инструмент как Мастер (Wizard). Мастера  применяются как в системных  программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения  с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС – отсутствие базы знаний – все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

     1.2 Структура экспертной системы.

     Структура экспертных систем состоит из следующих основных компонентов:

• решателя (интерпретатора);
• рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);
• базы знаний (БЗ);
• компонентов приобретения знаний;
• объяснительного компонента;
• диалогового компонента.

     База  данных (рабочая память) предназначена  для хранения исходных и промежуточных  данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.

     База  знаний (БЗ) в ЭС предназначена для  хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

     Решатель  используя исходные данные из рабочей  памяти и знания из БЗ, формирует  такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

     Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс  наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

     Объяснительный  компонент объясняет, как система  получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

     Диалоговый  компонент ориентирован на организацию  дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

     В разработке ЭС участвуют представители  следующих специальностей:

• эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;
• инженер по знаниям - специалист по разработке ЭС (используемые им технологию, методы называют технологией (методами) инженерии знаний);
• программист по разработке инструментальных средств (ИС), предназначенных для ускорения разработки ЭС.

      Необходимо  отметить, что отсутствие среди участников разработки инженеров по знаниям (т. е. их замена программистами) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его.

      Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в ЭС знаний.

      Инженер по знаниям помогает эксперту выявить  и структурировать знания, необходимые  для работы ЭС; осуществляет выбор  того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и  определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

      Программист разрабатывает ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.

      Экспертная  система работает в двух режимах:

1. режим приобретения знаний;
2. режим решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

      В режиме приобретения знаний общение  с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.

      В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      2 Средства построения  экспертных систем.²

      Благодаря появлению специальных инструментальных средств построения ЭС сократились сроки разработки, значительно снизилась трудоемкость. Инструментальные средства построения ЭС можно разбить на три основных типа: