Лекция по "Интелектуальным системам"

Лекции по предмету «Интеллектуальные  системы»

 

Лекция 1. Общие сведения об интеллектуальных системах.

 

План

1. Общие сведения об интеллектуальных системах;;
2. Этапы развития интеллектуальных систем;
3. Экспертные системы (ЭС). Характеристика и назначение ЭС;.
4. Отличие ЭС от обычных программ обработки данных;

 

1. Общие сведения об интеллектуальных системах

Определение. Искусственный интеллект (ИИ) – это некая система программных средств, имитирующая на компьютере процесс мышления человека. Термин искусственный интеллект был предложен в 1956 г. в Станфордском университете (США).

Интеллект представляет собой совокупность фактов и способов их применения для достижения определенной цели. А достижение цели – это применение необходимых правил использования соответствующих фактов.

Пример. Факт1. Зажженная плита – горячая.

Правило1. ЕСЛИ положить руку на зажженную плиту, ТО можно обжечься.

 

Рассмотрим этапы развития систем искусственного интеллект а:

1. 70-е годы 20 века характеризуются поиском общих методов решений задач и использования их при построении универсальных программ;
2. 80-е годы 20 века характеризуются поиском общих методов представления информации, ее поиска для использования при создании специальных программ;
3. 90-е годы 20 века характеризуются использованием больших объемов высококачественных специальных знаний по некоторой предметной области для создания специальных программ.

В начале 90-х годов 20 века была принята  совершенно новая концепция. Суть ее заключается в том, чтобы сделать  программу интеллектуальной, ее нужно  снабдить множеством высококачественных специальных знаний некоторой предметной области. Т.о., разрабатываемые системы ИИ должны иметь хорошо развитую базу знаний. В настоящее время наиболее полное развитие этой концепции получило проектирование экспертных систем (ЭС).

Определение. Система искусственного интеллекта, созданная для решения задач в конкретной предметной области, называется экспертной.

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

Источником знаний для  ЭС служат эксперты в соответствующей  предметной области.

Основные их свойства:

1. ЭС для решения задач применяет высококачественные опыт и знания;
2. Знания в ЭС постоянно накапливаются и обновляются;
3. ЭС обладает прогностическими возможностями;
4. ЭС могут быть использованы для обучения руководящих работников и специалистов.

В процессе проектирования и функционирования ЭС можно выделить следующих участников:

1. Разработчик инструментальных  средств проектирования ЭС;

2. Инструментальные средства (ИС) построения ЭС;

3. Сама ЭС; 4. Эксперт; 5. Инженер знаний или администратор  БЗ;

6. Пользователь.

Инженер знаний – это человек, имеющий навыки в разработке систем ИИ и знающий как надо строить ЭС. Он опрашивает эксперта и организует знания в БЗ.

К инструментальным средствам (ИС) проектирования относят язык программирования ЭС и поддерживающие средства, через которые пользователь взаимодействует с ЭС.

Взаимодействие участников ЭС.

Рассмотрим компетентность ЭС, сравнивая систему человеческого  интеллекта и систему ИИ.

Система человеческого  интеллекта	Система ИИ
Недостатки. Непрочная труднопередаваемая труднодокументируемая непредсказуемая дорогая	Преимущества постоянная легкопередаваемая легкодокументируемая устойчивая приемлемая
Преимущества творческая приспосабливающаяся использует чувственное восприятие разносронняя использует широкодоступные знания	Недостатки искусственно запрогроммированная нуждается в подсказке использует символьное восприятие узконаправленная использует специальные знания

Анализируя преимущества и недостатки этих систем, можно  сделать основной вывод о необходимости  человека-эксперта, т.к. во многих областях он превосходит ИИ, например, по творчеству, изобретательности, способности передавать информацию и вообще по здравому смыслу.

 

Терминология ЭС.

Рассмотрим основные термины, используемые в ЭС:

Алгоритм – это формальная процедура, которая гарантирует получение оптимального решения

База знаний – это часть ЭС, содержащая предметные знания.

Диспетчер – это часть механизма вывода, которая решает когда и в каком порядке применить правила из предметных знаний.

Знание – это интеллектуальная информация, используемая в программе.

Интерпретатор – это часть механизма вывода, которая решает каким образом применять  предметные знания.

Механизм вывода – это часть ЭС, содержащая в себе общие сведения о схеме управления процессом решения задачи.

Коэффициент уверенности – это число, означающее вероятность или степень уверенности, с которой можно считать данные факты и правила достоверными.

Правила – это формальный способ задания знаний в виде:

ЕСЛИ <условие>, ТО <действие>

Экспертная система – это программа, основанная на знаниях, в которых предметные знания предусмотрены в явном виде и отделены от прочих знаний.

Эвристики – это правила, упрощают или ограничивают поиск решения в предметной области.

Семантическая сеть – это метод представления знаний в виде графа, где вершинами являются объекты, а дугами – их свойства.

Слот – это атрибут описания свойства объекта.

Робастность – это способность решателя постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам заданной надежности данных.

Организационная структура  ЭС.

В основе ЭС лежит БЗ. Знания здесь принимают форму  взаимосвязанных фактов и правил, которые могут быть либо истинные, либо ложные, либо с некоторой степенью достоверности.

Многие правила в  ЭС являются эвристиками, т.е. эмпирическими, или опытными правилами или упрощениями.

ЭС вынужден использовать эвристики потому, что решаемые задачи здесь часто трудны и до конца непонятны, не поддаются строгому математическому описанию.

Выделенные знания о  предметной области называются базой знаний, а общие знания о нахождении решения задачи именуются механизмом вывода. Таким образом, БЗ в ЭС имеет факты и правила, а механизм вывода содержит интерпретатор, определяющий, каким образом применять правила для вывода новых знаний и диспетчер, устанавливающий порядок применения этих правил.

Организационная структура  ЭС может быть представлена следующим образом:

БЗ

(знания о предметной  области)

факты

правила

 

интерпретатор

диспетчер

Механизм вывода

(общие знания о  решении задач)

 

 

Отличие ЭС от обычных программ обработки данных:

1. традиционные компьютерные программы – детерменированы при решении любой поставленной задачи они используют одну и ту же последовательность операций; ЭС строит собственное дерево решений для достижения каждой новой цели.
2. ЭС обрабатывает произвольные символьные выражения (например, концептуальные, временные и пространственные отношения). Если цель обычной программы – расчет числовых значений, накопление констант и извлечение данных из памяти, то цель ЭС – состоит в выдаче рекомендаций, основанных на предсказываемом поведении наблюдаемых объектов и течении событий.
3. Если традиционная программа следует определенным математическим правилам, то работа ЭС строится на обработке символьных выражений, основанной на эвристических рассуждениях.

ЭС имитирует рассуждения  человека, выдавая предполагаемые решения  определенной проблемы, а затем выделяя наиболее подходящие из них. Это позволяет ей с самого начала отбросить бесполезные решения. Более того, она использует составную структуру независимо от приобретенных субъективных знаний, применяя разработанную человеком систему проведения экспертизы к решению жизненных проблем. Благодаря системному анализу проблемы с различных точек зрения, она выдает не просто подходящее, а наилучшее решение. ЭС всецело зависят от человеческой экспертизы.

 

Вопросы для  повторения :

1. Определение искусственного интеллекта ?
2. Что такое экспертная система ?
3. Функции инженера по знаниям ?
4. Что относят к инструментальным средствам проектирования ЭС ?
5. Отличия экспертных систем от обычных программ обработки данных

Лекция 2. Состав экспертных систем (ЭС). База знаний (БЗ).

 

План лекции:

1.Структура ЭС

2.База Знаний 

3.Машина логического  вывода

4.Подсистема объяснения

5.Подсистема приобретения  знаний

 

Ключевые слова:

База знаний, Машина логического  вывода, подсистема обьяснений, редактор базы знаний, модуль приобретения знаний

 

Основоположниками ЭС стали  Фейгенбаум, С. Осуга,   Р. Форсайт. Экспертная система представляет собой  неразрывную связь из ее частей:

• База знаний – БЗ;
• Машина логического вывода – МЛВ;
• Подсистема объяснений – ПСО;
• Редактор базы знаний;
• Модуль приобретения знаний.

1. Одной из сложнейших задач построения ЭС является построение базы знаний системы и ее заполнение. Эти два этапа взаимонаправленны, возможно возвращение со второго этапа на первый, в связи с тем, что полученные знания от эксперта не укладываются в рамки первоначальной БЗ.

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.

2. Машина логического вывода. Ее цель- согласованная обработка данных с объектами внешней среды. При этом используется БЗ для получения конечного результата. Под внешней средой понимается техническая система, информацию о которой ЭС получает через датчики или операторы. В итоге выдвигаются и проверяются гипотезы, вырабатываются новые данные, формируются запросы на ввод новых данных, формируются решения, носящие рекомендательный или управляющий характер.
3. ПСО служит в ЭС для объяснения пользователю логических действий системы, т.е. для обеспечения «прозрачности» ЭС. Этот блок имеет особое значение в процессе освоения ЭС пользователем, для обучающих и консультирующих ЭС. ПСО обеспечивает в любой момент времени:

• полную выдачу данных о текущем состоянии системы;
• по запросу пользователя сообщать результаты ранее выполненных действий.