Технологии разработки экспертных систем

3. ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

Технология создания интеллектуального программного обес­печения существенно отличается от разработки традиционных программ с использованием известных алгоритмических языков (таблица).

Рассмотрим отработанные на сегодняшний день элементы технологии создания ИИС на примере разработки экспертных систем. Этот выбор обусловлен тем, что ЭС получили весьма ши­рокое распространение во многих сферах человеческой деятель­ности, а технологии их создания имеют универсальный характер и не требуют аппаратных реализаций.

Экспертными системами называют сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкрет­ных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользова­телей [4].

В самых первых ЭС не учитывалось изменение знаний, ис­пользуемых в процессе решения конкретной задачи. Их назвали статическими ЭС. Типичная статическая ЭС содержит следую­щие основные компоненты (рис. 3.1):

• базу знаний;

• рабочую память, называемую также базой данных;

• решатель (интерпретатор);

• систему объяснений;

• компоненты приобретения знаний;

• интерфейс с пользователем (диалоговый компонент).

   Эксперт                          

 пользователь                                                                                                          

Рис. 3.1. Схема обобщенной экспертной системы

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

База данных (рабочая память) служит для хранения текущих данных решаемой задачи.

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

База данных (рабочая память) служит для хранения текущих данных решаемой задачи.

Решатель (интерпретатор), используя исходные данные  из РП и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

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

Компоненты приобретения знаний необходимы для заполне­ния ЭС знаниями в диалоге с пользователем-экспертом, а также для добавления и модификации заложенных в систему знаний.

Интерфейс с пользователем (диалоговый компонент) ориентирован на организацию дружелюбного общения со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и приобретения знаний, объяснения результатов работы.

В разработке ЭС участвуют представители следующих специальностей:

эксперт в той проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;

инженер по знаниям – специалист по разработке ЭС;

программист – специалист по разработке инструментальных средств (ИС).

Необходимо отметить, что отсутствие среди участников разработки инженера по знаниям (т. е. его замена программистом) 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.

Лекция "Характеристика МП In 8086" также может быть Вам полезна.

Программисты разрабатывают программное обеспечение ЭС и осуществляют его сопряжение со средой, в которой оно будет использоваться.

Экспертная система работает в двух режимах: приобретения знаний и решения задач (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

Любая ЭС должна иметь, по крайней мере, два режима рабо­ты. В режиме приобретения знаний эксперт наполняет систему знаниями, которые впоследствии позволят ЭС самостоятельно (без помощи эксперта) решать определенные задачи из конкрет­ной 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 взаимные связи, существу­ющие между данными, и способы манипулирования данными, характерные для рассматриваемого класса задач.

В режиме консультации пользователь ЭС сообщает системе конкретные данные о решаемой задаче и стремится получить с ее помощью результат. Пользователи-неспециалисты обращаются к ЭС за результатом, не умея получить его самостоятельно, пользо­ватели-специалисты используют ЭС для ускорения и облегчения процесса получения результата. Следует подчеркнуть, что термин «пользователь» является многозначным, так как использовать ЭС могут и эксперт, и инженер по знаниям, и программист. Поэтому, когда хотят подчеркнуть, что речь идет о том, для кого создавалась ЭС, используют термин «конечный пользователь».

В режиме консультации входные данные о задаче поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти и правил из БЗ формирует решение. В отличие от тради­ционных программ компьютерной обработки данных ЭС при ре­шении задачи не только исполняет предписанную последова­тельность операций, но и сама формирует ее.

Существует широкий класс приложений, в которых требуется учитывать изменения, происходящие в окружающем мире за вре­мя исполнения приложения. Для решения таких задач необходи­мо применять динамические ЭС, которые наряду с компонентами статических систем содержат подсистему моделирования внеш­него мира и подсистему связи с внешним окружением. Подсисте­ма моделирования внешнего мира необходима для прогнозиро­вания, анализа и адекватной оценки состояния внешней среды. Изменения окружения решаемой задачи требуют изменения хранимых в ЭС знаний, для того чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий. Компонента связи с внешним миром актуальна для автономных интеллектуальных систем (роботов), а также для интеллектуальных систем управле­ния. Связь с внешним миром осуществляется через систему дат­чиков и контроллеров.