Структура експертної системи

ПЛАН

& Основні концепції штучного інтелекту.

& Характеристики експертних систем.

& Структура експертної системи.

& Методи подання знань.

& Різниця між експертними системами та традиційними програмами.

& Методи реалізації експертних систем.

& Навчальні системи.

ЛІТЕРАТУРА

1. П. Джексон, «Введение в экспертные системы», Вильямс, 2001

2. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем.
Учебник. — СПб.: Питер, 2000

3. С. М. Шалютин “Штучний інтелект”, М.: Думка, 1985

4. В.Л. Стефанюк “Експертні системи і їхнє застосування”: Курс лекцій.
“Новини искуственного интелекта”, Москва – 1993.

Основні концепції штучного інтелекту.

Одним з направлень інформаційних технологій є царина інформатики, яка називається штучним інтелектом. Штучний інтелект — це така програмна система, що імітує на комп’ютері мислення людини. Для створення такої системи потрібно:

· вивчити процес мислення людини, яка розв’язує певні задачі або приймає рішення у певній ділянці знань,

· виділити основні позиції цього процесу і

· розробити програмні засоби, які б реалізували ці позиції за допомогою комп’ютера.

Інакше кажучи, штучний інтелект передбачає простий структурний підхід до розроблення складних програмних систем прийняття рішення.

При цьому ефективність таких програм залежить від системи знань, якими програма оперує, а не лише від схем виводу, які вона використовує, тобто, щоб зробити програму інтелектуальною, її потрібно наповнити множиною високоякісних спеціальних знань про певну предметну галузь.

Комплекс таких програм, кожна з яких є експертом у первинній предметній галузі, отримав назву експертних систем.

Технологію побудови експертних систем часто називають інженерією знань. Це процес взаємодії автора експертної системи (інженера знань) з одним або кількома експертами в певній предметній області. Інженер знань «видобуває» з експертів стратегії, процедури, правила, які вони використовують під час розв’язування задач, і вбудовує отримані знання в експертну систему, як показано нижче.

Характеристики експертної системи

Основою експертної системи є база знань, яка накопичується в процесі побудови експертної системи. Знання в такій базі організовані й відображені так, щоб спростити прийняття рішення.

Однією з характеристик експертної системи є те, що вона застосовує досвід мислення найкваліфікованіших експертів у даній ділянці знань, що приводить до точних, творчих та ефективних рішень.

Крім того, експерти можуть з часом мінятися, а їхній досвід — лишається. Так забезпечується нова характеристика — інституційна пам’ять.

Іншою характеристикою експертних систем є наявність у них прогностичних можливостей, тобто використання принципу
«If… Then… Else…», одне слово, системи можуть видавати відповіді на поведінку в конкретній ситуації і показувати, як зміняться ці відповіді у нових ситуаціях. Це дасть змогу користувачеві оцінити можливий вплив нових фактів або інформації та зрозуміти, як вони пов’язані з рішенням.

Останньою характеристикою експертної системи є те, що її можна використовувати для навчання й тренування робітників та спеціалістів.

Структура експертної системи

У роботі з експертною системою беруть участь:

— сама експертна система,

— експерт,

— інженер знань,

— засіб побудови експертної системи,

— користувач.

Їхні ролі та взаємовідносини наведені нижче.

Вище наголошувалося, що основою експертної системи є сукупність знань, структурована з метою спрощення процесу прийняття рішення експертною системою.

Знання для спеціалістів штучного інтелекту є інформацією, яка необхідна програмі, щоб «бути» інтелектуальною. Ця інформація набуває вигляду фактів і правил, при цьому факти та правила можуть бути істинними, хибними та інколи може бути присутня непевність у достовірності факту або правила. У разі явно вираженої непевності під час викладення факту чи правила використовується коефіцієнт упевненості.

Деякі правила експертної системи є евристичними, тобто емпіричними правилами чи спрощеннями, що ефективно обмежують процес рішення. Такі правила не піддаються точному математичному або алгоритмічному розв’язанню. Алгоритмічний метод гарантує коректне чи оптимальне розв’язання задачі, а евристичний метод — дає прийнятне розв’язання в більшості випадків.

Знання в експертній системі організовані таким чином, щоб знання про предметну галузь були відокремлені від інших загальних знань. Відокремлені знання про предметну галузь називаються базою знань, а загальні знання — механізмом виводу. Усі програми, що працюють зі знаннями, які організовані за допомогою бази знань і механізму виводу, називають системами, що ґрунтуються на знаннях.

База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (або інші знання), які використовують ці факти як основу для прийняття рішення. Механізм виводу містить інтерпретатор, що визначає, яким чином застосовувати новий порядок для виведення нових знань, і диспетчер, що встановлює порядок застосування цих знань.

Така структура експертної системи наведена нижче.

Методи подання знань

Найчастіше використовуються три методи подання знань:

— правила;

— семантичні мережі;

— фрейми.

Поиск по сайту: