Анализ задач ИОУ подлежащих автоматизации

Эти изменения стали возможными благодаря двум основным факторам: выделению в алгоритме программы  некоторой универсальной части (логического  вывода) и отделению ее от части, зависящей от предметной области (базы знаний); повышению уровня взаимодействия пользователя и компьютерной программы, т.е. появлению интеллектуального  интерфейса в программах ИИ.

Обычные программы имеют  фиксированную последовательность шагов, точно определяемых программистом, и путем обработки числовой информации ищут оптимальное решение, в то время  как программы ИИ, подобно человеку, пользуются для нахождения удовлетворительного  решения методом проб и ошибок. При этом производится преимущественно  символьная обработка содержимого  базы знаний. Различия эти, разумеется, не абсолютны, а лишь наиболее характерны для обоих типов программ. Различие в структуре и частоте модификаций  влияет на различия технологий разработки обычных программ и программ ИИ. Все различия, приведенные для  программ ИИ, в целом характерны и для экспертных систем.

Изменение в структуре  и повышение вследствие этого  общего интеллекта компьютерных программ является ключевым для определения  экспертных систем, и это естественно, так как, для того чтобы стало  возможным повысить интеллект программ, необходимо усложнить их организацию  и структуру. Таким образом, можно  попытаться дать определение экспертной системы.

Экспертная система - это  компьютерная программа, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в  некоторой определенной области  и использует для этого базу знаний, содержащую факты и правила об этой области, и некоторую процедуру  логического вывода.

Для того чтобы пользователь мог эффективно взаимодействовать  с экспертной системой, ее интерфейс  должен выполнять две основные функции: давать советы и объяснения пользователю и управлять приобретением знаний. Взаимодействие эксперта, пользователя и структурных частей системы  можно представить в виде базовой  структуры экспертной системы.

У экспертной системы должно быть два режима работы: режим приобретения знаний и режим решения задач. В режиме приобретения знаний эксперт  общается с экспертной системой при  посредничестве инженера знаний, в  режиме решения задач в общении  с экспертной системой участвует пользователь, которого интересует результат и способ его получения. Экспертная система в отличие от решения задач по алгоритму не исключает пользователя из решения, а, наоборот, сохраняет за ним инициативу. В то же время ЭС не является просто пассивным источником полезной информации подобно книжному справочнику или базе данных. В нужные моменты ЭС подсказывает необходимое направление решения задачи, развивает цепочки умозаключений, объясняет свои действия.

Искусственный интеллект  давно стал источником новых технологических  приемов, решений, которые широко вошли  в практику программирования, так, в  работах по искусственному интеллекту берут свое начало такие идеи, как  разделение времени, обработка списков, редактирование и отладка программ в диалоговом режиме, эвристическое  программирование, графический интерфейс, использование полиэкранного дисплея  и манипулятора типа 'мышь' и др.

С точки зрения решения  основной задачи экспертных систем: кодирования  знаний о предметной области и  их использования для решения  проблем в этой области наиболее существен опыт исследователей искусственного интеллекта в решении задач представления  знаний и распознавания образов.

Для разработки ЭС используются те же языки и системы программирования, что и для обычных программ, но наличие таких специфических  для ИИ структурных частей, как  логический вывод, естественно-языковый интерфейс, делает предпочтительным использование  для разработки ЭС таких языков ИИ, как Липс, Пролог и специальных  средств поддержки разработки.

Особенно перспективной  для экспертных систем оказалась  реализация языка Пролог. Основная идея логического программирования состоит в отделении логики программы  от управления ходом вычислений, что  делает процесс создания программы  более прозрачным.

Целью поддержки разработки является облегчение творческого и  интеллектуального пути от идеи к  ее описанию в доступной ЭВМ форме, специфика средств, языков программирования и пользовательских интерфейсов оказывают существенное влияние на технологию создания ЭС: разработчику приходятся тратить больше времени на перевод идеи на язык ЭВМ, чем на доводку самой идеи. Поддержка разработки должна освободить пользователя от как можно большего числа деталей и позволить ему сосредоточиться на идее.

Эволюция средств разработки ЭС может быть разбита на четыре этапа. Для этой эволюции характерны две тенденции: увеличение степени  охвата этапов жизненного цикла ЭС; движение от использования дискретных средств ко все более интегрированным  целостным системам.

Существуют различные  средства поддержки разработки программ. Трансляторы языков программирования и отладчики для контроля за состоянием программ во время выполнения были в числе первых таких средств. Отладчики наряду с экранными  редакторами и в настоящее  время остаются наиболее часто используемыми  средствами. К другим популярным средствам  относятся программы 'красивой' печати, поддержка управления конфигурацией, программа перекрестных программных  ссылок и трассировщик выполнения.

 Перечисленные средства  являются дискретными и независимыми. Программист мог работать только  с одним средством. Например, во  время отладки надо было воспользоваться  отладчиком для определения ошибки, затем окончить отладку, чтобы  вызвать редактор для исправления  ошибки. После этого надо было  компилировать программу и вызывать  отладчик для дальнейшей отладки  (цикл редактирования - компилирования - прогона). Программист вынужден  был вводить дополнительные команды  и терять время на запуск  и окончание работы системных  средств. Прерывание процесса  отладки на редактирование, повторную  компиляцию и повторный запуск  программы серьезно затруднял  процесс обдумывания задачи программистом.

Следующим шагом в развитии средств разработки был интегрированный  набор средств, названный 'инструментальным ящиком', каждое средство проектировалось  с учетом остальных, поэтому система  обеспечивала возможность обращения  к другим средствам.

Например, такие системы, как Turbo-Prolog, Interlisp-D, позволяют программисту запустить программу сразу после  ввода ее в систему. В ответ  на ошибку системой вызывается отладчик, чтобы дать возможность программисту изучить причину сбоя. Программист  может затем отредактировать  программу и продолжить ее выполнение. этот подход сокращает время на исправление  мелких ошибок в программе для  экспериментального программирования (метод проб и ошибок), обычно применяемого специалистами по искусственному интеллекту.

Проектирование больших  программных средств является сложной  проблемой. разбиение жизненного цикла  на несколько этапов (анализ требований, спецификации, проектирование, реализация, тестирование и отладка, работа и  сопровождение) направлено на уменьшение сложности проектирования путем  изолирования и упорядочения важных задач в процессе разработки.

Interlisp-D, Turbo Prolog поддерживают  только этапы реализации и  отладки. Исследования показывают, что наибольший вклад в стоимость  жизненного цикла дает этап  сопровождения. Не менее важное  значение имеют средства этапа  требований и спецификаций, потому  что любую ошибку в спецификациях  очень трудно и дорого исправлять  на позднейших этапах жизненного  цикла. Таким образом, анализ  жизненного цикла важен для  любой части программного обеспечения,  которая предназначена для использования  конечными пользователями на  заметном интервале времени.

Успех методов искусственного интеллекта в различных областях мотивировал их применение в разработке программного обеспечения. Показательными системами являются проект 'Помощник программиста' в Массачусетском технологическом  институте, проект "Пси' в Станфордском университете, в этих проектах осуществляется попытка моделировать знания, которыми пользуется программист для понимания, проектирования, реализации и сопровождения программы. Эти знания могут быть использованы экспертными системами для частичной автоматизации процесса разработки программ.

В заключение отметим некоторые  особенности этапов жизненного цикла  экспертных систем.

Тестирование экспертных систем отличается от тестирования обычных  систем.

Во-первых, экспертные системы  часто обладают недетерминированным  поведением, потому что стратегия  разрешения конфликтов может зависеть от параметров времени выполнения. Это делает поведение невоспроизводимым, и, следовательно, более трудным  для отладки.

 Во-вторых, для правил  в отличие от процедур в  традиционном программном обеспечении  нет никаких точных отношений  ввода-вывода. это затрудняет применение  для тестирования анализа ввода-вывода.

 В-третьих, число способов, которыми могут быть активизированы  правила, слишком велико, чтобы  пользоваться средствами покрытия  ветвей и путей.

Макетирование является единственным эффективным способом тестирования экспертной системы.

Сопровождение и модификация - важная часть разработки экспертных систем. Правила базы знаний эволюционируют с накоплением опыта их применения, и, следовательно, модифицируются чаще, чем алгоритмы. Правила могут  также зависеть от времени, поэтому  их достоверность может также  изменяться со временем.

С разработкой и использованием экспертных систем тесно связаны  такие понятия, как знания и базы знаний. Особая роль знаний в экспертных системах обусловлено, прежде всего, областью их применения, экспертные системы  предназначены для решения трудноформализуемых  задач или задач, не имеющих алгоритмического решения в узкоспециализированных предметных областях деятельности человека, экспертные системы позволяют аккумулировать, воспроизводить и применять знания, которые сами по себе обладают огромной ценностью.

Источниками знаний для конкретной ЭС могут быть учебники, спавочники, материалы конкретных исследований в проблемной области и т.п. сами разработчики могут иметь теоретические  знания и практический опыт в данной области. Но классическим источником знаний является эксперт- профессионал в данной предметной области. Таким образом  приобретение знаний требует учёта  человеческого фактора. Для успешного  решения этой проблемы необходимы совместные усилия математиков, программистов, психологов.

На настоящий момент нет  готовых систем, позволяющих исключить  человека из цепочки, причастной к формированию БЗ, однако имеются теоретические  исследования и исследовательские  разработки, наличие которых позволяет  выделить три класса способов приобретения знаний:

Традиционный диалог эксперта с инженером по знаниям, в котором  все знания предоставляются экспертом.

Автоматическая генерация  знаний, которая позволяет часть  правил получать автоматически.

Построение индивидуальной модели исследования предметной области  конкретным экспертом, позволяющей  организовать целенаправленный процесс  исследования этой области на основе индивидуальных представлений данного  эксперта.

При разработке ЭС необходимо начинать работу с создания “бумажной” её модели. Эта модель формируется  в процессе общения с экспертом. При этом выделяются основные понятия, которыми оперирует эксперт, формируется  тезаурус системы. После этого на нескольких несложных примерах подробно анализируется метод, которым эксперт  решает такого рода задачи. Таким образом  разрабатывается алгоритм задачи.

В базе знаний в некотором  закодированном виде хранятся формализованные  знания эксперта. На современном этапе  развития ЭС используется несколько  форм представления знаний. Выделим  из них четыре основные:

1.“Тройка” объект- атрибут-  значение, например: дом- цвет- зелёный;  пациент- температура- высокая.  Эта форма представления знаний  определяет “объект”, обладающий  некоторыми атрибутами (свойствами), которые могут принимать значения  из известного набора.

2.Правила продукций в  виде: Если пациент болен гриппом  И стадия заболевания начальная,  ТО температура высокая с вероятностью = 0.95 И головная боль есть с  вероятностью = 0.8.

Правило продукции состоит  из двух частей: посылки (ЕСЛИ) и заключения (ТО), каждая из которых состоит из конъюнкции утверждений более низкого  уровня детализации.

3.Фрейм. Представляет  собой именованную таблицу с  некоторым количеством слотов- ячеек,  имевших свои имена и получающих  в процессе работы машины вывода  некоторые значения. В качестве  значений могут присутствовать  константы, ссылки на фреймы  более высокого или более низкого  уровня, а также некоторые вычислительные  процедуры. 

4.Семантическая сеть. Это  ориентированный граф, вершины которого  соответствуют объектам (событиям), а дуги описывают отношения  между вершинами.

4. Автоматизация  деловых процессов

С некоторым опозданием, по сравнению с Западом, в России медленно, но верно начинают понимать всю важность комплексного подхода  в автоматизации предприятий  и организаций. На собственном горьком  опыте и благодаря множеству  публикаций в компьютерной прессе многие осознали, что эффективность автоматизации  в первую очередь зависит от того, насколько широко она охватывает все сферы деятельности юридического лица. Отчасти именно поэтому в  последнее время стала столь  популярной идея построения корпоративных  информационных систем (КИС). И хотя понятие корпоративности подразумевает  наличие довольно крупной, территориально-распределенной информационной системы, все же вполне правомерно присовокупить сюда системы  любых предприятий, вне зависимости  от их масштаба и формы собственности. В конце концов, любая фирма, организация  или государственное учреждение, имея сегодня в своем активе сеть с одним сервером и десятком компьютеров, по всем правилам развития, может или  даже должна существенно расшириться  завтра. Кроме того, наверное, все  без исключения информационные системы  начинают создаваться с какого-либо одного подразделения, реализующего некоторый  самодостаточный, но не обязательно  самый главный, цикл деятельности, и  это ничуть не мешает проверять действенность  комплексного подхода автоматизации. Поэтому далее в контексте  данной статьи упоминания КИС имеют  непосредственное отношение к любым  информационным системам, и правильнее даже будет, сохранив общую аббревиатуру КИС, заменить первое слово новомодного  понятия, переиначив его в комплексные  информационные системы. Вызвано это  прежде всего тем, что речь пойдет о том, как построить комплексную  инфосистему вне зависимости  от формы собственности и профиля  деятельности организации.