Экспертные системы

ВВЕДЕНИЕ

 

В предстоящем десятилетии до 2020 года Республике Казахстан предстоит занять прочные конкурентные позиции на мировом рынке. Если в предыдущие годы, на самых ранних этапах становления государства, приходилось больше говорить о макрополитике и делать на нее упор, поскольку невозможно добиться конкретных социальных достижений, не решив вопросы реформирования и становления экономической политики. То теперь для достижения тех крупных целей нужно акцентировать внимание на развитие тех ключевых аспектах, которые касаются каждого человека в частности. Поэтому в первую очередь важнейшей задачей развития нашего государства сейчас является подготовка квалифицированного политического класса управленцев. Для этого правительство внедряет передовой международный опыт, имеющий максимальный практический эффект, привлекает экспертов мирового уровня для того, чтобы обучить молодых специалистов. Для того, чтобы сформировался кадровый задел для высокотехнологичных и наукоемких производств будущего, нужно уметь правильно развивать имеющиеся знания, правильно их обрабатывать. Поэтому нужна современная система образования, современные менеджеры, которые мыслят широко и масштабно, по-новому, для создания инновационной экономики. Должны приниматься адекватные меры, направленные на развитие технического и профессионального образования на всех уровнях [1].

На сегодняшний день в производстве и управлении наиболее трудоемким процессом  является процесс оценки ситуации и  принятия решений. Это объясняется  тем, что с каждым днем растут немыслимыми  темпами объемы информации, которую  необходимо учитывать для повышения  объективности оценки ситуации. Именно поэтому люди придумывают и разрабатывают  все более новые и удобные  средства обработки информации. Появление компьютерной обработки данных привело к выдвижению информации на первое место в современном мире. Нет ни одного человека или организации, способного обойтись без информации, которая позволяет не просто принимать решение, но и выжить в современных условиях. Усложнение информации, ее структурное изменение, да и увеличение ее объемов во много раз порождают новые требования к ее обработке, увеличение оперативности ее циркуляции и, как следствие, скорости принимаемых на ее основе решений [2].

Перечисленные достижения привели  к созданию новых информационных технологий, наиболее перспективным из которых является создание искусственного интеллекта, разработка которого началась еще в 60-х годах XX века и представляет собой попытку создать, путем моделирования процесса работы мозга человека, средство решения сложных задач более простыми методами. Актуальным в настоящее время является использование экспертных систем, которые прошли тщательный «отбор» и сейчас широко используются в практике. Экспертные системы не смогли бы получить столь широкого распространения в настоящее время, если бы в свое время в их развитие не внесли существенный вклад идеи искусственного интеллекта. То, что предлагает искусственный интеллект, - это множество концепций и технологий, пригодных для решения комплексных проблем в тех случаях, когда чисто арифметические или математические решения либо неизвестны, ибо малоэффективны [3].

Экспертные системы являются сложными программными комплексами, аккумулирующими  знания специалистов, «экспертов» конкретных областей знаний, передающих свой опыт для консультаций менее квалифицированных  пользователей. Данные системы - это  один из видов искусственного интеллекта. Они находят применение в совершенно любых областях и отраслях: по военному делу, математике, информатике, медицине, геологии, сельскому хозяйству и  т.д. И это легко объясняется  узкой специализацией программ. Экспертные системы возникли как значительный и практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта - совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием электронных вычислительных машин (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, распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр. Экспертной системой называется набор программ, выполняющих функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. Экспертные системы выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение экспертных систем на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов [4].

 В использовании экспертных  систем существует масса преимуществ.  Главным достоинством экспертных  систем является возможность  накапливать знания и сохранять  их на длительное время. Экспертные  системы подходят к любой информации  более объективно, чем человек,  что позволяет улучшить качество  проводимой экспертизы. Но в то  же время при создании экспертных  систем возникает ряд затруднений.  Прежде всего, стоит говорить о том, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к той или иной разрабатываемой системе. Далее мы говорим о трудностях психологического характера: человек-эксперт, передающий свои знания данной системе, может препятствовать полной передаче информации, так как у него возникает страх, что он, как специалист не будет востребован из-за «машины». Но такие страхи в большинстве случаев являются абсолютно необоснованными, так как экспертные системы не способны обучаться, у них нет здравого смысла и интуиции, качеств, которыми обладает живой человек. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также экспертные системы неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.

Причиной повышенного интереса, который экспертные системы вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность  их применения к решению задач  из самых различных областей человеческой деятельности. Именно поэтому темой данного исследования были выбраны экспертные системы как прикладная область искусственного интеллекта [2].

Целью данной курсовой работы является – подробно изучить экспертные системы  как прикладную область искусственного интеллекта.

Для достижения данной цели в полной мере потребовалось решить следующие  задачи:

- рассмотреть историю развития  искусственного интеллекта;

- определить дальнейшие тенденции  развития искусственного интеллекта;

- рассмотреть основные понятия и компоненты экспертных систем;

- выявить их достоинства и недостатки;

- изучить этапы разработки и области применения;

- выявить отличия экспертных систем от других программ.

Объектом исследования данной работы является искусственный интеллект. Предметом исследования являются экспертные системы как составная часть искусственного интеллекта. При работе используются теоретические методы, так как, к сожалению, у нас нет возможности действительно на практике изучать экспертные системы и внедрять их. Безусловно, используются также методы сравнения, анализа и синтеза.

Степень научной разработанности  проблемы. Анализ научных трудов показывает, что по мере увеличения потребности  в квалифицированных специалистах, усилилось внимание к данной проблеме, как во всем мире, так и в нашем  государстве. Искусственный интеллект  в целом и экспертные системы, как его составная часть изучаются  многими зарубежными и отечественными авторами, в частности такими как: Гаскаровым Д.Б., Долиным Г., Острейковским В.А., Убейко В.Н., Ясницким Л.Н., Яворским В.В., Когай Г.Д., Томиовой Н.И. Очень хорошо и подробно раскрываются вопросы и проблемы, касающиеся появления и развития интеллектуальных информационных систем Д.Б.Гаскаровым и Л.Н.Ясницким. Только в последние несколько лет в периодической печати появляются статьи, посвященные исследованию данной темы. Наиболее полный анализ данной проблемы проведен Г.В.Рыбиной. В ее работах анализируется состояние и тенденции развития интеллектуальных обучающих систем, рассматриваются особенности интегрированных экспертных систем.

В целом, в исследованиях по экспертным системам недостаточно всесторонне  определена степень их развития, что  определяет необходимость дальнейшего  исследования данной проблемы.

Научная новизна исследования определяется тем, что работа содержит актуализированный  анализ и систематизацию преимуществ  и недостатков искусственного интеллекта и его использования в различных  отраслях экономики страны.

Теоретическая и практическая значимость. Положения и выводы курсовой работы позволяют обновить существующие устаревшие данные. Некоторые результаты работы могут быть использованы при разработке тематических лекций, а так же послужить  базисом для последующих разработок.

Структура курсовой работы. Структура  курсовой работы определена целями и  задачами исследования. Курсовая работа состоит из введения, 3-х глав и списка литературы. Работа содержит 28  страниц.

Курсовая работа состоит из трех глав. Первая глава посвящена искусственному интеллекту и его особенностям. Во второй главе подробно рассматриваются сами экспертные системы, их отличия от других программ, особенности и классификации. Третья глава посвящена структуре и разработке экспертных систем.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО ОСОБЕННОСТИ

 

1. История развития систем искусственного интеллекта

Идея создания искусственного подобия  человека для решения сложных  задач и моделирования человеческого  разума витала в воздухе еще в  древнейшие времена. Так, в древнем  Египте была создана «оживающая»  механическая статуя бога Амона. У Гомера в «Илиаде» бог Гефест ковал человекоподобные существа-автоматы. В литературе эта  идея обыгрывалась многократно: Галатеи  Пигмалиона до Буратино папы Карло. Однако родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который еще в XIII веке попытался создать механическую машину для решения различных задач на основе разработанной им всеобщей классификации понятий. Позже Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта. Окончательное рождение искусственного интеллекта как научного направления произошло только после создания ЭВМ в 40-х гг. ХХ века.

Термин «искусственный интеллект» (ИИ) был предложен в 1956 году на семинаре с аналогичным названием в  Дартмутском колледже в США. Семинар  был посвящен разработке методов  решения логических задач. Вскоре после признания искусственного интеллекта отдельной областью науки произошло разделение его на два направления: нейрокибернетика и «кибернетика черного ящика». Эти направления развиваются практически независимо, существенно различаясь как в методологии, так и в технологии. И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое. Наука под названием «Искусственный интеллект» входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий [3].

Различные виды и степени интеллекта существуют у многих людей, животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем и различных  моделей экспертных систем с различными базами знаний. При этом, как видим, такое определение интеллекта не связано с пониманием интеллекта у человека – это разные вещи. Более того, эта наука моделирует человеческий интеллект, так как с одной стороны, можно изучить кое-что о том, как заставить машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство работ в ИИ касаются изучения проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.

Именно в таком смысле термин ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции  в Дартмутском университете, и  до сих пор, несмотря на критику тех, кто считает, что интеллект – это только биологический феномен, в научной среде термин сохранил свой первоначальный смысл, несмотря на явные противоречия с точки зрения человеческого интеллекта. Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и машины, можно сформулировать так: «Интеллект – способность системы создавать в ходе самообучения программы для решения задач определенного класса сложности и решать эти задачи».

Пионером искусственного интеллекта по праву можно считать коллежского  советника Семена Николаевича Корсакова (1787 - 1853), ставившего задачу усиления возможностей разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией искусственного интеллекта, как усилителя естественного. В 1832 году Корсаков опубликовал описание пяти изобретенных им механических устройств, так называемых «интеллектуальные машин», для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него своего рода роль баз знаний, а сами машины по существу являлись предтечами экспертных систем [5].

Работы в области искусственного интеллекта в Советском Союзе начались в 1960-х годах. В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым. В 1964 г. была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов. В 1966 г. В. Ф. Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал. До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики. По мнению Д. А. Поспелова, дело в том, что науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики. При этом родилась и сама информатика, как ни странно, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создается толковый словарь по искусственному интеллекту, трехтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 80-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950-х – начала 1960-х годов.