Введение в экспертные системы

1) задача может  быть естественным образом решена  посредством манипуляции с символами (т.е. с помощью символических рассуждений), а не манипуляций с числами, как принято в математических методах и в традиционном программировании; 
2) задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т.е. ее решение должно требовать применения эвристических правил. Задачи, которые могут быть гарантированно решены (с соблюдением заданных ограничений) с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения экспертных систем; 
3) задача должна быть достаточно сложна, чтобы оправдать затраты на разработку экспертных систем. Однако она не должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решать; 
4) задача должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами ЭС, и практически значимой.

При разработке ЭС, как правило, используется концепция "быстрого прототипа". Суть этой концепции  состоит в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе они  создают прототип (прототипы) ЭС. Прототипы  должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой - время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспертом) с процессом выбора программных средств. Для удовлетворения указанным требованиям, как правило, при создании прототипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования.

Прототип должен продемонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о проблемной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непригодности методов ЭС для данного приложения. По мере увеличения знаний прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа ЭС в конечный продукт обычно приводит к перепрограммированию ЭС на языках низкого уровня, обеспечивающих как увеличение быстродействия экспертных систем, так и уменьшение требуемой памяти. Трудоемкость и время создания ЭС в значительной степени зависят от типа используемого инструментария.

В ходе работ  по созданию экспертных систем сложилась  определенная технология их разработки, включающая шесть следующих этапов (Рисунок 1.4): идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование, опытную эксплуатацию. На этапе идентификации определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.

На этапе концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

На этапе формализации выбираются инструментальные средства и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.

На этапе выполнения осуществляется наполнение базы знаний, создание прототипа ЭС. Главное в создании прототипа заключается в том, чтобы этот прототип обеспечил проверку адекватности идей, методов и способов представления знаний решаемым задачам.

Создание первого  прототипа должно подтвердить, что  выбранные методы решений и способы  представления пригодны для успешного  решения, по крайней мере, ряда задач из актуальной предметной области, а также продемонстрировать тенденцию к получению высококачественных и эффективных решений для всех задач предметной области по мере увеличения объема знаний.

В ходе этапа тестирования производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом. Для этого инженер по знаниям подбирает примеры, обеспечивающие проверку всех возможностей новой ЭС.

Рисунок 1.4 Технология разработки ЭС

Различают следующие  источники неудач в работе системы: тестовые примеры, ввод-вывод, правила вывода, управляющие стратегии.

Показательные тестовые примеры являются наиболее очевидной причиной неудачной работы экспертных систем. Поэтому при подготовке тестовых примеров следует классифицировать их по под проблемам предметной области, выделяя стандартные случаи, определяя границы трудных ситуаций и т.п.

Критерии оценки ЭС зависят от точки зрения. При  тестировании промышленной системы  превалирует точка зрения инженера по знаниям, которого в первую очередь  интересует вопрос оптимизации представления и манипулирования знаниями. И, наконец, при тестировании ЭС после опытной эксплуатации оценка производится с точки зрения пользователя, заинтересованного в удобстве работы и получения практической пользы.

На этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность экспертных систем для конечного пользователя. Пригодность экспертных систем для пользователя определяется в основном удобством работы с ней и ее полезностью. Под полезностью ЭС понимается ее способность в ходе диалога определять потребности пользователя, выявлять и устранять причины неудач в работе, а также удовлетворять указанные потребности пользователя (решать поставленные задачи). В свою очередь, удобство работы с ЭС подразумевает естественность взаимодействия с ней (общение в привычном, не утомляющем пользователя виде), гибкость ЭС (способность системы настраиваться на различных пользователей, а также учитывать изменения в квалификации одного и того же пользователя) и устойчивость системы к ошибкам (способность не выходить из строя при ошибочных действиях неопытного пользователях).

В ходе разработки экспертных систем почти всегда осуществляется ее модификация. Выделяют следующие  виды модификации системы: переформулирование понятий и требований, переконструирование представления знаний в системе и усовершенствование прототипа.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

№6 Представление знаний в экспертных системах

Первый и  основной вопрос, который надо решить при представлении знаний - это  вопрос определения состава знаний, т.е. определение того, "ЧТО ПРЕДСТАВЛЯТЬ" в экспертной системе. Второй вопрос касается того, "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ" знания. Необходимо отметить, что эти две проблемы не являются независимыми. Действительно, выбранный способ представления может оказаться непригодным в принципе либо неэффективным для выражения некоторых знаний.

Вопрос "КАК  ПРЕДСТАВЛЯТЬ" можно разделить  на две в значительной степени  независимые задачи: как организовать (структурировать) знания и как представить  знания в выбранном формализме.

Стремление выделить организацию знаний в самостоятельную задачу вызвано, в частности, тем, что эта задача возникает для любого языка представления и способы решения этой задачи являются одинаковыми (либо сходными) вне зависимости от используемого формализма.

Итак, в круг вопросов, решаемых при представлении знаний, будем включать следующие: 
- определение состава представляемых знаний; 
- организацию знаний; 
- представление знаний, т.е. определение модели представления. 

Состав знаний экспертных систем определяется следующими факторами: 
- проблемной средой; 
- архитектурой экспертной системы; 
- потребностями и целями пользователей; 
- языком общения.

В соответствии с общей схемой статической экспертной системы для ее функционирования требуются следующие знания:

• знания о процессе решения задачи (т.е. управляющие знания), используемые интерпретатором (решателем);
• знания о языке общения и способах организации диалога, используемые лингвистическим процессором (диалоговым компонентом);
• знания о способах представления и модификации знаний, используемые компонентом приобретения знаний;
• поддерживающие структурные и управляющие знания, используемые объяснительным компонентом.

Для динамической экспертной системы, кроме того, необходимы следующие знания: 
1) знания о методах взаимодействия с внешним окружением; 
2) знания о модели внешнего мира. 
Зависимость состава знаний от требований пользователя проявляется в следующем:

• какие задачи (из общего набора задач) и с какими данными хочет решать пользователь;
• каковы предпочтительные способы и методы решения;
• при каких ограничениях на количество результатов и способы их получения должна быть решена задача;
• каковы требования к языку общения и организации диалога;
• какова степень общности (конкретности) знаний о проблемной области, доступная пользователю;
• каковы цели пользователей.

Состав знаний о языке общения зависит как  от языка общения, так и от требуемого уровня понимания.