Семантические сети и экспертные системы

 

СОЖЕРЖАНИЕ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Этапы создания экспертной системы. Идентификация проблемной области, построение концептуальной модели.

Слабая формализуемость  процесса принятия решений, его альтернативность и нечеткость, качественная и символьная природа используемых знаний, динамичность изменения проблемной области - все  эти характерные особенности применения экспертных систем обусловливают сложность и большую трудоемкость их разработки по сравнению с другими подклассами ИИС. Извлечение знаний при создании экспертной системы предполагает изучение множества источников знаний, к которым относятся специальная литература, базы фактуальных знаний, отчеты о решении аналогичных проблем, а самое главное, опыт работы специалистов в исследуемой проблемной области - экспертов. Успех проектирования экспертной системы во многом определяется тем, насколько компетентны привлекаемые к разработке эксперты и насколько они способны передать свой опыт инженерам по знаниям. Вместе с тем, эксперты не имеют представления о возможностях и ограничениях ЭС. Следовательно, процесс разработки ЭС должен быть организован инженерами по знаниям таким образом, чтобы в процессе их итеративного взаимодействия с экспертами они получили весь необходимый объем знаний для решения четко очерченных проблем. Этапы создания экспертной системы представлены на рис. 1.

Рис.1. Этапы создания экспертной системы

На начальных этапах идентификации и концептуализации, связанных с определением контуров будущей системы, инженер по знаниям  выступает в роли ученика, а эксперт - в роли учителя, мастера. На заключительных этапах реализации и тестирования инженер по знаниям демонстрирует результаты разработки, адекватность которых проблемной области оценивает эксперт. На этапе тестирования это могут быть совершенно другие эксперты.

На всех этапах разработки инженер по знаниям играет активную роль, а эксперт – пассивную. По мере развития самообучающихся свойств экспертных систем роль инженера по знаниям уменьшается, а активное поведение заинтересованного в эффективной работе экспертной системы пользователя-эксперта возрастает.

Рис. 2. Прием извлечения знаний инженерами знаний

Первые два этапа  разработки экспертной системы составляют логическую стадию, не связанную с применением четко определенного инструментального средства. Последующие этапы реализуются в рамках физического создания проекта на базе выбранного инструментального средства. Вместе с тем, процесс создания экспертной системы, как сложного программного продукта, имеет смысл выполнять методом прототипного проектирования, сущность которого сводится к постоянному наращиванию базы знаний, начиная с логической стадии.

Прототипная технология создания экспертной системы означает, что простейший прототип будущей системы реализуется с помощью любого подручного инструментального средства еще на этапах идентификации и концептуализации, в дальнейшем этот прототип детализируется, концептуальная модель уточняется, реализация выполняется в среде окончательно выбранного инструментального средства. После каждого этапа возможны итеративные возвраты на уже выполненные этапы проектирования, что способствует постепенному проникновению инженера по знаниям в глубину решаемых проблем, эффективности использования выделенных ресурсов, сокращению времени разработки, постоянному улучшению компетентности и производительности системы.

Идентификация проблемной области 

Этап идентификации  проблемной области включает определение  назначения и сферы применения экспертной системы, подбор экспертов и группы инженеров по знаниям, выделение ресурсов, постановку и параметризацию решаемых задач.

Начало работ по созданию экспертной системы инициируют руководители компаний (предприятий, учреждений). Обычно необходимость разработки экспертной системы в той или иной сфере деятельности связана с затруднениями лиц, принимающих решение, что сказывается на эффективности функционирования проблемной области. Эти затруднения могут быть обусловлены недостаточным опытом работы в данной области, сложностью постоянного привлечения экспертов, нехваткой трудовых ресурсов для решения простых интеллектуальных задач, необходимостью интеграции разнообразных источников знаний. Как правило, назначение экспертной системы связано с одной из следующих областей:

• обучение и консультация неопытных пользователей;  
• распространение и использование уникального опыта экспертов;  
• автоматизация работы экспертов по принятию решений;  
• оптимизация решения проблем, выдвижение и проверка гипотез.

Сфера применения экспертной системы характеризует тот круг задач, который подлежит формализации, например, "выбор поставщика продукции", "формирование маркетинговой стратегии" и т.д. Обычно сложность решаемых в экспертной системе проблем  должна соответствовать трудоемкости работы эксперта в течение нескольких часов. Более сложные задачи имеет смысл разбивать на совокупности взаимосвязанных задач, которые подлежат разработке в рамках нескольких экспертных систем.

Ограничивающими факторами  на разработку экспертной системы выступают отводимые сроки, финансовые ресурсы и программно-техническая среда. От этих ограничений зависит количественный и качественный состав групп инженеров по знаниям и экспертов, глубина прорабатываемых вопросов, адекватность и эффективность решения проблем.

После предварительного определения контуров разрабатываемой  экспертной системы инженеры по знаниям  совместно с экспертами осуществляют более детальную постановку проблем  и параметризацию системы. К основным параметрам проблемной области относятся следующие:

• класс решаемых задач (интерпретация, диагностика, коррекция, прогнозирование, планирование, проектирование, мониторинг, управление);  
• критерии эффективности результатов решения задач (минимизация использования ресурсов, повышение качества продукции и обслуживания, ускорение оборачиваемости капитала и т.д.);  
• критерии эффективности процесса решения задач (повышение точности принимаемых решений, учет большего числа факторов, просчет большего числа альтернативных вариантов, адаптивность к изменениям проблемной области и информационных потребностей пользователей, сокращение сроков принятия решений);  
• цели решаемых задач (выбор из альтернатив, например, выбор поставщика или синтез значения, например, распределение бюджета по статьям);  
• подцели (разбиение задачи на подзадачи, для каждой из которых определяется своя цель);  
• исходные данные (совокупность используемых факторов);

особенности используемых знаний (детерминированность/неопределенность, статичность/динамичность, одноцелевая/многоцелевая направленность, единственность/множественность источников знаний).

Построение концептуальной модели

На этапе построения концептуальной модели создается целостное  системное описание используемых знаний, отражающее сущность функционирования проблемной области. От качества построения концептуальной модели проблемной области во многом зависит насколько часто в дальнейшем по мере развития проекта будет выполняться перепроектирование базы знаний. Хорошая концептуальная модель может только уточняться (детализироваться или упрощаться), но не перестраиваться.

Результат концептуализации проблемной области обычно фиксируется  в виде наглядных графических  схем на объектном, функциональном и  поведенческом уровнях моделирования:

• объектная модель описывает структуру предметной области как совокупности взаимосвязанных объектов;  
• функциональная модель отражает действия и преобразования над объектами;  
• поведенческая модель рассматривает взаимодействия объектов во временном аспекте.

Первые две модели описывают статические аспекты функционирования проблемной области, а третья модель - динамику изменения ее состояний. Естественно, что для различных классов задач могут требоваться разные виды моделей, а следовательно, и ориентированные на них методы представления знаний. Рассмотрим каждую из представленных видов моделей.

Объектная модель отражает фактуальное знание о составе  объектов, их свойств и связей. Элементарной единицей структурного знания является факт, описывающий одно свойство или одну связь объекта, который представляется в виде триплета: предикат (Объект, Значение).

Если предикат определяет название свойства объекта, то в качестве значения выступает конкретное значение этого свойства, например:

профессия ("Иванов", "Инженер").

Если предикат определяет название связи объекта, то значению соответствует объект, с которым  связан первый объект, например:

работает ("Иванов", "Механический цех").

В качестве важнейших  типизированных видов отношений  рассматриваются следующие:

"род" - "вид" (обобщение);

"целое" - "часть" (агрегация);

"причина" - "следствие";

"цель" - "средство";

"функция" - "аргумент";

"ассоциация";

"хронология";

"пространственное  положение" и др.

Так, отношения обобщения ("род" - "вид") фиксируется  на уровне названий классов объектов, например:

есть-подкласс (Инженеры, Личности).

Под классом объектов понимается совокупность объектов с  одинаковым набором предикатов (свойств  и связей). Класс объектов часто  описывается в виде n-парного реляционного отношения, например:

личности ( ФИО, Профессия, Подразделение,...).

Если объекты обладают частично пересекающимся набором предикатов, то осуществляется более сложная  классификация объектов: класс объектов по значениям какого-либо свойства (признака) разбивается на подклассы таким образом, что класс объектов содержит общие для подклассов свойства и связи, а каждый из подклассов отражает специфические свойства и связи, например:

личности ( ФИО, Год рождения, Профессия, Подразделение,...)

инженеры ( ФИО, ВУЗ, Оклад,...)

рабочие ( ФИО, Разряд, Тарифная ставка,...)

При этом подклассы объектов автоматически наследуют общие  свойства и связи вышестоящих  классов, а совокупность взаимосвязанных  по отношению обобщения классов  объектов образует иерархию наследования свойств.

Отношение агрегации  классов объектов ("целое" - "часть") отражает составные части объектов, которое можно представить в  бинарном виде на именах двух классов  объектов:

есть-часть (Оборудование, Цех);

есть-часть ( Рабочие, Цех).

Аналогично представляются другие семантические отношения:

• причина-следствие (Задолженность, Банкротство);  
• аргумент-функция (Спрос, Цена);  
• средство-цель (Покупка акций, Прибыль);  
• ассоциация (Производство, Обслуживание);  
• хронология (Отгрузка, Поставка);  
• пространственное положение (Сборка, Технический контроль).

Обычно объектное знание представляется графически средствами ER-моделей (модель "Сущность - Связь").

Функциональная модель описывает преобразования фактов, зависимости  между ними, показывающие, как одни факты образуются из других. В качестве единицы функционального знания определим функциональную зависимость фактов в виде импликации:

означающей, что факт В имеет  место только в том случае, если имеет место конъюнкция фактов или их отрицаний Al, A2,..., A, например:

сбыт(Товар, "Слабый") и 

прибыль(Товар, "Ничтожная") и 

потребители(Товар, "Любители нового") и 

число_конкурентов(Товар,"Небольшое")->

жизненный_цикл(Товар, "Выведение на рынок").

Функциональную зависимость  фактов можно трактовать как отражение  следующих отношений фактов:

• "Причина" - "Следствие";  
• "Средство" - "Цель";• "Аргумент" - "Функция";  
• "Ситуация" - "Действие".

В качестве термов конъюнкции фактов могут выступать более сложные логические условия.

Функциональная модель строится путем  последовательной декомпозиции целей, а именно: для цели определяются подцели, для которых в свою очередь  устанавливаются подцели и так  дальше, пока в качестве подцелей не окажутся исходные факты (процесс декомпозиции "сверху" - "вниз"). Каждой цели (подцели) соответствует некоторая задача (подзадача), которая не может быть решена, пока не будут достигнуты ее нижестоящие подцели (решены подзадачи). Таким образом, функциональная модель отражает в обобщенной форме процесс решения характерных для нее задач.

Обычно функциональные зависимости  фактов представляются графически в  виде деревьев целей или графов "И"-"ИЛИ", в которых каждый зависимый факт представляет собой целевую переменную - корневую вершину, а определяющие его факты-аргументы - связанные с корнем подчиненные вершины, условие конъюнкции (совместности анализа факторов) обозначается пересекающей дугой, а условие дизъюнкции (независимости влияния на цель факторов) никак не обозначается, причем если какой-либо факт-аргумент, в свою очередь, определяется другими фактами-аргументами, то он становится подцелью.

Поведенческая модель отражает изменение  состояний объектов в результате возникновения некоторых событий, влекущих за собой выполнение определенных действий (процедур). Состояние объекта - это изменяющиеся во времени значения некоторого свойства. Набор действий, связанный с некоторым событием, составляет поведение объекта, которое выражается в виде правил или процедур. Задача определения поведенческой модели заключается в определении связей событий с поведением объектов и изменением их состояний. Как правило, событие отражается в форме сообщения, посылаемого объекту. (СОБЫТИЕ-ПОВЕДЕНИЕ-СОСТОЯНИЕ)