ТПОИ   UML   ОСП   ООП   ОКМ   3GL   4GL   5GL   технологии прогр.

Объектно-событийное программирование

Экспертные системы

Семен Николаевич Корсаков
  1. Режимы функционирования эксперной системы
  2. Классификация экспертных систем
  3. Назначение экспертных систем
  4. Структура экспертной системы
  5. Этапы разработки экспертных систем
  6. Интерфейс с конечным пользователем
  7. Представление знаний в экспертных системах
  8. Уровни представления и уровни детальности
  9. Организация знаний в рабочей системе
  10. Организация знаний в базе данных
  11. Методы поиска решений в экспертных системах
  12. Инструментальный комплекс ЭС реального времени
  13. Примеры Экспертных систем
  14. Распространенные экспертные системы
  15. Оболочки для создания Экспертных систем
  16. Литература по экспертным системам

Системы, реализующие экспертные функции

  1. DSS - системы поддержки принятия решений
  2. OLAP-технологии анализа информации
  3. Визуальный анализ данных
  4. Data Mining - технология добычи данных
  5. Information Retrieval и Text Mining
  6. Knowledge Mining - технология добычи знаний
Экспертная система (ЭС, англ. expert system) - компьютерная система, способная частично заменить специалиста - эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые "интеллектуальные машины", позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Похожие действия выполняет такой программный инструмент как «Мастер» (англ. Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний — все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель).

В настоящее время "классическая" концепция экспертных систем, сложившаяся в 70-80 годах прошлого века, переживает серьезный кризис, по большей части связанный с примитивностью формальной логики, которой пользуются разработчики и пользователи информационных систем вообще и программирования, в частности. Фактически, формальная логика не развивалась со времен Аристотеля, и ее архаичные формы не удовлетворяют требованиям сегодняшних технологий. Используемый сегодня человеко-машинный интерфейс также далек от оптимума. Кроме того, "классический" подход к построению экспертных систем плохо согласуется с реляционной моделью данных, которая доминирует сегодня в информатике, что делает невозможным эффективное использование современных промышленных СУБД для организации баз знаний таких систем. Все приводимые в литературных и интернет-источниках примеры "известных" или "распространенных" экспертных систем на самом деле относятся к 1980-м годам и в настоящее время давно не существуют, либо безнадежно устарели и поддерживаются лишь немногочисленными энтузиастами. С другой стороны, нередко в качестве маркетингового хода экспертными системами объявляются современные программные продукты, в "классическом" понимании таковыми не являющиеся (например, компьютерные справочно-правовые системы). Предпринимаемые энтузиастами попытки объединить "классические" подходы к разработке экспертных систем с современными подходами к построению пользовательского интерфейса (проекты CLIPS Java Native Interface, CLIPS.NET и др.) не находят поддержки среди крупных компаний-производителей программного обеспечения и по этой причине остаются пока в экспериментальной стадии.

Некоторый оптимизм вселяет современное развитие OLAP-систем и систем поддержки принятия решений, которые пока и дороги, и далеки от оптимальности.

Структуру экспертной системы обычно представляют из следующих элементов:

База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и дает рекомендации по разрешению проблемы.

Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты (данные, отношения синтаксического уровня), знания (смысловые, семантические отношения между данными) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам и смыслам, можно получать решения.

В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на каком-либо компьютерном языке, с развитой логикой, например, на Прологе или Smalltalk помощью, например, языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.

Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.

Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей модели. Например, в медицинской ЭС факт "У здорового человека 2 ноги" хранится в базе знаний, а факт "У пациента одна нога" — в рабочей модели конкретного пациента.

База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:

Режимы функционирования эксперной системы

ЭС может функционировать в 2-х режимах:

Классификация экспертных систем

Экспертные системы в зависимости от решаемой задачи подразделяются (специализируются) в следующих направлениях деятельности:

В зависимости от условий экспертные системы делятся на

Распространенные экспертные системы

Наиболее известные/распространённые ЭС

Литература по экспертным системам

  1. Изобретения С. Н. Корсакова
  2. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. — СПб.: Питер, 2000.
  3. Джозеф Джарратано, Гари Райли «Экспертные системы: принципы разработки и программирование» : Пер. с англ. — М. : Издательский дом «Вильямс», 2006. — 1152 стр. с ил.
  4. Питер Джексон Введение в экспертные системы = Introduction to Expert Systems. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2001. — С. 624. — ISBN 0-201-87686-8.
  5. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. В. А. Кондратенко, С. В. Трубицына. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 320 с.
  6. Уотермен Д. "Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. под ред. В. Л. Стефанюка. — М.: «Мир», 1989: — 388 стр. с ил.
ТПОИ   UML   ОСП   ООП   ОКМ   3GL   4GL   5GL   технологии прогр.

Знаете ли Вы, что декомпозиция программы - это создание модулей, которые в свою очередь представляют собой небольшие программы, взаимодействующие друг с другом по хорошо определенным и простым правилам.

Bourabai Research Institution home page

Боровское исследовательское учреждение - Bourabai Research Bourabai Research Institution