Вибір та обгрунтування оптимальності теоретичних методів, Загальні відомості про експертні системи, Переваги експертних систем - Розробка прототипу експертної системи з вибору оптимальної мови програмування

Загальні відомості про експертні системи

Експертна система - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп'ютерних технологій це тотожна (подібна, заснована на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів щодо деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). Також визначається як система, яка використовує базу знань для вирішення завдань (видачі рекомендацій) у деякій предметній галузі [4].

Виділяють такі види експертних систем:

За метою створення:

Для навчання фахівців;

Для вирішення задач;

Для автоматизації рутинних робіт;

Для тиражування знань експертів.

За основним користувачем:

Для не фахівців в галузі експертизи;

Для фахівців;

Для учнів.

За типами розв'язуваних задач:

Інтерпретуючі системи - призначені для формування опису ситуацій за результатами спостережень або даними, одержуваними від різного роду сенсорів. Приклади: розпізнавання образів і визначення хімічної структури речовини;

Прогнозуючі системи - призначені для логічного аналізу можливих наслідків заданих ситуацій або подій. Приклади: прогнозування погоди і ситуацій на фінансових ринках;

Діагностичні системи - призначені для виявлення джерел несправностей за результатами спостережень за поведінкою контрольованої системи (технічної або біологічної). У цю категорію входить широкий спектр задач у всіляких предметних областях медицині, механіці, електроніці і т. д.;

Системи проектування - призначені для структурного синтезу конфігурації об'єктів (компонентів проектованої системи) при заданих обмеженнях. Приклади: синтез електронних схем, компонування архітектурних планів, оптимальне розміщення об'єктів в обмеженому просторі;

Системи планування - призначені для підготовки планів проведення послідовності операцій, що призводить до заданої мети. Приклади: задачі планування поведінки роботів і складання маршрутів пересування транспорту;

Системи моніторингу - аналізують поведінку контрольованої системи і, порівнюючи отримані дані з критичними точками заздалегідь складеного плану, прогнозують імовірність досягнення поставленої мети. Приклади: контроль руху повітряного транспорту і спостереження за станом енергетичних об'єктів;

Налагоджувальні системи - призначені для вироблення рекомендацій з усунення несправностей у контрольованій системі. До цього класу відносяться системи, що допомагають програмістам у налагодженні програмного забезпечення, і консультуючі системи;

Системи надання допомоги при ремонті устаткування - виконують планування процесу усунення несправностей у складних об'єктах, наприклад, у мережах інженерних комунікацій;

Навчальні системи проводять аналіз знань студентів за визначеним предметом, відшукують пробіли в знаннях і пропонують засоби для їхньої ліквідації;

Системи контролю забезпечують адаптивне керування поведінкою складних людино-машинних систем, прогнозуючи появу можливих збоїв і плануючи дії, необхідні для їхнього попередження. Приклади: керування повітряним транспортом, воєнними діями і діловою активністю в сфері бізнесу.

За ступенем складності структури:

Поверхневі системи - подають знання про область експертизи у вигляді правил. Умова кожного правила визначає зразок деякої ситуації, при дотриманні якої правило може бути виконано. Пошук рішення полягає у виконанні тих правил, зразки яких зіставляються з поточними даними. При цьому передбачається, що в процесі пошуку рішення послідовність формованих у такий спосіб ситуацій не обірветься до одержання рішення, тобто не виникне невідомої ситуації, що не зіставиться з жодним правилом;

Глибинні системи - крім можливостей поверхневих систем, мають здатність при виникненні невідомої ситуації визначати за допомогою деяких загальних принципів, справедливих для області експертизи, які дії варто виконати.

За типом використовуваних методів і знань:

Традиційні системи - використовують в основному неформалізовані методи інженерії знань і неформалізовані знання, отримані від експертів;

Гібридні системи - використовують методи інженерії знань і формалізовані методи, а також дані традиційного програмування та математики.

За видами використовуваних даних і знань:

З детермінованими знаннями;

З невизначеними знаннями.

Під невизначеністю знань і даних розуміються їхня неповнота, ненадійність, нечіткість.

За способом формування рішення:

Аналізуючі системи - вибір рішення здійснюється з множини відомих рішень на основі аналізу знань;

Синтезуючі системи - рішення синтезується з окремих фрагментів знань.

За способом урахування часової ознаки:

Статичні системи - призначені для вирішення задач з незмінними в процесі рішення даними і знаннями;

Динамічні системи - допускають зміни даних і знань у процесі рішення.

За рівнем складності:

Прості системи: поверхневі, традиційні (рідше гібридні) системи, виконані на персональних ПЕОМ, з комерційною вартістю від 100 до 25 тисяч доларів, з вартістю розробки від 50 до 300 тисяч доларів, з часом розробки від 3 міс. до одного року, що містять від 200 до 1000 правил;

Складні системи: глибинні, гібридні системи, виконані або на символьних ЕОМ, або на потужній універсальній ЕОМ, або на інтелектуальній робочій станції, з комерційною вартістю від 50 тисяч до 1 мільйона доларів, із середньою вартістю розробки 5-10 мільйонів доларів, часом розробки від 1 до 5 років, що містять від 1,5 до 10 тисяч правил.

За стадією існування (ступенем пропрацьованості і налагодженості):

Демонстраційний прототип - система, що вирішує частину необхідних задач, демонструючи життєздатність методу інженерії знань. При наявності розвитих інструментальних засобів для розробки демонстраційного прототипу потрібно в середньому приблизно 1-2 міс., а при відсутності 12-18 міс. Демонстраційний прототип працює, маючи 50-100 правил;

Дослідницький прототип - система, що вирішує всі необхідні задачі, але хитлива в роботі та не є цілком перевіреною. На доведення системи до стадії дослідницького прототипу йде 3-6 міс. Дослідницький прототип звичайно має 200-500 правил, що описують проблемну область;

Діючий прототип - надійно вирішує всі задачі, але для вирішення складних задач може знадобитися занадто багато часу та (або) пам'яті. Для доведення системи до стадії діючого прототипу потрібно 6-12 міс., при цьому кількість правил збільшується до 500-1000.

Система промислової стадії - забезпечує високу якість вирішення всіх задач при мінімумі часу і пам'яті. Звичайно процес перетворення діючого прототипу в промислову систему полягає в розширенні бази знань до 1000-1500 правил і переписуванні програм з використанням більш ефективних інструментальних засобів. Для доведення системи від початку розробки до стадії промислової системи потрібно 1-1,5 року;

Комерційна система - система, придатна не тільки для власного використання, але і для продажу різним споживачам. Для доведення системи до комерційної стадії потрібно 1,5-3 роки та 0,3-5 млн. доларів. При цьому в базі знань системи 1500 - 3000 правил.

За поколінням:

Системи першого покоління - статичні поверхневі системи;

Системи другого покоління - статичні глибинні системи (іноді до другого покоління відносять також гібридні системи);

Системи третього покоління - динамічні системи, що, як правило, є глибинними і гібридними.

За узагальненим показником - класом:

Класифікуючі системи вирішують задачі розпізнавання ситуацій. Основним методом формування рішень у таких системах є дедуктивне логічне виведення;

Довизначальні системи - використовуються для вирішення задач з не цілком визначеними даними і знаннями. У таких системах виникають задачі інтерпретації нечітких знань і вибору альтернативних напрямків пошуку в просторі можливих рішень. Як методи обробки невизначених знань можуть використовуватися байєсівський імовірнісний підхід, коефіцієнти впевненості, нечітка логіка;

Трансформуючі системи - відносяться до синтезуючих динамічних експертних систем, у яких передбачається повторюване перетворення знань у процесі вирішення задач. У системах даного класу використовуються різні способи обробки знань: генерація і перевірка гіпотез, логіка припущень і умовчань (коли за неповними даними формуються подання про об'єкти визначеного класу, що згодом адаптуються до конкретних умов ситуацій, що змінюються), використання метазнань (більш загальних закономірностей) для усунення невизначеностей у ситуаціях;

Мультиагентні системи - динамічні системи, засновані на інтеграції декількох різнорідних джерел знань, що обмінюються між собою одержуваними результатами в ході вирішення задач. Системи даного класу мають можливості реалізації альтернативних міркувань на основі використання різних джерел знань і механізму усунення протиріч, розподіленого вирішення проблем, що декомпозуються на паралельно розв'язувані підзадачі із самостійними джерелами знань, застосування різних стратегій виведення рішень у залежності від типу розв'язуваної проблеми, обробки великих масивів інформації з баз даних, використання математичних моделей і зовнішніх процедур для імітації розвитку ситуацій.

Переваги експертних систем

Експертні системи відзначаються певними перевагами над людьми-експертами при використанні. Зокрема, експертна система:

Переважає можливості людини при вирішенні надзвичайно громіздких проблем;

Не має упереджених думок, тоді як експерт може користуватися побічними знаннями і легко піддається впливу зовнішніх факторів;

Не робить поспішних висновків, нехтуючи певними етапами знайдення рішення;

Забезпечує діалоговий режим роботи;

Дозволяє роботу з інформацією, що містить символьні змінні;

Забезпечує коректну роботу з інформацією, яка містить помилки, за рахунок використання ймовірнісних методів досліджень;

Дозволяє проводити одночасну обробку альтернативних версій;

За вимогою пояснює хід кроків реалізації програми;

Забезпечує можливість обгрунтування рішення та відтворення шляху його прийняття.

Похожие статьи




Вибір та обгрунтування оптимальності теоретичних методів, Загальні відомості про експертні системи, Переваги експертних систем - Розробка прототипу експертної системи з вибору оптимальної мови програмування

Предыдущая | Следующая