Экспертные системы 12 (стр. 2 из 5)

1.5.Преимущества и недостатки экспертных систем

Сам собою напрашивается вопрос: зачем разрабатывать экспертные системы? Не лучше ли обратиться к человеческому опыту?

Искусственная компетентность ЭС имеет ряд существенных преимуществ перед человеческой

Человеческая компетентность	Искусственная компетентность
Непрочная, утрачиваемая при отсутствии практики	Постоянная
Трудно передаваемая, т.к. обучение – долгий и дорогой процесс	Легко передаваемая посредством копирования программной системы
Трудно документируемая	Легко документируемая, т.к. способ представления искусственной компетентности в системе отображен в описании этого представления на естественном языке
Непредсказуемая, зависящая от эмоций эксперт-человек может принимать разные решения в тождественных ситуациях из-за эмоций, забыть в кризисной ситуации важное правило	Устойчивая
Дорогая	Приемлемая по затратам, т.к. разработка ЭС дорога, это годы труда высокооплачиваемых инженеров знаний и экспертов но эксплуатация дешева.

Но обычно ЭС используются как советчики экспертов-людей, не заменяя их.

“…Вероятно, можно отказаться от наиболее квалифицированного эксперта, но во многих ситуациях необходимо оставить в системе место для эксперта со средней квалификацией. Экспертные системы используются при этом для усиления и расширения профессиональных возможностей такого пользователя”[Уотермен, “Руководство по экспертным системам”].

В ряде областей деятельности человеческая компетентность превосходит искусственную.

Это не есть отражение фундаментальных ограничений ИИ, но характерно для его современного состояния.

Человеческая компетентность	Искусственная компетентность
Творческая, использующая воображение, аналогии с ситуациями из других предметных областей.	Запрограммированная, ЭС тяготеет к рутинному поведению
Приспосабливающаяся	Нуждается в подсказке, мало приспособлена к обучению новым концепциям и правилам
Использует чувственное восприятие визуальной, звуковой, осязательной или обонятельной информации	Использует символьный ввод
Широкая по охвату	Узконаправленная
Использует общедоступные знаниячеловек использует огромный объем общедоступных знаний, которые почти невозможно встроить в ЭС	Использует только специализированные знания

2.Организация ЭС

2.1.Организация знаний

Для специалистов в области ИИ термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя «интеллектуально».

Эта информация представляется в форме фактов и правил.

ФАКТ: При включении станка получена травма.

ПРАВИЛО: Если не соблюдались требования безопасности, то применимо законодательство о неосторожном поведении, приведшем к несчастному случаю.

Факты и правила в экспертной системе не всегда либо истинны, либо ложны. Иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется «коэффициентом уверенности».

ФАКТ: Станок имеет дефект с коэффициентом уверенности 0.9

ПРАВИЛО: Если станок имеет дефект с коэффициентом уверенности >0.6, то теория строгой ответственности применима с коэффициентом уверенности 1.0.

Многие правила ЭС являются эвристиками, т.е. эмпирическими правилами, которые упрощают или ограничивают поиск решений, когда предметная область сложна или недостаточно изучена и решаемая задача не поддается строгому математическому анализу или алгоритмическому решению.

Рассмотрим различия между алгоритмическим и эвристическим методами на примере

Рис. 3.

Алгоритм полностью исключает возможность попадания оружия на борт самолета и предотвращает захват террористами самолета, но требует много времени, дорог и непопулярен. Эвристический метод более легок и практичен, но не обеспечивает 100% защиту.

Таким образом, алгоритмический метод гарантирует корректное решение задачи, тогда как эвристический метод дает приемлемое решение в большинстве случаев.

В экспертной системе существует четкое разделение знаний на:

• знания о предметной области, называемые базой знаний;
• знания о том, как решать задачи, называемые механизмом вывода;
• знания о том, как взаимодействовать с пользователем.

Программа, которая работает со знаниями, организованными подобным образом(т.е. база знаний +мех-м вывода), называется системой, основанной на знаниях.

База знаний экспертной системы содержит факты и правила, использующие эти факты как основу для принятия решений.

Механизм вывода содержит:

• интерпретатор, определяющий, как применять правила для вывода новых знаний;
• диспетчер, устанавливающий порядок применения правил.

Чтобы приносить реальную пользу, экспертная система должна иметь базу знаний, содержащую высококачественные знания о предметной области, а ее механизм вывода должен содержать знания о том, как эффективно использовать знания о предметной области.

Разработка механизма вывода ЭС – нетривиальная задача, поскольку простой и общий метод организации логического вывода отсутствует.

Чтобы ясно понимать суть этой проблемы, необходимо, во-первых, понимать, что структура логического вывода зависит и от специфики предметной области и от того, как знания структурированы и организованы в ЭС, а во-вторых, осознавать возможности инструментальных средств построения экспертных систем.

Эти средства разделяются на четыре основных категории:

1. Языки программирования;

2. Языки инженерии знаний

3. Вспомогательные средства

4. Средства поддержки

Языки программирования, применяемые для работы в области экспертных систем – это или проблемно-ориентированные языки(Фортран, Паскаль) или языки обработки текстов (Лисп, Пролог). Проблемно-ориентированные языки разработаны для специального класса задач: например, Фортран удобен для выполнения алгебраических вычислений и чаще всего применяется в научных, математических и статистических исследованиях.

Наиболее широко используемым языком программирования для задач искусственного интеллекта является Лисп. Его популярность основывается на таких его свойствах, как легкое и гибкое манипулирование символами, автоматическое управление памятью, развитые редактирование и средства отладки, едином подходе к представлению программ и данных, что позволяет программе на Лиспе модифицировать свой собственный код так же просто, как и данные. Последнее качество благоприятно для написания программ, которые могут вводить новые или модифицировать уже существующие в базе знаний правила.

Рассмотрим, как записывается обычное высказывание на языке Лисп:

Естественный язык	Лисп
Разлита нефть в строении №5	(МЕСТОНАХОЖДЕНИЕ (РАЗЛИТА НЕФТЬ) (СТРОЕНИЕ №5))

Здесь элемент МЕСТОНАХОЖДЕНИЕ действует как отношение, которое указывает, что его первый аргумент размещается в его втором аргументе.

Подобные Лисп языки программирования представляют максимальную гибкость разработчику экспертной системы, но не указывают ему, как представлять знания или как построить механизм доступа к базе знаний.

Язык инженерии знаний – это язык построения экспертных систем, погруженный в обширное поддерживающее окружение. Языки инженерии знаний разделяются на скелетные и универсальные. Скелетный язык инженерии знаний – это экспертная система без специальных предметных знаний, включающая только механизм вывода и средства поддержки.

Примеры

Первая ЭС в геологии PROSPECTOR → скелетный язык диагностики и классификации KAS.

ЭС диагностики и лечения бактериальных инфекций MYCIN → скелетная система EMYCIN (EMPTYMYCIN).

Консультационная система по глаукоме CASNET → скелетная система EXPERT.

Скелетные системы обеспечивают структуризацию знаний и готовые механизмы вывода, которые делают разработку системы легкой и быстрой. Но они приложимы лишь к узкому классу проблем и сильно ограничивают возможности разработчика экспертных систем.

Универсальный язык инженерии знаний может быть применим к проблемам разного типа в разных прикладных областях. Он обеспечивает большие возможности управления поиском данных и доступом к ним, чем скелетные системы, но более сложен в использовании.

Все скелетные и универсальные языки находятся на уровне исследовательских разработок. Однако несколько компаний, специализирующихся в области искусственного интеллекта, продают версии языков инженерии знаний коммерческого уровня. Эти языки – между скелетными системами и универсальными языками; многие из них возникли из скелетных систем и были развиты для того, чтобы стать более общими и легко применимыми.

Вспомогательные средства – это программы, оказывающие помощь в приобретении знаний у эксперта-человека и представлении их, и программ, которые помогают разработать проекты экспертных систем.

Эти программы должны выполнять очень сложные задания, из них большинство являются пока что чисто исследовательскими разработками, которые лишь начали превращаться во что-то практически полезное, хотя некоторые системы уже предлагаются как законченные коммерческие продукты.