Системы с интеллектуальным интерфейсом

Интеллектуальные базы данных отличаются от обычных баз данных возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся в базе данных. Примерами таких запросов могут быть следующие:

- “Вывести список товаров, цена которых выше среднеотраслевой”,

- “Вывести список товаров-заменителей некоторой продукции”,

- “Вывести список потенциальных покупателей некоторого товара” и т.д.

Для выполнения первого типа запроса необходимо сначала проведение статистического расчета среднеотраслевой цены по всей базе данных, а уже после этого собственно отбор данных. Для выполнения второго типа запроса необходимо вывести значения характерных признаков объекта, а затем поиск по ним аналогичных объектов. Для третьего типа запроса требуется сначала определить список посредников-продавцов, выполняющих продажу данного товара, а затем провести поиск связанных с ними покупателей.

Во всех перечисленных типах запросов требуется осуществить поиск по условию, которое должно быть доопределено в ходе решения задачи. Интеллектуальная система без помощи пользователя по структуре базы данных сама строит путь доступа к файлам данных. Формулирование запроса осуществляется в диалоге с пользователем, последовательность шагов которого выполняется в максимально удобной для пользователя форме. Запрос к базе данных может формулироваться и с помощью естественно-языкового интерфейса.

Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний. Для этого необходимо решать задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза высказываний на естественном языке. Так, морфологический анализ предполагает распознавание и проверку правильности написания слов по словарям, синтаксический контроль - разложение входных сообщений на отдельные компоненты (определение структуры) с проверкой соответствия грамматическим правилам внутреннего представления знаний и выявления недостающих частей и, наконец, семантический анализ - установление смысловой правильности синтаксических конструкций. Синтез высказываний решает обратную задачу преобразования внутреннего представления информации в естественно-языковое.

Естественно-языковый интерфейс используется для:

· доступа к интеллектуальным базам данных;

· контекстного поиска документальной текстовой информации;

· голосового ввода команд в системах управления;

· машинного перевода c иностранных языков.

Гипертекстовые системы предназначены для реализации поиска по ключевым словам в базах текстовой информации. Интеллектуальные гипертекстовые системы отличаются возможностью более сложной семантической организации ключевых слов, которая отражает различные смысловые отношения терминов. Таким образом, механизм поиска работает прежде всего с базой знаний ключевых слов, а уже затем непосредственно с текстом. В более широком плане сказанное распространяется и на поиск мультимедийной информации, включающей помимо текстовой и цифровой информации графические, аудио и видео- образы.

Системы контекстной помощи можно рассматривать, как частный случай интеллектуальных гипертекстовых и естественно-языковых систем. В отличие от обычных систем помощи, навязывающих пользователю схему поиска требуемой информации, в системах контекстной помощи пользователь описывает проблему (ситуацию), а система с помощью дополнительного диалога ее конкретизирует и сама выполняет поиск относящихся к ситуации рекомендаций. Такие системы относятся к классу систем распространения знаний (Knowledge Publishing) и создаются как приложение к системам документации (например, технической документации по эксплуатации товаров).

Системы когнитивной графики позволяют осуществлять интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями. Такие системы используются в мониторинге и управлении оперативными процессами. Графические образы в наглядном и интегрированном виде описывают множество параметров изучаемой ситуации. Например, состояние сложного управляемого объекта отображается в виде человеческого лица, на котором каждая черта отвечает за какой-либо параметр, а общее выражение лица дает интегрированную характеристику ситуации.

Системы когнитивной графики широко используются также в обучающих и тренажерных системах на основе использования принципов виртуальной реальности, когда графические образы моделируют ситуации, в которых обучаемому необходимо принимать решения и выполнять определенные действия.

Экспертные системы

Назначение экспертных систем заключается в решении достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Причем решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.

Экспертная система является инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта, и может выполнять следующие роли:

· консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей;

· ассистента в связи с необходимостью анализа экспертом различных вариантов принятия решений;

· партнера эксперта по вопросам, относящимся к источникам знаний из смежных областей деятельности.

Экспертные системы используются во многих областях, среди которых лидирует сегмент приложений в бизнесе (рис. 1.2) [ 21 ]. Системы с интеллектуальным интерфейсом - student2.ru

Рис. 1.2. Области применения экспертных систем

Архитектура экспертной системы (рис.1.3) включает в себя два основных компонента: базу знаний (хранилище единиц знаний) и программный инструмент доступа и обработки знаний, состоящий из механизмов вывода заключений (решения), приобретения знаний, объяснения получаемых результатов и интеллектуального интерфейса. Причем центральным компонентом экспертной системы является база знаний, которая выступает по отношению к другим компонентам как содержательная подсистема, составляющая основную ценность. “Know-how” базы знаний хорошей экспертной системы оценивается в сотни тысяч долларов, в то время как программный инструментарий - в тысячи или десятки тысяч долларов.

База знаний - это совокупность единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами и, возможно, неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются.

Системы с интеллектуальным интерфейсом - student2.ru Рис.1.3 Архитектура экспертной системы

В качестве методов представления знаний чаще всего используются либо правила, либо объекты (фреймы), либо их комбинация. Так, правила представляют собой конструкции:

Если < условие >

То <заключение> CF (Фактор определенности) <значение>

В качестве факторов определенности (CF), как правило, выступают либо условные вероятности байесовского подхода (от 0 до 1), либо коэффициенты уверенности нечеткой логики (от 0 до 100). Примеры правил имеют следующий вид:

Правило 1: Если Коэффициент рентабельности > 0.2

То Рентабельность = "удовл." CF 100

Правило 2: Если Задолженность = "нет" и Рентабельность = "удовл."

То Финансовое_сост. = "удовл." CF 80

Правило 3: Если Финансовое_сост. = "удовл." и Репутация="удовл."

То Надежность предприятия = "удовл." CF 90

Объекты представляют собой совокупность атрибутов, описывающих свойства и отношения с другими объектами. В отличие от записей баз данных каждый объект имеет уникальное имя. Часть атрибутов отражают типизированные отношения, такие как “род - вид” (super-class - sub-class), “целое - часть” и др. Вместо конкретных значений атрибутов объектов могут задаваться значения по умолчанию (указатель наследования атрибутов устанавливается в S), присущие целым классам объектов, или присоединенные процедуры (process). Пример описания объектов представлен на рис. 1.4.

Интеллектуальный интерфейс.Обмен данными между конечным пользователем и ЭС выполняет программа интеллектуального интерфейса, которая воспринимает сообщения пользователя и преобразует их в форму представления базы знаний и, наоборот, переводит внутреннее представление результата обработки в формат пользователя и выдает сообщение на требуемый носитель. Важнейшим требованием к организации диалога пользователя с ЭС является естественность, которая не означает буквально формулирование потребностей пользователя предложениями естественного языка, хотя это и не исключается в ряде случаев. Важно, чтобы последовательность решения задачи была гибкой, соответствовала представлениям пользователя и велась в профессиональных терминах.

Механизм вывода. Этот программный инструмент получает от интеллектуального интерфейса преобразованный во внутреннее представление запрос, формирует из базы знаний конкретный алгоритм решения задачи, выполняет алгоритм, а полученный результат предоставляется интеллектуальному интерфейсу для выдачи ответа на запрос пользователя.

ПРЕДПРИЯТИЕ_ОТРАСЛИ#1

Имя слота Указатель наследования Тип Значение
Super-сlass U FRAME ROOT
Sub-сlass U FRAME Предприятие
Код предприятия U String
Код отрасли U String
Отраслевой коэфф. рент. U Real

ПРЕПРИЯТИЕ#1

Имя слота Указатель наследования Тип Значение
Super-сlass S FRAME Предприятие отрасли
Sub-сlass - - -
Код предприятия S String
Код отрасли S String
Отраслевой коэфф. рент. S Real
Коэфф. рент.   Real
Задолженность   String Нет
Репутация   String Удовл
Фин.состояние   Process Fin_sost
Надежность   Process Nad

Рис. 1.4. Описание объектов

В основе использования любого механизма вывода лежит процесс нахождения в соответствии с поставленной целью и описанием конкретной ситуации (исходных данных) относящихся к решению единиц знаний (правил, объектов, прецедентов и т.д.) и связыванию их при необходимости в цепочку рассуждений, приводящую к определенному результату. Для представления знаний в форме правил это может быть прямая (рис. 1.5) или обратная (рис. 1.6) цепочка рассуждений.

Для объектно-ориентированного представления знаний характерно применение механизма наследования атрибутов, когда значения атрибутов передаются по иерархии от вышестоящих классов к нижестоящим (например, на рис.1.4. код отрасли, отраслевой коэффициент рентабельности). Также при заполнении атрибутов фрейма необходимыми данными запускаются на выполнение присоединенные процедуры.

Системы с интеллектуальным интерфейсом - student2.ru

Рис. 1.5. Прямая цепочка рассуждений

Системы с интеллектуальным интерфейсом - student2.ru

Рис. 1.6. Обратная цепочка рассуждений

Механизм объяснения.В процессе или по результатам решения задачи пользователь может запросить объяснение или обоснование хода решения. С этой целью ЭС должна предоставить соответствующий механизм объяснения. Объяснительные способности ЭС определяются возможностью механизма вывода запоминать путь решения задачи. Тогда на вопросы пользователя "Как?" и "Почему?" получено решение или запрошены те или иные данные система всегда может выдать цепочку рассуждений до требуемой контрольной точки, сопровождая выдачу объяснения заранее подготовленными комментариями. В случае отсутствия решения задач объяснение должно выдаваться пользователю автоматически. Полезно иметь возможность и гипотетического объяснения решения задачи, когда система отвечает на вопросы, что будет в том или ином случае.

Однако, не всегда пользователя может интересовать полный вывод решения, содержащий множество ненужных деталей. В этом случае система должна уметь выбирать из цепочки только ключевые моменты с учетом их важности и уровня знаний пользователя. Для этого в базе знаний необходимо поддерживать модель знаний и намерений пользователя. Если же пользователь продолжает не понимать полученный ответ, то система должна быть способна в диалоге на основе поддерживаемой модели проблемных знаний обучать пользователя тем или иным фрагментам знаний, т.е. раскрывать более подробно отдельные понятия и зависимости, если даже эти детали непосредственно в выводе не использовались.

Механизм приобретения знаний. База знаний отражает знания экспертов (специалистов) в данной проблемной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных знаний и последующим их представлением в базе знаний занимаются специалисты, называемые инженерами знаний. Для ввода знаний в базу и их последующего обновления ЭС должна обладать механизмом приобретения знаний. В простейшем случае это интеллектуальный редактор, который позволяет вводить единицы знаний в базу и проводить их синтаксический и семантический контроль, например, на непротиворечивость, в более сложных случаях извлекать знания путем специальных сценариев интервьюирования экспертов, или из вводимых примеров реальных ситуаций, как в случае индуктивного вывода, или из текстов, или из опыта работы самой интеллектуальной системы.

Классы экспертных систем. По степени сложности решаемых задач экспертные системы можно классифицировать следующим образом:

· По способу формирования решения экспертные системыразделяются на два класса: аналитические и синтетические. Аналитические системы предполагают выбор решений из множества известных альтернатив (определение характеристик объектов), а синтетические системы - генерацию неизвестных решений (формирование объектов).

· По способу учета временного признака экспертные системы могут быть статическими или динамическими. Статические системы решают задачи при неизменяемых в процессе решения данных и знаниях, динамические системы допускают такие изменения. Статические системы осуществляют монотонное непрерываемое решение задачи от ввода исходных данных до конечного результата, динамические системы предусматривают возможность пересмотра в процессе решения полученных ранее результатов и данных.

· По видам используемых данных и знаний экспертные системы классифицируются на системы с детерминированными (четко определенными) знаниями и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний (данных) понимается их неполнота (отсутствие), недостоверность (неточность измерения), двусмысленность (многозначность понятий), нечеткость (качественная оценка вместо количественной).

· По числу используемых источников знаний экспертные системы могут быть построены с использованием одного или множества источников знаний. Источники знаний могут быть альтернативными (множество миров) или дополняющими друг друга (кооперирующими).

В соответствии с перечисленными признаками классификации, как правило, выделяются следующие четыре основные класса экспертных систем (рис. 1.7)

  Анализ Синтез  
Детерминирован-ность знаний Классифици-рующие Трансформи-рующие Один источник знаний
Неопределенность знаний Доопределя-ющие Многоагент-ные Множество источн. знаний
  Статика Динамика  

Рис. 1.7. Классы экспертных систем

Классифицирующие экспертные системы. К аналитическим задачам прежде всего относятся задачи распознавания различных ситуаций, когда по набору заданных признаков (факторов) выявляется сущность некоторой ситуации, в зависимости от которой выбирается определенная последовательность действий. Таким образом, в соответствии с исходными условиями среди альтернативных решений находится одно, наилучшим образом удовлетворяющее поставленной цели и ограничениям.

Экспертные системы, решающие задачи распознавания ситуаций, называются классифицирующими, поскольку определяют принадлежность анализируемой ситуации к некоторому классу. В качестве основного метода формирования решений используется метод логического дедуктивного вывода от общего к частному, когда путем подстановки исходных данных в некоторую совокупность взаимосвязанных общих утверждений получается частное заключение.

Доопределяющие экспертные системы. Более сложный тип аналитических задач представляют задачи, которые решаются на основе неопределенных исходных данных и применяемых знаний. В этом случае экспертная система должна как бы доопределять недостающие знания, а в пространстве решений может получаться несколько возможных решений с различной вероятностью или уверенностью в необходимости их выполнения. В качестве методов работы с неопределенностями могут использоваться байесовский вероятностный подход, коэффициенты уверенности, нечеткая логика. Доопределяющие экспертные системы могут использовать для формирования решения несколько источников знаний. В этом случае могут использоваться эвристические приемы выбора единиц знаний из их конфликтного набора, например, на основе использования приоритетов важности, или получаемой степени определенности результата, или значений функций предпочтений и т.д.

Для аналитических задач классифицирующего и доопределяющего типов характерны следующие проблемные области:

· Интерпретация данных - выбор решения из фиксированного множества альтернатив на базе введенной информации о текущей ситуации. Основное назначение - определение сущности рассматриваемой ситуации, выбор гипотез, исходя их фактов. Типичным примером является экспертная система анализа финансового состояния предприятия.

· Диагностика - выявление причин, приведших к возникновению ситуации. Требуется предварительная интерпретация ситуации с последующей проверкой дополнительных фактов, например, выявление факторов снижения эффективности производства.

· Коррекция - диагностика, дополненная возможностью оценки и рекомендации действий по исправлению отклонений от нормального состояния рассматриваемых ситуаций.

Трансформирующие экспертные системы. В отличие от аналитических статических экспертных систем синтезирующие динамические экспертные системы предполагают повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач, что связано с характером результата, который нельзя заранее предопределить, а также с динамичностью самой проблемной области.

В качестве методов решения задач в трансформирующих экспертных системах используются разновидности гипотетического вывода:

· генерации и тестирования, когда по исходным данным осуществляется генерация гипотез, а затем проверка сформулированных гипотез на подтверждение поступающими фактами;

· предположений и умолчаний, когда по неполным данным подбираются знания об аналогичных классах объектов, которые в дальнейшем динамически адаптируются к конкретной ситуации в зависимости от ее развития;

· использование общих закономерностей (метауправления) в случае неизвестных ситуаций, позволяющих генерировать недостающее знание.

Многоагентные системы. Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе, например, через "доску объявлений" (рис. 1.8).

Системы с интеллектуальным интерфейсом - student2.ru

Рис. 1.8. “Доска объявлений”

Для многоагентных систем характерны следующие особенности:

· Проведение альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний с механизмом устранения противоречий;

· Распределенное решение проблем, которые разбиваются на параллельно решаемые подпроблемы, соответствующие самостоятельным источникам знаний;

· Применение множества стратегий работы механизма вывода заключений в зависимости от типа решаемой проблемы;

· Обработка больших массивов данных, содержащихся в базе данных;

· Использование различных математических моделей и внешних процедур, хранимых в базе моделей;

· Способность прерывания решения задач в связи с необходимостью получения дополнительных данных и знаний от пользователей, моделей, параллельно решаемых подпроблем.

Для синтезирующих динамических экспертных систем наиболее применимы следующие проблемные области:

· Проектирование - определение конфигурации объектов с точки зрения достижения заданных критериев эффективности и ограничений, например, проектирование бюджета предприятия или портфеля инвестиций.

· Прогнозирование - предсказание последствий развития текущих ситуаций на основе математического и эвристического моделирования, например, прогнозирование трендов на биржевых торгах.

· Диспетчирование - распределение работ во времени, составление расписаний, например, планирование графика освоения капиталовложений.

· Планирование - выбор последовательности действий пользователей по достижению поставленной цели, например, планирование процессов поставки продукции.

· Мониторинг - слежение за текущей ситуацией с возможной последующей коррекцией. Для этого выполняется диагностика, прогнозирование, а в случае необходимости планирование и коррекция действий пользователей, например, мониторинг сбыта готовой продукции.

· Управление - мониторинг, дополненный реализацией действий в автоматических системах, например, принятие решений на биржевых торгах.

По данным публикации [ 21 ], в которой проводится анализ 12500 действующих экспертных систем, распределение экспертных систем по проблемным областям имеет следующий вид (рис. 1.9):

Системы с интеллектуальным интерфейсом - student2.ru

Рис. 1.9. Проблемные области экспертных систем

Наши рекомендации