Завдання. Опрацювати теоретичні відомості та літературу і відповісти на питання

Опрацювати теоретичні відомості та літературу і відповісти на питання.

Теоретичні відомості

План

1. Особливості та сфера застосування експертних систем.

2. Структура експертної системи.

3. Компоненти експертної системи.

1. Особливості та сфера застосування експертних систем.

Однією з основних проблем у процесі розроблення систем штучного інтелекту є моделювання розумової діяльності людей при розв’язуванні складних задач із різних сфер людської діяльності. Тому основним напрямом розвитку штучного інтелекту стало розроблення систем, що імітують дії та мислення експерта у вузькій проблемній сфері.

Поява експертних систем (ЕС) ознаменувала перехід від суто теоретичної сфери штучного інтелекту до прикладної. ЕС стали комерційним продуктом на ринку нових інформаційних технологій (НІТ) завдяки своїй корисності при розв’язуванні складних важко структурованих і формалізованих задач із сфери бізнесу, управління, планування та діагностики.

Експертні системи – комп’ютерні програми, здатні накопичувати знання і моделювати процес експертизи.

Сформувався новий розділ інформатики – інженерія знань, завданням якої є створення технології виявлення знань та наповнення ними ЕС. Вони можуть бути корисними тільки тоді, коли добре відомими є способи пошуку рішення і експерт може точно описати логіку розв’язання задачі.

Найпереспективнішими напрямами щодо створення практичних програмних систем вважають:

- інтеграцію ЕС з традиційними пакетами ( табличні процесори, СУБД) і створення гібридних ЕС. Такий підхід дає змогу використати ЕС як зовнішню керуючу програму, що здійснює підключення її до потрібного пакета залежно від виду розв’язуваної задачі, дає можливость врахувати якісні фактори у процесі розв’язування кількісних або аналітичних задач;

- створення ЕС реального часу при управлінні неперервними процесами. Вони сприяють підвищенню надійності й ефективності управління технологічними лініями, ядерними реакторами та ін.;

- побудову розподілених ЕС, в яких може виконуватися узгоджене оброблення різнорідних знань. Взаємодія між автономними частинами ЕС здійснюється передачею повідомлень через спеціальний блок ( дошку оголошень). Робота розподіленої ЕС імітує колективні рішення складної проблеми групою фахівців, кожний з яких володіє лише одним її аспектом;

- розроблення динамічних ЕС. Системи цього класу дають змогу моделювати динамічні проблемні сфери. Зміни, що відбуваються в таких сферах після початку розв’язування задачі, впливають на остаточний висновок і тому мають враховуватися безпосередньо у процесі формування висновку. Поява динамічних ЕС забезпечує автоматизацію важливих задач моніторингу, які не можуть бути розв’язані за допомогою традиційних ЕС.

Основні сфери застосування ЕС:

Діагностика – визначення стану ЕС. Найвідомішими є медичні діагоностичні системи, які використовуються для встановлення зв’язку між фактами порушення діяльності ганізму та можливими причинами виникнення порушень.

Інтерпретація – визначення сутності даних, що спостерігаються. Інтерпретувальні системи можуть робити певні висновки на підставі результатів спостереження.

Прогнозування – визначення наслідків ситуації. Прогнозуючі системи передбачають можливі результати або події на підставі даних про поточний стан об’єкта.

Планування – визначення програми дій відповідно до певного критерію. Планувальні системи призначені для досягнення конкретних цілей при розв’язуванні задач з великим числом змінних.

Контроль й управління – моніторинг і контролінг розвитку ситуації. Інтелектуальні системи можуть приймати рішення, аналізуючи дані, що надходять з кількох джерел. Такі системи застосовують в управлінні фінансовою діяльністю підприємства, сприяють прийняттю рішень у кризових ситуаціях.

Навчання – здобуття певних знань й оцінювання результатів. ЕС можуть входити як складова частина до комп’ютерних ситем навчання. ЕС одержує інформацію про діяльність особи, яка навчається, й оцінює дані, аналізуючи її поведінку.

2. Структура експертної системи.

Ідеологію ЕС втілює формула

ЗНАННЯ + ВИСНОВОК = СИСТЕМА

Основні компоненти експертної системи.

База знань використовується для зберігання знань про спеціалізовану ПС. Знання може бути закодоване в різних формах залежно від схеми його подання. БЗ може також включати мета-зання, тобто знання про знання ( спосіб мислення експерта). На відміну від звичайної БД, в ній зберігають не тільки факти, а й правила, що дають змогу встановити нові факти.

База даних (робоча пам’ять) використовується для зберігання основних фактів, переданих користувачем, і поточного стану проблеми з виведеними фактами.

Механізм логічного висновку(МЛВ) імітує міркування експерта так само, як БЗ імітує його пам’ять. У цьому механізмі використовується зіставлення зі зразком або пошуковий підхід для звуження повного перебору чи уникнення комбінаторного вибуху на відміну від звичайних обчислювальних алгоритмів. Він може включати різні стратегії пошуку в просторі станів задачі: прямий пошук ( від фактів до мети), зворотній пошук (від мети до фактів) та інші стратегії.

Пояснювальна підиситема дає змогу користувачеві на питання ЧОМУ дізнатися, з яких пичин система ухвалила саме таке рішення, а на питання ЯК з’ясувати, яким чином система дійшла такого висновку.

Консультуюча підсистема дає користувачеві пораду, що необхідно зробити за конкретного результату розв’язання задачі.

Підсистема здобуття знань дає змогу поповнити або модифікувати БЗ.

Інтерфейс експерта використовується для доступу до БЗ через модуль здобуття знань, а інтерфейс користувача дає змогу користувачам системи мати доступ до неї в консультаційному режимі або в режимі пояснень.

3. Компоненти експертної системи.

База знань. Однією з найскладніших задач побудови ЕС є задача побудови БЗ – системи, яка охоплює розроблення та заповнення структури БЗ.

Процес формування БЗ є ітерактивним із можливим поверненням з подальшого етапу проектування на попередній. Одним із найскладніших моментів процесу формування БЗ, що зумовлює ітерактивні повернення, є здобуття знань від експерта з їх дальшою формалізацією.

У будь-який момент часу в системі фігурують три типи знань:

- структуровані знання – статичні знання про ПС. Після того як ці знання виявлено, вони вже не змінюються;

- структуровані динамічні знання – змінні знання про ПС. Вони поновлюютьсяя в міру виявлення нової інформації;

- робочі знання – знання, що застосовуться для розв’язання конкретної задачі або проведення консультації. На сучасному етапі розвитку ЕС використовується кілька форм подання знань в інформаційній моделі ЕС, три з них вважають основними: логіка предікатів, семантичні мережі та фрейми.

Логіка предікатів. В основі подання знань засобами логіки предікатів є мова математичної логіки, що дає змогу формально описувати поняття ПС та зв’язок між ними у вигляді фактів і правил.

Факт – це доведене твердження про об’єкт ПС. За широкого трактування об’єкта в ЕС фактами є фізичні об’єкти, поняття, дії, події. Кожний об’єкт описується властивостями, атрибутами, наприклад баланс (код рядка, сума, дата). Всі факти в БЗ поділяються на статичні та динамічні. Перші описують незмінні об’єкти, другі - об’єкти, атрибути яких змінються в часі.

Правило є імплікацією, поданою у такій формі:

ЯКЩО <умова>, ТО <висновок>.

Істинність висновку залежіть від істинності умов, причому умови можуть бути простими і складними, пов’язаними відносинами І, АБО, НІ.

До переваг подання знань у вигляді фактів і правил належать спрощення конструкції ЕС, модульний принцип побудови, можливість зміни та розширення БЗ, організація розпаралелювання міркувань.

Семантичні мережі. Це найдавніша форма подання знань у теорії штучного інтелекту. Семантична мережа відображає сукупність об’єктів ПС та відносини між ними. ми є вершини (вузли) мережі, а відносинами – дуги, що з’єднують їх.

У семантичну мережу включають тільки необхідні для розв’язання прикладних задач об’єкти ПС. Ними можуть бути події, дії, узагальнені поняття або властивості об’єктів.

Основна перевага семантичних мереж – наочність стає недоліком за значного збільшення обсягу БЗ. Для подолання ціх труднощів використовується метод ієрархіїзації мереж (виділення локальних підмереж).

Фрейми. Подання знань, що грунтується на фреймах, є альтернативним відносно логіки предікатів: воно дає змогу зберігати родовиту ієрархію понять у БЗ в явній формі.

Фрейм – це структура для опису стереотипної ситуації, що складається з характеристик цієї ситуації та їхніх значень. Характеристики називають слотами, а значення – заповнювачами слотів.

Сукупність фреймів, що моделює яку-небудь ПС, є ієрархічною структурою, в якій фрейми з’єднуються за допомогою родовидових зв’язків. Системи фреймів є статичними і динамічними.

Перевагою фреймів є реалізація в них декларативних і процедурних знань. Зручні фрейми також для побудови могутніх графічних інтерфейсів з наочним поданням глибоких причинно-наслідкових зв’язків.

Рекомендована література [17,28]

Контрольні запитання

1. Поняття експертної системи. В чому її відмінність від інших систем?

2. Описати типові проблеми. Що розв'язуються експертними системами.

3. Визначити інструментальні програмні засоби для створення експертних систем.

4. Навести приклади сучасних експертних систем.

5. Пояснити різницю між:

· Базами даних та базами знань;

· Експертними і традиційними системами.

Тема 12. Перспективи розвитку інформаційних технологій.