История разработки экспертных систем

Научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций - искусственный интеллект - возникло в середине 60-х годов XX столетия. Его возникновение непосредственно связано с общим направлением научной и инженерной мысли, которое привело к созданию компьютера, направлением на автоматизацию человеческой интеллектуальной деятельности, на то, чтобы сложные интеллектуальные задачи, считавшиеся прерогативой человека, решались техническими средствами (например, игра в шахматы, шашки, доказательство теорем и другие).

Говоря о сложных интеллектуальных задачах, следует понимать, что всего 300 - 400 лет назад перемножение больших чисел вполне относилось к таковым; однако, усвоив в детстве правило умножения столбиком, современный человек пользуется им не задумываясь, и вряд ли эта задача сегодня является «сложной интеллектуальной». По-видимому, в круг таковых следует включить те задачи, для решения которых нет «автоматических» правил, т.е. нет алгоритма (пусть даже и очень сложного), следование которому всегда приводит к успеху. Если для решения задачи, которая нам сегодня представляется относящейся к указанному кругу, в будущем придумают четкий алгоритм, она перестанет быть «сложной интеллектуальной».

Несмотря на свою краткость, история исследований и разработок систем искусственного интеллекта может быть разделена на четыре периода:

• 60-е - начало 70-х годовXX века - исследования по «общему интеллекту», попытки смоделировать общие интеллектуальные процессы, свойственные человеку: свободный диалог, решение разнообразных задач, доказательство теорем, различные игры (типа шашек, шахмат и т.д.), сочинение стихов и музыки и т.д.;

• 70-е годы - исследования и разработка подходов к формальному представлению знаний и умозаключений, попытки свести интеллектуальную деятельность к формальным преобразованиям символов, строк и т.д.;

• с конца 70-х годов - разработка специализированных на определенных предметных областях интеллектуальных систем, имеющих прикладное практическое значение (экспертных систем);

• 90-е годы - фронтальные работы по созданию ЭВМ 5-го поколения, построенных на иных принципах, чем обычные универсальные ЭВМ, и программного обеспечения для них.

В настоящее время «искусственный интеллект» - мощная ветвь информатики, имеющая как фундаментальные, чисто научные основы, так и весьма развитые технические, прикладные аспекты, связанные с созданием и эксплуатацией работоспособных образцов интеллектуальных систем. Значение этих работ для развития информатики таково, что именно от их успеха зависит появление ЭВМ нового 5-го поколения. Именно этот качественный скачок возможностей компьютеров - обретение ими в полной мере интеллектуальных возможностей - положен целью развития вычислительной техники в ближайшей перспективе и является признаком компьютерной техники нового поколения.

Вопрос о том, можно ли передать ЭВМ человеческие умения решать сложные задачи, уже давно волнует многих исследователей. Распознавание образов, искусственный интеллект, принятие решений - в рамках этих научных направлений продолжаются работы по построению машинных систем, которые в какой-то мере приближались бы по своим действиям к возможностям человека. Активные исследования в этой области продолжаются уже 30-40 лет, и можно вспомнить как пики надежд, так и провалы разочарований.

Первый пик можно связать с ранними работами по распознаванию образов, когда многим казалось, что вот-вот и появятся системы, обладающие истинно человеческими способностями узнавания и выбора.

Второй пик связан, безусловно, с работами Г. Саймона по построению «общего решателя задач», имитирующего человеческие способности находить пути в лабиринте, решать головоломки, криптограммы, доказывать теоремы. Как первый, так и второй пик сменялись этапами глубоких разочарований. Лучшие из созданных систем распознавания образов не достигли даже близко умения ребенка узнавать человеческие лица. «Общий решатель задач» (и другие программы, разработанные вслед за ним) позволяет решить лишь очень узкие, четко определённые задачи типа тестов. Отметим, что этапы разочарований вели к осмыслению принципиальных проблем, стоящих на пути построения искусственных интеллектуальных систем. Судя по всему, исследователи, работающие в этой области, находятся на третьем пике надежд, обусловленном появлением экспертных систем.

Во многих практических случаях в распоряжении исследователей имеются эксперты - носители глубоких, но трудно формализуемых знаний. Идея использования «напрямую» этих знаний, возможность получения объяснений по ходу рассуждений эксперта привлекла внимание исследователей.

Согласно распространённым определениям, ЭС обладает возможностями имитировать поведение опытного эксперта в определённой предметной области: она обладает как его знаниями, так и логикой рассуждений. Рассмотрим архитектуру ЭС.