Учебники

Главная страница


Банковское дело
Государственное управление
Культурология
Журналистика
Международная экономика
Менеджмент
Туризм
Философия
История экономики
Этика и эстетика


4.5. Экспертные системы

  Экспертная система (ЭС, expert system) - информационная система, способная заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.
  Типичные применения экспертных систем включают в себя такие задачи, как медицинская диагностика, локализация неисправностей в оборудовании и интерпретация результатов измерений. Экспертные системы должны решать задачи, требующие для своего решения экспертных знаний в некоторой конкретной области. В той или иной форме экспертные системы должны обладать этими знаниями. Поэтому их также называют системами, основанными на знаниях.
  Однако не всякую систему, основанную на знаниях, можно рассматривать как экспертную. Экспертная система должна также уметь каким-то образом объяснять свое поведение и свои решения пользователю, так же, как это делает эксперт-человек. Это особенно необходимо в областях, для которых характерна неопределенность, неточность информации (например, в медицинской диагностике). В этих случаях способность к объяснению нужна для того, чтобы повысить степень доверия пользователя к советам системы, а также для того, чтобы дать возможность пользователю обнаружить возможный дефект в рассуждениях системы. В связи с этим в экспертных системах следует предусматривать дружественное взаимодействие с пользователем, которое делает для пользователя процесс рассуждения системы «прозрачным».
  Часто к экспертным системам предъявляют дополнительное требование - способность иметь дело с неопределенностью и неполнотой. Информация о поставленной задаче может быть неполной или ненадежной; отношения между объектами предметной области могут быть приближенными. Например, может не быть полной уверенности в наличии у пациента некоторого симптома или в том, что данные, полученные при измерении, верны; лекарство может стать причиной осложнения, хотя обычно этого не происходит. Во всех этих случаях необходимы рассуждения с использованием вероятностного подхода.
  Экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний - как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности. В ответах на простейшие запросы экспертные системы выдают значения «истина» или «ложь» в зависимости от наличия соответствующих фактов. Ответы на сложные запросы формируются с помощью правил логического вывода, выполняющих роль определения понятий, а также логических процедур, состоящих из наборов правил логического вывода.
  Иными словами, база знаний состоит из фактов (статических сведений о предметной области) и правил анализа и процедур обработки информации (набора инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты). Экспертная система анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности, дает рекомендации по разрешению проблемы.
  База знаний экспертной системы создается при помощи трех групп людей:
  • эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые данной экспертной системы;
  • инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке информационных систем;
  • программисты, осуществляющие реализацию экспертной системы.
  Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличие от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.
  Выделим следующие преимущества экспертной системы перед человеком-экспертом:
  1. Экспертные системы объективнее и не имеют предубеждений;
  2. Экспертные системы работают систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных;
  3. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются;
  4. Системы, основанные на знаниях, устойчивы к «помехам». Эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей. Экспертные системы, не обремененные знаниями из других областей, по своей природе менее подвержены «шумам».
  С другой стороны, очевидно, что достоверность обобщенных сведений зависит от наличия необходимых фактов и достоверности данных в базах знаний. В связи с этим, наиболее важным свойством информации, хранящейся в базах знаний, является достоверность конкретных и обобщенных сведений в базе данных и релевантности информации, получаемой с использованием правил вывода, заложенных в базу знаний. Поэтому даже лучшие из существующих экспертных систем имеют определенные ограничения по сравнению с человеком-экспертом:
  1. Большинство экспертных систем весьма сложны для применения конечным пользователем, а многие из них оказываются доступными только тем экспертам, которые создавали их базы знаний;
  2. Вопросно-ответный режим, обычно принятый в таких системах, замедляет получение решений;
  3. Сложность приведения знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию.
  4. Экспертные системы неприменимы в некоторых предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты (например, в астрологии).
  5. Человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции или здравому смыслу, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги таких задач. Экспертные системы не обладают здравым смыслом, поэтому они призваны являться инструментом в руках эксперта, а не замещать его.

 
© www.textb.net