SlideShare a Scribd company logo
1 of 21
Экспертные
системы
Юнусова Мадина
ИТО-11
Содержание
O Системы искусственного интеллекта
O Определение и основные понятия ЭС
O Особенности ЭС
O Классификация ЭС
O Структура ЭС
O Архитектура ЭС
O Применение ЭС
O Проектирование ЭС
O ЭС vs Люди
Системы искусственного
интеллекта
O Искусственный интеллект – раздел информатики,
изучающий человеческие способы рассуждения и
решения задач
O Сильный ИИ – системы, имитирующие человека
O Знания, эмоции, …
O Слабый ИИ – системы, использующие способы
рассуждений
O Представление знаний + Поиск
Методы ИИ
OЭкспертные системы – это
направление исследований в
области искусственного
интеллекта по созданию
вычислительных систем,
умеющих принимать решения,
схожие с решениями экспертов в
заданной предметной области.
OЭкспертные системы имеют
одно большое отличие от
других систем искусственного
интеллекта: они предназначены
не для решения каких-то
универсальных задач, а для
практических задач в
узкоспециализированных
областях.
OОсобенности экспертных
систем, отличающие их от
обычных программ,
заключаются в том, что они
должны обладать следующими
качествами:
OКомпетентностью, а именно:
достигать экспертного уровня
решений, т.е. в конкретной
предметной области иметь тот
же уровень профессионализма,
что и эксперты-люди;
OВозможностью к символьным
рассуждениям, а именно:
представлять знания в
символьном виде;
O Глубиной, а именно:
 работать в предметной области,
содержащей трудные задачи;
OСамосознанием, а именно:
исследовать свои рассуждения,
т.е. проверять их правильность;
объяснять свои действия.
По назначению ЭС делятся на:
O ЭС общего назначения.
O Специализированные ЭС:
O 1. проблемно-ориентированные для задач диагностики, проектирования, прогнозирования
O 2. предметно-ориентированные для специфических задач, например, контроля ситуаций на атомных
электростанциях.
По степени зависимости от внешней среды выделяют:
O Статические ЭС, не зависящие от внешней среды.
O Динамические, учитывающие динамику внешней среды и предназначенные для решения
задач в реальном времени. Время реакции в таких системах может задаваться в
миллисекундах, и эти системы реализуются, как правило, на языке С++.
По типу использования различают:
O Изолированные ЭС.
O ЭС на входе/выходе других систем.
O Гибридные ЭС или, иначе говоря, ЭС интегрированные с базами данных и другими
программными продуктами (приложениями).
По сложности решаемых задач различают:
O Простые ЭС - до 1000 простых правил.
O Средние ЭС - от 1000 до 10000 структурированных правил.
O Сложные ЭС - более 10000 структурированных правил.
По стадии создания выделяют:
O исследовательский, демонстрационный, промышленный, коммерческий образец ЭС…
Классификация ЭС
Классификация ЭС
Структура ЭС
Архитектура ЭС
Эксперт
Инженер знанийПользователь
Интеллектуальный
интерфейс
Механизм
объяснения
Механизм
приобретения
знаний
Механизм вывода
База знаний
Извлечение
знаний
Экспертная
система
Применение ЭС
• интерпретация, определение смыслового
содержания входных данных;
• предсказание последствий наблюдаемых ситуаций;
• диагностика неисправностей (заболеваний) по
симптомам;
• конструирование объекта с заданными свойствами
при соблюдении установленных ограничений;
• планирование последовательности действий,
приводящих к желаемому состоянию объекта;
• слежение (наблюдение) за изменяющимся
состоянием объекта и сравнение его параметров с
установленными или желаемыми;
• управление объектом с целью достижения
желаемого поведения;
• поиск неисправностей;
• обучение.
Существует, по крайней мере, четыре
значительно отличающихся друг от друга
подхода к созданию экспертных систем:
O Подход, базирующийся на поверхностных
знаниях;
O Структурный подход;
O Подход, базирующийся на глубинных знаниях;
O Смешанный подход, базирующийся на
использовании поверхностных и глубинных
знаний.
Проектирование ЭС
OВ настоящее время сложилась
определенная технология
разработки ЭС, которая включает
следующие шесть этапов:
идентификация,
концептуализация,
формализация, выполнение,
тестирование и опытная
эксплуатация.
Этапы разработки ЭС
ЭС VS Люди
Экспертные системы ряд преимуществ
перед людьми-экспертами:
OПостоянство.
OЛёгкость передачи.
OУстойчивость и воспроизводимость
результатов
OСтоимость.
На других чашах весов стоит
ИНТУИЦИЯ
экспертные системы

More Related Content

Similar to экспертные системы

Экспертные системы
Экспертные системыЭкспертные системы
Экспертные системыОтшельник
 
Системный подход в стандартах
Системный подход в стандартахСистемный подход в стандартах
Системный подход в стандартахAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульностьА.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульностьAnatoly Levenchuk
 
Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)Anatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихикиА.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихикиAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Понятие системы в системной инженерии
А.Левенчук -- Понятие системы в системной инженерииА.Левенчук -- Понятие системы в системной инженерии
А.Левенчук -- Понятие системы в системной инженерииAnatoly Levenchuk
 
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...Skolkovo Robotics Center
 
Системное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курсаСистемное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курсаAnatoly Levenchuk
 
Концептуальные методы в ИТ и бизнесе: перекрестное опыление
Концептуальные методы в ИТ и бизнесе: перекрестное опылениеКонцептуальные методы в ИТ и бизнесе: перекрестное опыление
Концептуальные методы в ИТ и бизнесе: перекрестное опылениеMikhail Andronov
 
Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов и потенциал совм...
Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов и потенциал совм...Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов и потенциал совм...
Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов и потенциал совм...Dmitry Kudryavtsev
 
Системноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образованииСистемноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образованииAnatoly Levenchuk
 
Симуляционное моделирование и семантические технологии
Симуляционное моделирование и семантические технологииСимуляционное моделирование и семантические технологии
Симуляционное моделирование и семантические технологииSergey Gorshkov
 

Similar to экспертные системы (20)

Экспертные системы
Экспертные системыЭкспертные системы
Экспертные системы
 
Экспертные системы
Экспертные системыЭкспертные системы
Экспертные системы
 
pupil_presentation
pupil_presentationpupil_presentation
pupil_presentation
 
Системный подход в стандартах
Системный подход в стандартахСистемный подход в стандартах
Системный подход в стандартах
 
L13
L13L13
L13
 
А.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульностьА.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульность
 
L12
L12L12
L12
 
Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)
 
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихикиА.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
 
Экспертные системы: лекция №1
Экспертные системы: лекция №1Экспертные системы: лекция №1
Экспертные системы: лекция №1
 
А.Левенчук -- Понятие системы в системной инженерии
А.Левенчук -- Понятие системы в системной инженерииА.Левенчук -- Понятие системы в системной инженерии
А.Левенчук -- Понятие системы в системной инженерии
 
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...
 
Ai v3
Ai v3Ai v3
Ai v3
 
Системное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курсаСистемное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курса
 
Концептуальные методы в ИТ и бизнесе: перекрестное опыление
Концептуальные методы в ИТ и бизнесе: перекрестное опылениеКонцептуальные методы в ИТ и бизнесе: перекрестное опыление
Концептуальные методы в ИТ и бизнесе: перекрестное опыление
 
лекция 1
лекция 1лекция 1
лекция 1
 
?аывафы
?аывафы?аывафы
?аывафы
 
Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов и потенциал совм...
Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов и потенциал совм...Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов и потенциал совм...
Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов и потенциал совм...
 
Системноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образованииСистемноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образовании
 
Симуляционное моделирование и семантические технологии
Симуляционное моделирование и семантические технологииСимуляционное моделирование и семантические технологии
Симуляционное моделирование и семантические технологии
 

экспертные системы

  • 2. Содержание O Системы искусственного интеллекта O Определение и основные понятия ЭС O Особенности ЭС O Классификация ЭС O Структура ЭС O Архитектура ЭС O Применение ЭС O Проектирование ЭС O ЭС vs Люди
  • 3. Системы искусственного интеллекта O Искусственный интеллект – раздел информатики, изучающий человеческие способы рассуждения и решения задач O Сильный ИИ – системы, имитирующие человека O Знания, эмоции, … O Слабый ИИ – системы, использующие способы рассуждений O Представление знаний + Поиск
  • 5. OЭкспертные системы – это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области.
  • 6. OЭкспертные системы имеют одно большое отличие от других систем искусственного интеллекта: они предназначены не для решения каких-то универсальных задач, а для практических задач в узкоспециализированных областях.
  • 7. OОсобенности экспертных систем, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать следующими качествами:
  • 8. OКомпетентностью, а именно: достигать экспертного уровня решений, т.е. в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди;
  • 9. OВозможностью к символьным рассуждениям, а именно: представлять знания в символьном виде;
  • 10. O Глубиной, а именно:  работать в предметной области, содержащей трудные задачи;
  • 11. OСамосознанием, а именно: исследовать свои рассуждения, т.е. проверять их правильность; объяснять свои действия.
  • 12. По назначению ЭС делятся на: O ЭС общего назначения. O Специализированные ЭС: O 1. проблемно-ориентированные для задач диагностики, проектирования, прогнозирования O 2. предметно-ориентированные для специфических задач, например, контроля ситуаций на атомных электростанциях. По степени зависимости от внешней среды выделяют: O Статические ЭС, не зависящие от внешней среды. O Динамические, учитывающие динамику внешней среды и предназначенные для решения задач в реальном времени. Время реакции в таких системах может задаваться в миллисекундах, и эти системы реализуются, как правило, на языке С++. По типу использования различают: O Изолированные ЭС. O ЭС на входе/выходе других систем. O Гибридные ЭС или, иначе говоря, ЭС интегрированные с базами данных и другими программными продуктами (приложениями). По сложности решаемых задач различают: O Простые ЭС - до 1000 простых правил. O Средние ЭС - от 1000 до 10000 структурированных правил. O Сложные ЭС - более 10000 структурированных правил. По стадии создания выделяют: O исследовательский, демонстрационный, промышленный, коммерческий образец ЭС… Классификация ЭС
  • 16. Применение ЭС • интерпретация, определение смыслового содержания входных данных; • предсказание последствий наблюдаемых ситуаций; • диагностика неисправностей (заболеваний) по симптомам; • конструирование объекта с заданными свойствами при соблюдении установленных ограничений; • планирование последовательности действий, приводящих к желаемому состоянию объекта; • слежение (наблюдение) за изменяющимся состоянием объекта и сравнение его параметров с установленными или желаемыми; • управление объектом с целью достижения желаемого поведения; • поиск неисправностей; • обучение.
  • 17. Существует, по крайней мере, четыре значительно отличающихся друг от друга подхода к созданию экспертных систем: O Подход, базирующийся на поверхностных знаниях; O Структурный подход; O Подход, базирующийся на глубинных знаниях; O Смешанный подход, базирующийся на использовании поверхностных и глубинных знаний. Проектирование ЭС
  • 18. OВ настоящее время сложилась определенная технология разработки ЭС, которая включает следующие шесть этапов: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование и опытная эксплуатация.
  • 20. ЭС VS Люди Экспертные системы ряд преимуществ перед людьми-экспертами: OПостоянство. OЛёгкость передачи. OУстойчивость и воспроизводимость результатов OСтоимость. На других чашах весов стоит ИНТУИЦИЯ