Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Экспертные системы

3,026 views

Published on

Немного об экспертных системах

Published in: Education
  • Be the first to comment

Экспертные системы

  1. 1. Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат вприменении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупностинаучных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального(творческого) характера с использованием ЭВМ. Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала вней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сихпор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем,машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка надругой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов,алгоритмы и стратегии игр. ЭС- это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач изнекоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, даютконсультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятияхспособствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Главным достоинством экспертных систем является возможность накоплениязнаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любойинформации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качествопроводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объемазнаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.
  2. 2. При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это прежде всего связано с тем, чтозаказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемойсистеме. Также возможно возникникновение трудностей чисто психологическогопорядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передачесвоих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. Но эти страхи необоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравымсмыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертныхсистем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в большихпредметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты. Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатсяфакты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляетсярешение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний идиалогового процессора . При построении подсистем вывода используют методы решения задачискусственного интеллекта.
  3. 3. Экспертные системы, их особенности. Применение экспертных систем.Определение экспертных систем.Главное достоинство и назначение экспертных систем. Экспертные системы (ЭС)- это яркое и быстро прогрессирующее направление вобласти искусственного интеллекта(ИИ). Причиной повышенного интереса, которыйЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования является возможностьих применения к решению задач из самых различных областей человеческойдеятельности. Пожалуй, не найдется такой проблемной области, в которой не было бысоздано ни одной ЭС или по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы. ЭС- это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функцииэксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как иэксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания опредметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образомформализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая можетизменяться и дополняться в процессе развития системы. Главное достоинство ЭС- возможность накапливать знания, сохранять ихдлительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимостьконкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов.Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих напредприятии, используя наилучшие, проверенные решения.
  4. 4. Отличие ЭС от других программных продуктов. Основными отличиями ЭС от других программных продуктов являютсяиспользование не только данных, но и знаний, а также специального механизма выводарешений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такойформе, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритмобработки знаний, а не алгоритм решения задачи. Поэтому применение алгоритмаобработки знаний может привести к получению такого результата при решенииконкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработкизнаний заранее неизвестен и строится по ходу решения задачи на основанииэвристических правил. Качество ЭС определяется размером и качеством базы знаний (правил или эвристик).Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данныхили результатов анализов, наблюдения, интерпретация результатов, усвоение новойинформации, выдвижении с помощью правил временных гипотез и затем выборследующей порции данных или результатов анализов (рис.1). Такой процесспродолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная дляокончательного заключения.
  5. 5. Отличительные особенности. Экспертные системы первого и второго поколения. 1. Экспертиза может проводиться только в одной конкретной области.Так, программа, предназначенная для определения кон-фигурации систем ЭВМ, не может ставить медицинские диагнозы. 2. База знаний и механизм вывода являются различными компонентами.Действительно, часто оказывается возможным сочетать механизм вывода с другимибазами знаний для создания новых ЭС. Например, программа анализа инфекции вкрови может быть применена в пульманологии путем замены базызнаний, используемой с тем же самым механизмом вывода. 3. Наиболее подходящая область применения- решение задач дедуктивным методом.Например, правила или эвристики выражаются в виде пар посылок и заключений типа“если-то”. 4. Эти системы могут объяснять ход решения задачи понятным пользователюспособом. Обычно мы не принимаем ответ эксперта, если на вопрос “Почему ?” неможем получить логичный ответ. Точно так же мы должны иметь возможностьспросить систему, основанную на знаниях, как было получено конкретное заключение. 5. Выходные результаты являются качественными (а не количественными). 6. Системы, основанные на знаниях, строятся по модульному принципу, что позволяетпостепенно наращивать их базы знаний.
  6. 6. Области применения экспертных систем. Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы внесколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление,диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение. а) Медицинская диагностика. Диагностические системы используются для установления связи междунарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболееизвестна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики инаблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. Еепервая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х годов. Внастоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. б) Прогнозирование. Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события наоснове данных о текущем состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистическихметодов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Онане относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедурыи алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС,которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вамувеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду,урожайность и поток пассажиров.
  7. 7. в) Планирование. Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей прирешении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые вторговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочихстанций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, внаибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Кроме того, компанияBoeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также длявыявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов. г) Интерпретация. Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенныезаключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна изнаиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девятиэкспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалосьобнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этихзалежей не предполагал ни один из девяти экспертов. д) Контроль и управление. Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве интеллектуальныхсистем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие отнескольких источников. Такие системы уже работают на атомныхэлектростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинскийконтроль. е) Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах. ж) Обучение.
  8. 8. Преимущества ЭС перед человеком - экспертом. Системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества передчеловеком-экспертом.1. У них нет предубеждений.2. Они не делают поспешных выводов.3. Эти системы работают систематизировано, рассматривая все детали, часто выбираянаилучшую альтернативу из всех возможных.4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в машину один раз,знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и еслиданные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются.Системы, основанные на знаниях, устойчивы к “помехам”. Эксперт пользуетсяпобочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которыенепосредственно не связаны с решаемой задачей. ЭС, не обремененные знаниями издругих областей, по своей природе менее подвержены “шумам”. Со временем системы,основанные на знаниях, могут рассматриваться пользователями как разновидностьтиражирования- новый способ записи и распространения знаний. Подобно другимвидам компьютерных программ они не могут заменить человека в решении задач, аскорее напоминают орудия труда, которые дают ему возможность решат задачи быстрееи эффективнее.6. Эти системы не заменяют специалиста, а являются инструментом в его руках.
  9. 9. История развития экспертных систем. Наиболее известные ЭС, разработанные в 60-70-х годах, стали в своих областяхуже классическими. По происхождению, предметным областям и попреемственности применяемых идей, методов и инструментальных программныхсредств их можно разделить на несколько семейств.1. META-DENDRAL.Система DENDRAL позволяет определить наиболее вероятнуюструктуру химического соединения по экспериментальным данным (масс-спектрографии, данным ядерном магнитного резонанса и др.).M-D автоматизируетпроцесс приобретения знаний для DENDRAL. Она генерирует правила построенияфрагментов химических структур.2. MYCIN-EMYCIN-TEIREIAS-PUFF-NEOMYCIN. Это семейство медицинских ЭСи сервисных программных средств для их построения.3. PROSPECTOR-KAS. PROSPECTOR- предназначена для поиска (предсказания)месторождений на основе геологических анализов. KAS- система приобретения знанийдля PROSPECTOR.4. CASNET-EXPERT. Система CASNET- медицинская ЭС для диагностики выдачирекомендаций по лечению глазных заболеваний. На ее основе разработан языкинженерии знаний EXPERT, с помощью которой создан ряд других медицинскихдиагностических систем.5. HEARSAY-HEARSAY-2-HEARSAY-3-AGE. Первые две системы этого рядаявляются развитием интеллектуальной системы распознавания слитной человеческойречи, слова которой берутся из заданного словаря. Эти системы отличаютсяоригинальной структурой, основанной на использовании доски объявлений- глобальнойбазы данных, содержащей текущие результаты работы системы.
  10. 10. База знаний База знаний- наиболее важная компонента экспертной системы, на которой основаныее «интеллектуальные способности». В отличие от всех остальных компонент ЭС, базазнаний- «переменная » часть системы, которая может пополняться и модифицироватьсяинженерами знаний и опыта использование ЭС, между консультациями (а в некоторыхсистемах и в процессе консультации). Существует несколько способов представлениязнаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены всимвольной форме (элементарными компонентами представления знаний являютсятексты, списки и другие символьные структуры). Тем самым, в ЭС реализуетсяпринцип символьной природы рассуждений, который заключается в том, что процессрассуждения представляется как последовательность символьных преобразований.Наиболее распространенный способ представления знаний - в виде конкретных фактови правил, по которым из имеющихся фактов могут быть выведены новые. Фактыпредставлены, например, в виде троек: (АТРИБУТ ОБЪЕКТ ЗНАЧЕНИЕ). Такой факт означает, что заданный объект имеет заданный атрибут (свойства) сзаданным значением.
  11. 11. Подсистема вывода Подсистема вывода - программная компонента экспертных систем, реализующаяпроцесс ее рассуждений на основе базы знаний и рабочего множества. Она выполняетдве функции: во-первых, просмотр существующих фактов из рабочего множества иправил из базы знаний и добавление (по мере возможности) в рабочее множествоновых фактов и, во-вторых, определение порядка просмотра и применения правил. Этаподсистема управляет процессом консультации, сохраняет для пользователяинформацию о полученных заключениях, и запрашивает у него информацию, когда длясрабатывания очередного правила в рабочем множестве оказывается недостаточноданных. Цель ЭС - вывести некоторый заданный факт, который называется целевымутверждением (то есть в результате применения правил добиться того, чтобы этот фактбыл включен в рабочее множество), либо опровергнуть этот факт (то естьубедиться, что его вывести невозможно, следовательно, при данном уровне знанийсистемы он является ложным). Целевое утверждение может быть либо «заложено»заранее в базу знаний системы, либо извлекается системой из диалога с пользователем. Работа системы представляет собой последовательность шагов, на каждом из которыхиз базы выбирается некоторое правило, которое применяется к текущемусодержимому рабочего множества. Цикл заканчивается, когда выведено либоопровергнуто целевое утверждение. Цикл работы экспертной системы иначеназывается логическим выводом Логический вывод может происходить многимиспособами, из которых наиболее распространенные - прямой порядок вывода иобратный порядок вывода.
  12. 12. Стратегии управления выводом Разработка стратегии. Одним из важных вопросов, возникающих при проектировании управляющейкомпоненты систем, основанных на знаниях, является выбор метода поискарешения, т.е. стратегии вывода. От выбранного метода поиска будет зависеть порядокприменения и срабатывания правил. Процедура выбора сводится к определениюнаправления поиска и способа его осуществления. Процедуры, реализующиепоиск, обычно “зашиты” в механизм вывода, поэтому в большинстве систем инженерызнаний не имеют к ним доступа и, следовательно, не могут в них ничего изменять посвоему желанию. При разработке стратегии управления выводом необходимо ответить на два вопроса:1. Какую точку в пространстве состояний принять в качестве исходной? Дело в том, чтоеще до начала поиска решения система, основанная на знаниях, должна каким- тообразом выбрать исходную точку поиска- в прямом или обратном направлении.2. Как повысить эффективность поиска решения? Чтобы добиться повышенияэффективности поиска решения, необходимо найти эвристики разрешенияконфликтов, связанных с существованием нескольких возможных путей дляпродолжения поиска в пространстве состояний, поскольку требуется отбросить те изних, которые заведомо не ведут к искомому решению.
  13. 13. Повышение эффективности поиска В системах, база знаний которых насчитывает сотни правил, весьма желательнымявляется использование какой- либо стратегии управления выводом, позволяющейминимизировать время поиска решения и тем самым повысить эффективность вывода.К числу таких стратегий относятся поиск в глубину, поиск в ширину, разбиение наподзадачи и альфа- бета алгоритм. а) Сопоставление методов поиска в глубину и ширину. Суть поиска в глубину состоит в том, что при выборе очередной подцели впространстве состояний предпочтение всегда, когда это возможно, отдается той,которая соответствует следующему, более детальному уровню описания задачи. Пространство состояний- это граф, вершины которого соответствуют ситуациям,встречающимся в задаче (“проблемные ситуации”), а решение задачи сводится к поискупути в этом графе. При поиске в ширину, напротив, система проанализирует все признаки, находящиесяна одном уровне пространства состояний, и лишь затем перейдет к признакамследующего уровня детальности. б) Альфа- бета алгоритм. Задача сводится к уменьшению пространства состояний путем удаления в немветвей, не перспективных для поиска успешного решения. Поэтому просматриваютсятолько те вершины, в которые можно попасть в результате следующего шага, послечего неперспективные направления исключаются из дальнейшего рассмотрения.Например, если цвет предмета, который мы ищем, не красный, то его бессмысленноискать среди красных предметов.
  14. 14. в) Разбиение на подзадачи. При такой стратегии в исходной задаче выделяются подзадачи, решение которыхрассматривается как достижение промежуточных целей на пути к конечной цели. Еслиудается правильно понять сущность задачи и оптимально разбить ее на системуиерархически связанных целей- подцелей, то можно добиться того, что путь к еерешению в пространстве поиска будет минимален. Однако если задача является плохострктурированной, то сделать это невозможно. г) Использование формальной логики при решении задач. Часто для решения задач либо требуется проведение логического анализа вопределенном объеме, либо поиск решения существенно отличается после такогоанализа. Иногда такой анализ показывает, что определенные проблемы неразрешимы.
  15. 15. Методы поиска в пространстве состоянийПроцессы поиска на графе Граф определяется как множество вершин вместе с множеством ребер, причемкаждое ребро задается парой вершин. Если ребра направлены, то их также называютдугами. Дуги задаются упорядоченными парами. Такие графы называютсянаправленными. Ребрам можно приписывать стоимости, имена или меткипроизвольного вида, в зависимости от конкретного приложения. При формулировке задачи решение получается в результате применения операторовк описаниям состояний до тех пор, пока не будет получено выражение, описывающеесостояние, которое соответствует достижению цели. Все методы перебора, которые мыбудем обсуждать, могут быть смоделированы с помощью следующего теоретико-графового процесса: Начальная вершина соответствует описанию начального состояния. Вершины,непосредственно следующие за данной, получаются в результате использованияоператоров, которые применимы к описанию состояния.Методы перебораа).Методы полного перебора - в методе полного перебора вершины раскрываются в томпорядке, в котором они строятся.б). Метод равных цен - могут встретится задачи, в которых решению предъявляютсякакие-то иные требования, отличные от требования получения наикратчайшейпоследовательности операторов.в). Метод перебора в глубину - в методах перебора в глубину прежде всегораскрываются те вершины, которые были построены последними.
  16. 16. Экспертная система (ЭС) — это программный продукт, позволяющийимитировать творческую деятельность или усиливать интеллектуальные возможностиспециалиста-эксперта в части вы­бора решении в конкретной предметной области,используя, в основном, эвристические знания специалистов, накопленный ранее опыт. В отношении определения "экспертная система" существует большое количество самыхразличных трактовок, дополняющих друг друга и. в результате, позволяющих рассматриватьпроблемы создания ЭС с разных точек зрения (программно-технические средствареализации, приобретение и обработка знании, фор­мализация эвристических знании и т.д.). В основе данного определения лежит сравнительное сопоставление ЭС и традиционныхинформационных систем. Принципиальный характер этого сопоставления имеет значениедля уточнения определения . Типичная ЭС состоит из следующих компонентов: база знаний (БЗ), база данных (БД),механизм логического вывода (МЛВ), блок объяснения полученных решении, блок обучения(адаптация ЭС к изменяющейся действительности), блок понимания, блок ведения,пополнения и корректировки БЗ. ЭС служат для выполнения следующих основных функций: сбор, хранение и обработкаданных и знаний о предметной области; приобретение и выведение новых знаний изсовокупности ранее имевшихся; общение с пользователем на ограниченном естественномязыке получение правдоподобного вывода; реализация основных качеств специалиста-эксперта (имитация участия в мыслительных процессах человека). ЭС поддерживает несколько режимов работы с пользователем: обучение ЭСпользователями-экспертами новым знаниям; обу­чение пользователя ЭС; консультациипользователя с ЭС.

×