Экспертные системы.

Назначение экспертных систем заключается в решении достаточно трудных для эксперта задач на основе накапливаемой БЗ, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области.

Достоинства экспертных систем заключаются в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее неизвестен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений из БЗ). Причем, решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.

ЭС является инструментом усиливающим интеллектуальные способности эксперта и может выполнять следующие роли:

1. Консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей,

2. Ассистента, в связи с необходимостью анализа экспертом различных вариантов принятия решений.

3. Партнеры эксперта по вопросам, относящимся к источникам знаний из смежных областей деятельности.

Архитектура ЭС.

ЭС включает в себя 2 основных компонента:

1. БЗ (хранилища единиц знаний)

2. Программный инструмент доступа и обработки знаний, состоящий из механизмов выводов, заключений, приобретения знаний, объяснения получаемых результатов и интеллектуального интерфейса.

 

	Интеллектуальный интерфейс

 

 

БЗ - это совокупность единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний, описания объектов проблемной области и их взаимосвязи действий над объектами и возможно неопределенностей с которыми эти действия осуществляются.

В качестве метода представления знаний чаще всего используются либо правила, либо объекты (фреймы), либо их комбинация. Правило чаще всего представляют собой конструкции вида:

Если <условие>

То <заключение> CF (фактор определенности)

<значение>

В качестве факторов определенности, как правило, выступают либо условные вероятности Байесовского подхода (от 0 до 1), либо коэффициенты уверенности нечеткой логики (от 0 до 100).

Пример:

1. если коэф. рентабельности > 0,2

то рентабельность = «удовл.» CF=100

2. если задолженность = «нет» и рентабельность = «удовл.»

то финансовое сост. = «удовл.» CF=80 (CF-факторная уверенность)

3. если фин. сост. = «удовл.» и репутация = «удовл.»

то надежность предприятия = «удовл.» CF=90.

Объекты представляют собой совокупность атрибутов, описывающие свойства и отношения с другими объектами.

Интеллектуальный интерфейс - обмен данными между конечным пользователем и ЭС выполняет программа интеллектуального интерфейса, которая воспринимает сообщения пользователя и преобразует их в форму представления БЗ и, наоборот, переводит внутреннее представление результата обработки в формат пользователя и выдает сообщения на требуемый носитель. Важнейшим требованием в организации диалога пользователя с экспертной системой является естественность, которая не означает буквально формулирование потребности пользователя предположениями естественного языка, хотя и это не исключается в ряде случаев. Важно, чтобы последовательность решения задачи была гибкой, соответствовала представлениям пользователя.

Механизм вывода - этот программный инструмент получает от интеллектуального интерфейса преобразованный во внутреннее представление запрос, формирует из БЗ конкретный алгоритм решения задачи, выполняет алгоритм, а полученный результат предоставляется интеллектуальному интерфейсу для выдачи ответа на запрос пользователя.

В основе использования любого механизма вывода лежит процесс нахождения в соответствии с поставленной целью и описанием конкретной ситуации (исходных данных) относящихся к решению единиц знаний (правил, объектов, прецедентов и т.д.) и связыванию их при необходимости в цепочку рассуждений, приводящую к определенному результату. Для предоставления знаний в форме правил это может быть прямая или обратная цепочка рассуждений.

Коэф. Рентабельность=

рентаб. «удовл.» Финансовое

состояние=

Задолженность= «удовл»

«нет» Надежность=

«удовл. »

 

Репутация=

«удовл.»

 

Рисунок. Прямая цепочка рассуждений.

 

 

Рентабельность= Коэф.

«удовл.»? рентаб.>20

Финансовое ДА ДА

состояние=

Надежность= «удовл.»?

«удовл.»? ДА

ДА

Задолженность=

Репутация= «нет»?

«удовл.»? ДА

ДА

 

Рисунок. Обратная цепочка рассуждений

 

Механизм объяснения.В процессе или по результатам решения задачи пользователь может запросить объяснение или обоснования хода решения. С этой целью ЭС должна предоставить соответствующий механизм объяснения. Объяснительные способности ЭС определяются возможностью механизма вывода запоминать путь решения задачи.

Механизм приобретения знаний. БЗ отражает знания экспертов (специалистов) в данной проблемной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных знаний и последующим их представлением в БЗ занимаются специалисты, называемые инженерами знаний. В простейшем случае это интеллектуальный редактор, который позволяет вводить единицы знаний в базу и проводить их синтаксический и семантический контроль, например, на непротиворечивость. В более сложных случаях механизм приобретения знаний позволяет извлекать знания в результате использования специальных сценариев интервьюирования экспертов, или из вводимых примеров реальных ситуаций, как в случае индуктивного вывода, или из текстов, или из опыта работы самой интеллектуальной системы.