Поняття експертної системи

Одним з найбільш визначних практичних досягнень в області штучного інтелекту є розробка експертних систем.

Експертна система (ЕС) - це різновид комп’ютерних систем, що деяким чином моделюють процеси мислення людини; використовують подані відповідним чином знання, зокрема медичні; вони призначені для одержання логічних виводів і висновків на заданій вихідній множині знань з поясненнями в зрозумілій формі.

Джерелом знань для наповнення експертних систем слугують експерти у відповідній предметній області. При створенні експертної системи группа, що складається з експерта та інженера із знань, збирає факти, правила і евристичні правила (тобто такі правила, які формуються на основі практичних знань експертів), а потім включає їх в систему штучного інтелекту. Інженер із знань – це спеціаліст високого классу, який володіє системним програмуванням і методами штучного інтелекту.

Базуючись на знаннях експертів, які зберігаються в пам'яті комп'ютера, медична експертна система спрямована на допомогу лікарю розпізнати клінічні ситуації, характерні для тих чи інших діагнозів або синдромів, залишаючи за ним право прийняти або відмовитись від відповідного рішення під час діагностики чи лікування, що запропоновані системою.

Використання різних комп'ютерних систем діагностики і прогнозування перебігу захворювань дає можливість суттєво підвищити якість діяльності медичних працівників. Оскільки остаточне рішення про діагноз, прогноз, лікування приймає лікар, то такі комп'ютерні системи називають системами підтримки прийняття рішень (СППР).

Експертні системи в медицині повинні:

Ø Моделювати поведінку грамотного лікаря при розв’язуванні діагностичної задачі, моделювати методи пошуку розв’язків;

Ø Представляти здобуті розв’язки в такому вигляді, щоб вони були зрозумілі і лікарю, і хворому.

Ø Швидко і порівняно просто адаптуватися до змін сукупності медичних знань, модифікуватися при появі нових або при утворенні старих знань.

Існує багато видів експертних систем, серед яких можна виділити наступні:

• експертні системи інтерпретації даних, що визначають зміст даних, зокрема, даних медичних спостережень і досліджень;

• експертні системи діагностики, за допомогою яких визначається характер відхилення стану об'єкта від норми, на підставі якого об'єкт зараховують до відповідної категорії;

• експертні системи моніторингу, орієнтовані на неперервну інтерпретацію даних у реальному часі, а також на сигналізацію про вихід тих чи інших параметрів за допустимі межі, зокрема, експертні системи медичного моніторингу в палатах реанімації;

• експертні системи прогнозування логічно роблять імовірнісні висновки про майбутній перебіг подій із ситуацій, що склалися, з урахуванням усіх обставин. У медицині за їхньою допомогою прогнозують перебіг хвороби при різних схемах лікування, визначаючи найкращу серед них для конкретного хворого;

• експертні системи навчання визначають похибки при вивченні довільної дисципліни, збираючи при цьому й аналізуючи дані про "слабкі місця", а потім дають необхідні пояснення і рекомендації, що визначають потрібні кроки і дії для поліпшення підготовки майбутнього лікаря;

• експертні системи планування визначають оптимальні плани дій об'єктів, здатних виконувати деякі функції;

• експертні системи проектування готують документацію на створення об'єктів із заздалегідь визначеними властивостями, що містять навіть готові креслення і відповідні описи.

 

За ступенем інтеграції експертні системи поділяють на:

• автономні експертні системи, що працюють безпосередньо в режимі консультацій з користувачем без застосування традиційних методів обробки даних (розрахунки, моделювання тощо);

• гібридні експертні системи, що містять стандартні пакети прикладних програм оброблення даних, СУБД, електронні таблиці і засоби керування ними.

Відповідно до форми процесу вирішення задачі і кінцевої мети ЕС поділяються на:

Ø Системи типу «питання-відповідь», що включають підсистеми діалогового спілкування з користувачем професійною мовою користувача даної предметної області.

Ø Системи-консультанти, що забезпечують збереження, аналіз і узагальнення знань висококваліфікованих фахівців у вузькоспеціалізованих предметних областях і здатні виробляти проектні (консультативні) рішення і розв’язати логіку їхнього виводу.

Ø Системи-вирішувачі, що розробляють моделі бази знань і реалізують їх у вигляді проблемно-орієнтованих пакетів вирішення задач на базі наявного банку знань і характеристик класу задач, що вирішується.

Структура експертної системи

ЕС складається з наступних основних компонентів

Ø вирішувача (інтерпретатора);

Ø робочої пам'яті (РП), називаною також базою даних (БД);

Ø бази знань (БЗ);

Ø компонентів придбання знань;

Ø пояснювального компонента;

Ø діалогового компонента.

База даних (робоча пам'ять) призначена для збереження вихідних і проміжних даних розв'язуваної в сучасний момент задачі. Цей термін збігається за назвою, але не за змістом з терміном, використовуваним в інформаційно-пошукових системах (ІПС) і системах керування базами даних (СУБД) для позначення всіх даних (у першу чергу довгострокових), збережених у системі.

База знань (БЗ) у ЕС призначена для збереження довгострокових даних, що описують розглянуту область (а не поточних даних), і правил, що описують доцільні перетворення даних цієї області.

У будь-який момент часу в системі існують три типи знань:

• структуровані знання - статичні знання про предметну область, які після виявлення вже не змінюються;

• структуровані динамічні знання - знання про предметну область, які змінюються або поповнюються в міру виявлення нової інформації;

•робочі знання - знання, які застосовують для розв'язання конкретної задачі або проведення консультації.

Вирішувач, використовуючи вихідні дані з робочої пам'яті і знання з БЗ, формує таку послідовність правил, що, будучи застосованими до вихідних даних, приводять до рішення задачі.

Компонент придбання знань автоматизує процес наповнення ЕС знаннями, здійснюваний користувачем-експертом.

Пояснювальний компонент пояснює, як система отримала рішення задачі (чи чому вона не отримала рішення) і які знання вона при цьому використовувала, що полегшує експерту тестування системи і підвищує довіру користувача до отриманого результату.

Діалоговий компонент орієнтований на організацію дружнього спілкування з користувачем как у ході рішення задач, так і в процесі придбання знань і пояснення результатів роботи.

Бажаною рисою ЕС є здатність системи пояснити свою лінію міркувань у вигляді, безпосередньо зрозумілому тому, хто задав питання. ЕС працює в режимі порадника. Часто треба знати, на підставі чого ухвалене рішення. Для цього ввели підсистему пояснення. Існує поняття «порожня ЕС» - ЕС, база знань якої порожня.