Экспертная система - это прикладная диалоговая интеллектуальная система, способная получать, накапливать, корректировать знания из некоторой предметной области (представляемые в основном специалистами-экспертами), выводить новые знания, находить на основе этих знаний решения практических задач, близкие по качеству к решениям экспертов и по запросу пользователя объяснять ход решения в понятной для него форме.
В отличие от традиционных программ, предназначенных для решения математически строго определенных задач по точным разрешающим алгоритмам, с помощью экспертных систем решаются задачи, относящиеся к классу неформализованных или слабоформализованных, слабоструктурированных задач. Алгоритмические решения таких задач или не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний в них или же такие решения неприемлемы на практике в силу сложности разрешающих алгоритмов. Поэтому экспертные системы используют логический вывод и эвристический поиск решения.
От систем поддержки принятия решений (которые не используют экспертных методов) экспертные системы отличаются тем, что первые опираются больше на математические методы и модели, а экспертные системы в основном базируются на эвристических, эмпирических знаниях, оценках, методах, которые получены от экспертов, и, кроме того, способны анализировать и объяснять пользователю свои действия и знания.
Идея построения экспертных систем сформировалась в ходе исследований в области искусственного интеллекта. Экспертные системы распадаются на два больших класса с точки зрения задач, которые они решают. Системы первого класса предназначаются для повышения культуры работы и уровня знаний специалистов в различных областях деятельности (врачей, геологов, инженеров и т. п.). Системы второго класса можно назвать консультирующими, или диагностирующими. Для оказания помощи человеку в решении указанных задач разрабатываются комплексы программ персональных компьютеров, называемые интеллектуальными системами, основанными на знаниях. Эти разработки относятся к области приложений исследований по искусственному интеллекту.
Задачи экспертных систем, которые, по сути, представляют собой комбинацию машинного и человеческого знания - сохранять и пополнять опыт специалистов, работающих в плохо формализуемых областях, таких, как медицина, биология, история и т. п. Экспертные системы должны сыграть роль высококвалифицированных помощников, способных дать полезный совет, сообщить необходимые сведения человеку, находящемуся в затруднительном положении. Им может оказаться молодой, имеющий недостаточный опыт врач, перед которым возникла необходимость провести сложную и нетривиальную операцию. Им может быть археолог, столкнувшийся впервые с малоизвестной культурой, иди биолог, которому срочно понадобились знания на уровне профессионального нейрофизиолога, или любой другой исследователь и специалист.
Экспертная система хранит массу сведений, полученных из самых различных источников (книг, журнальных публикаций, устных сообщений специалистов и т. п.). Она может использовать эти сведения для консультации и при необходимости объяснить специалисту, как она пришла к сообщаемым ему выводам.
В настоящее время, применяя компьютерные технологии, стало возможным использовать системы поддержки в управлении по трем направлениям:
Одним из самых сложных процессов при создании экспертных систем является построение базы знаний. Эта сложность в основном связана с необходимостью структурирования знаний, а возможность той или иной степени структурирования существенно зависит от изучаемой проблемы. Эксперт, знания которого вводятся в систему, может не быть знакомым с деталями программы и вычислительной машиной, на которой реализована экспертная система. Поэтому появляется необходимость привлечения инженера по знаниям, который знает одновременно и область возможного применения экспертной системы и структуру указанной программы. Именно этот специалист поможет подобрать оптимальный вариант структурирования вводимых знаний в соответствии с возможностями системы.
Создание экспертной системы не может вестись по обычной схеме «заказчик-исполнитель», т. е. когда в соответствии с техническим заданием разработки исполнитель сдает заказчику готовую для эксплуатации систему. Это невозможно потому, что знаниями, которыми должна быть заполнена конкретная экспертная система располагает заказчик, а не разработчик. Исполнитель (разработчик) с помощью специальных инструментальных средств создает пустую экспертную систему, ориентированную на один из классов экспертных систем. Заполнение знаниями пустой системы осуществляется непосредственно у заказчика специалистами (инженерами по знаниям), входящими либо в организацию заказчика, либо в организацию разработчика. Эти специалисты должны, с одной стороны, быть компетентны в теории экспертных систем, а с другой - знать предметную область и уметь работать с экспертами, чтобы превращать их знания в формализмы данной экспертной системы, т.е. в специальные конструкции, понятные ЭВМ
База знаний является основой экспертной системы, накапливается в процессе ее построения. База знаний базируется на системном аккумулировании, обобщении, анализе и оценке знаний высококвалифицированных специалистов (экспертов). Она содержит знания о конкретной предметной области.
База знаний - это совокупность моделей, правил и факторов (данных), порождающих анализ и выводы для нахождения решении сложных задач в некоторой предметной области. Выделенные и организованные в виде отдельных, целостных структур информационного обеспечения знания о предметной области становятся явными и отделяются от других типов знаний (например, общих знаний). Базы знаний позволяют вести рассуждения не только и не столько на основе формальной (математической) логики, но и на основе опыта, фактов, эвристик, т.е. базы знаний приближены к человеческой логике.
Разработки в области интеллектуальных систем имеют целью использование большого объема высококачественных специальных знаний о некоторой узкой предметной области для решения сложных, неординарных задач. Развитие концепций баз знаний связано с исследованиями и достижениями в области систем искусственного интеллекта. Области применения баз знаний и систем на их основе расширяются. Создается целый спектр баз знаний – от небольших по объему для портативных систем до мощных, предназначенных для профессионалов, эксплуатирующих сложные, технически оснащенные АРМ. Большие базы знаний хранятся в централизованных единых хранилищах данных, доступ к которым осуществляется через сети пользователями различных систем, разного уровня, масштаба и т.д.
Совершенствование создаваемых баз знаний сделало их доступными для массового пользователя, что способствовало их превращению в коммерческий продукт.