Экспертная система

Экспертная система (ЭС, англ. expert system) — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Режимы функционирования

ЭС может функционировать в 2-х режимах:

  • Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.
  • Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

Классификация ЭС

По решаемой задаче

По связи с реальным временем

  • Статические — решающие задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.
  • Квазидинамические интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.
  • Динамические — решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Этапы разработки ЭС

  1. Идентификация проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.
  2. Извлечение знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
  3. Структурирование знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
  4. Формализация — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.
  5. Реализация ЭС — создается один или несколько прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.
  6. Тестирование — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

Примеры ЭС

  • CLIPS — популярная оболочка для построения ЭС (public domain)
  • OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов
  • WolframAlphaбаза знаний и набор вычислительных алгоритмов, интеллектуальный «вычислительный движок знаний»
  • MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.
  • HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.
  • Акинатор — интернет-игра. Игрок должен загадать любого персонажа, а Акинатор должен его отгадать, задавая вопросы. База знаний автоматически пополняется, поэтому программа может отгадать практически любого известного персонажа.
  • IBM Watson — суперкомпьютер фирмы IBM, способный понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы в базе данных.

Комментарии