Лекції - Експертні системи

1 модуль.doc (1 стор.)
2 модуль.doc (1 стор.)
Оригінал


Тема1: Введення в ЕС.

1.1 Призначення і основні властивості експертних систем

Основним призначенням ЕС є розробка програмних засобів, які при рішенні задач, важких для людини, одержують результати, що не уступають по якості й ефективності рішення, рішенням одержуваним людиною-експертом. ЕС використовуються для вирішення так званих неформалізованих задач, загальним для яких є те, що:

Крім того неформалізовані задачі мають помилковістю, неповнотою, неоднозначністю і суперечливістю як вихідних даних, так і знань про розв'язуваної задачі.

Експертна система - це програмний засіб, що використовує експертні знання для забезпечення високоефективного рішення неформалізованих задач у вузькій предметній області. Основу ЕС складає база знань (БЗ) про предметну область, що накопичується в процесі побудови й експлуатації ЕС. Накопичення та організація знань - найважливіша властивість усіх ЕС.





Знання є явними і доступними, що відрізняє ЕС від традиційних програм, і визначає їхні основні властивості, такі, як:

1) Застосування для вирішення проблем високоякісного досвіду, який представляє рівень мислення найбільш кваліфікованих експертів у даній області, що веде до рішень творчим, точним і ефективним.

2) Наявність прогностичних можливостей, при яких ЕС видає відповіді не тільки для конкретної ситуації, але і показує, як змінюються ці відповіді в нових ситуаціях, з можливістю докладного пояснення яким чином нова ситуація привела до змін.

3) Забезпечення такої нової якості, як інституціональна пам'ять, за рахунок вхідної до складу ЕС бази знань, яка розроблена в ході взаємодій з фахівцями організації, і являє собою поточну політику цієї групи людей. Цей набір знань стає зведенням кваліфікованих думок і постійно оновлюваним довідником найкращих стратегій і методів, використовуваних персоналом. Провідні фахівці йдуть, але їх досвід залишається.

4) Можливість використання ЕС для навчання і тренування керівних працівників, забезпечуючи нових службовців великим багажем досвіду і стратегій, по яких можна вивчати рекомендовану політику і методи.

1.2 Базові функції експертних систем


1. Придбання знань: це передача потенційного досвіду вирішення проблеми від деякого джерела знань і перетворення його у вигляд, який дозволяє використовувати ці знання в програмі.

2. Подання знань: це окрема область досліджень, тісно пов'язана з філософією формалізму та когнітивною психологією. Предмет дослідження в цій області - методи асоціативного збереження інформації, подібні тим, які існують в мозку людини.

3. Управління процесом пошуку рішення: При проектуванні експертної системи серйозна увага має бути приділена тому, як здійснюється доступ до знань і як вони використовуються при пошуку рішення. Знання про те, які знання потрібні в тій чи іншій конкретній ситуації, і вміння ними розпорядитися - важлива частина процесу функціонування експертної системи. Такі знання отримали найменування метазнаній - тобто знань про знання.

4. Роз'яснення прийнятого рішення: Дослідники, що займаються експертними системами, розробляють методи представлення інформації про поведінку програми в процесі формування ланцюжка логічних висновків при пошуку рішення.

Причина необхідності цієї інформації:

  1. користувачі, що працюють з цією системою, потребують доказі того, що рішення програми коректно;

  2. інженери, які беруть участь у формуванні БЗ, повинні переконатися, що сформульовані ними знання правильно застосовуються в програмі;

  3. експертам ПО також необхідно простежити хід міркувань і спосіб використання тих відомостей, які з їх слів були введені в БЗ;

  4. програмісти, які супроводжують, налагоджують і модернізують систему, мають можливість бачити на більш високому рівні те, що було побудовано на нижньому;

  5. менеджер системи, що використовує цю експертну технологію, несе відповідальність за ті рішення, які приймає програма, тому для нього важливо знати хід цих рішень.

1.3 Склад і взаємодія учасників побудови й експлуатації експертних систем


Познайомившись з тим, що таке експертні системи і які їхні основні характеристики, спробуємо тепер відповісти на запитання: "Хто бере участь у побудові та експлуатації ЕС?".

До числа основних учасників варто віднести саму експертну систему, експертів, інженерів знань, засоби побудови ЕС та користувачів. Їх основні ролі і взаємовідношення наведені на рис.2.



Експертна система - це програмний засіб, що використовує знання експертів, для високоефективного рішення задач у цікавить користувача предметної області. Вона називається системою, а не просто програмою, тому що містить базу знань, вирішувач проблеми і компоненту підтримки. Остання з них допомагає користувачеві взаємодіяти з основною програмою.

Експерт - це людина, здатна ясно виражати свої думки і користується репутацією фахівця, що вміє знаходити правильні рішення проблем у конкретній предметній області. Експерт використовує свої прийоми і хитрощі, щоб зробити пошук рішення більш ефективним, і ЕС моделює всі його стратегії.

Інженер знань - людина, як правило, має пізнання в інформатиці і штучному інтелекті і знаючий, як треба будувати ЕС. Інженер знань опитує експертів, організовує знання, вирішує, яким чином вони повинні бути представлені в ЕС, і може допомогти програмісту в написанні програм.

Засіб побудови ЕС - це програмний засіб, використовуване інженером знань або програмістом для побудови ЕС. Цей інструмент відрізняється від звичайних мов програмування тим, що забезпечує зручні способи представлення складних високорівневих понять.

Користувач - це людина, яка використовує вже побудовану ЕС. Так, користувачем може бути юрист, який використовує її для кваліфікації конкретного випадку; студент, якому ЕС допомагає вивчати інформатику і т. д. Термін користувач декілька неоднозначний. Зазвичай він позначає кінцевого користувача. Однак з рис.2 випливає, що користувачем може бути:

Важливо розрізняти інструмент, який використовується для побудови ЕС, і саму ЕС. Інструмент побудови ЕС включає як мову, використовуваний для доступу до знань, що містяться в системі, і їх представлення, так і підтримуючі засоби - програми, які допомагають користувачам взаємодіяти з компонентом експертної системи, вирішальної проблему.

1.4. Особливості побудови та організації експертних систем


Переваги використання ЕС:

  1. її сталість - людська компетенція з часом може слабшати, це може бути пов'язано з перервою в діяльності людини, що серйозно відбивається на його професійні якості;

  2. легкість передачі / відтворення - передача від 1 людини іншій - це довгий процес, а передача інформації - це процес копіювання або передачі даних;

  3. стійкість або відтворення результатів - результати ЕС стабільні, на відміну від результатів людини-експерта;

  4. вартість - ЕС обходиться набагато дешевше, ніж залучення людини-експерта.


Основою будь ЕС є сукупність знань, структурована з метою спрощення процесу прийняття рішення. Для фахівців в області штучного інтелекту термін знання означає інформацію, яка необхідна програмі, щоб вона поводилася "інтелектуально". Ця інформація приймає форму фактів і правил. Факти і правила в ЕС не завжди або істинні, або помилкові. Іноді існує деяка ступінь невпевненості в достовірності факту або точності правила. Якщо це сумнів виражено явно, то воно називається "коефіцієнтом довіри".

Коефіцієнт довіри - це число, яке означає ймовірність або ступінь упевненості, з якою можна вважати даний факт або правило достовірним або справедливим.

Багато правил ЕС є евристиками, тобто емпіричними правилами або спрощеннями, які сприяють обмеженню пошуку рішення. Необхідність використання цих евристик обумовлена ​​тим, що розв'язувані задачі не піддаються математичному аналізу або алгоритмічному рішенню. Алгоритмічний метод гарантує коректне рішення задачі, тоді як евристичний метод дає прийнятне рішення в більшості випадків.

Знання в ЕС організовані так, щоб знання про предметну область відокремити від інших типів знань системи, таких як загальні знання про те, як вирішувати завдання або знання про те, як взаємодіяти з користувачем. Виділені знання про предметну область називаються базою знань, тоді як загальні знання про знаходження рішень задач називаються механізмом виведення. Програмні засоби, які працюють зі знаннями, організованими таким чином, називаються системами, заснованими на знаннях.



БЗ містить факти (дані) і правила (або інші представлення знань), що використовують ці факти як основу для прийняття рішень. Механізм висновку містить:

Такі ЕС отримали назву статичних ЕС і мають структуру, аналогічну рис.3. Ці ЕС використовуються в тих додатках, де можна не враховувати зміни навколишнього світу за час рішення задачі.

Однак існує більш високий клас додатків, де потрібно враховувати динаміку зміни навколишнього світу за час виконання додатка. Такі експертні системи одержали назву динамічних ЕС та їх узагальнена структура матиме вигляд, наведений на рис.4.

У порівнянні зі статичною ЕС в динамічну вводиться ще два компоненти:



Динамічні ЕС здійснює зв'язки із зовнішнім світом через систему контролерів і датчиків. Крім того компоненти БЗ і механізму виведення істотно змінюються, щоб відбити тимчасову логіку відбуваються в реальному світі подій.

Приклад ДЕС система G 2 - базовий програмний продукт, що представляє собою графічну, об'єктно-орієнтоване середовище для побудови і супроводу експертних систем реального часу, призначених для моніторингу, діагностики, оптимізації, планування і управління динамічним процесом.

Режими роботи ЕС:

1) режим придбання знань - роботу з ЕС здійснює експерт за допомогою інженера знань. Експерт описує ПО у вигляді сукупності правил і фактів - він наповнює дану систему знань. Етапи:

1) алгоритмізація

2) програмування

3) налагодження систем - її здійснює програміст

На відміну від традиційного підходу розробку здійснює експерт.

2) режим консультування - взаємодія з системою здійснює звичайний користувач.

1.5. Відмінність експертних систем від традиційних програм


Особливості ЕС, що відрізняють їх від звичайних програм, полягають у тому, що вони повинні володіти:

1. Компетентністю, а саме:

2. Можливістю до символьним міркуванням, а саме:

3. Глибиною, а саме:

4. Самосвідомістю, а саме:

5. Звичайні програми розробляються так, щоб щораз породжувати правильний результат, то ЕС розроблені з тим, щоб вести себе як експерти. Вони, як правило, дають правильні відповіді, але іноді, як і люди, здатні помилятися.

6. Традиційні програми для рішення складних задач, теж можуть робити помилки. Але їх дуже важко виправити, оскільки алгоритми, що лежать в їх основі, явно в них не сформульовані. Отже, помилки нелегко знайти і виправити. ЕС виправити легше, тому що вони мають потенційну можливість учитися на своїх помилках.

7. ЕС моделює не стільки фізичну природу ПО, скільки механізм мислення людини.

8. Знання в ЕС зберігаються окремо від програмного коду, який формує висновки і результати.

9. При вирішенні завдань ЕС користуються евристичними і наближеними методами, а ПП - алгоритмами.

Відмінність експертних систем від програм з області штучного інтелекту:

  1. Експертні системи використовують досвід людини-експерта, а завданням штучного інтелекту є дослідження абстрактних математичних проблем або їх спрощення. Тобто ЕС носять прикладний характер.

  2. Продуктивність експертної системи, тобто швидкість отримання результату і його достовірність. Експертна система повинна за прийнятний час знайти рішення, яке було б не гірше, ніж те, яке може запропонувати фахівець в цій предметній області.

  3. Експертна система повинна мати здатність пояснити, чому запропоновано саме таке рішення, і довести його обгрунтованість.

  4. Часто термін «система, заснована на знаннях», використовується як синонім терміна експертна система, хоча експертна система - це більш широке поняття.


Тема2: Моделі представлення знань.

2.1 Знання та їх властивості


За визначенням філософського словника - це ідеальне вираження в знаковій формі об'єктивних властивостей і знань світу. В ЕС під знаннями розуміється інформація, яка відображає об'єктивні властивості і зв'язки деяких об'єктів, процесів, сутностей і відносини м / у ними як у суб'єктивному, так і в науковому вираженні.

Сукупність цих знань являє собою систему знань, яка відображає цілісний опис деякої проблеми з достатнім ступенем точності.

Цілісність означає, що м / у окремими відомостями сущ. такі зв'язки., з пом. кіт. можна з одних знань одержувати ін На відміну від знань дані не містять таких зв'язків м / у собою і вони являють собою поодинокі факти. Зв'язаність м / у елементами зазвичай відображається у вигляді орієнтованого графа. Загальний результуючий зв'язний граф являє собою модель знань. У ЕОМ знання відображаються в знаковій формі у вигляді файлів, інформаційних масивів і т.д.

Головна відмінність знань від даних в тому, що знання поступово набувають властивості даними не притаманні.


- Внутрішня інтерпретація - це властивість припускає, що в ЕОМ зберігаються не тільки самі дані, але і дані про дані (мета-дані), які дозволяють сод-но їх інтерпретувати. Ці дані організовані у вигляді двовимірної таблиці, при цьому в першій структурі зберігаються мета-дані, а в інших - самі дані. БД, структурована таким чином ще не є БЗ, але вже видає рез. на запити користувачів.

- Внутрішня структура зв'язків - в якості інформаційних одиниць використовуються не самі дані, а їх впорядковані структури. Така структура відповідає фрейму. Фрейм містить слоти.


Така структура містить 3 рівня вкладеності: F-ім'я фрейма, S '- назву 1го слота, S'' - назва 2го слота, кіт. включає в себе k ін слотів. Приклад - 1УР. назву галузей економіки, 2УР. назва видів економіки, 3УР. хар-ки видів галузей. М / в слотами різних рівнів можуть бути встановлені зв'язки різних типів - родовиті, причинно-наслідкові.

- Зовнішня структура зв'язків - характеризує здатність об'єкта знаходитися в ін відносинах, тобто вступати в ситуативну зв'язок. Для відображення таких зв'язків исп-ся окремі слоти, в кіт. вказуються імена фреймів, з якими є зв'язок і ім'я відносин, які здійснюють їх. дана структура відображується у вигляді графа, вершинами кіт. є імена фреймів.

- Шкалювання - припускає введення співвідношень м / різними інформаційними одиницями, тобто їх вимір з якоїсь шкалою. Шкали бувають 3х видів: строгі метричні шкали (по зростанню, по категоріях), розмиті шкали (погано, добре, рідко, часто), опозиційні шкали.

- Наявність семантичної метрики - використовується для тлумачення понять, для яких неможливо застосувати кількісні шкали. Вона спирається на ситуативну зв'язок і частоту появи понять у тих чи інших ситуаціях.

Семантичні метрики класифікуються на 4 види:

1) значення

2) визначається зв'язками даного поняття з ін в певній ситуації

3) носить особистісний сенс, кіт. відображає сис-му поглядів експерта

4) прагматичний сенс - визначається поточними значеннями по конкретній ситуації

- Активність - дозволяє отримати нові знання. У звичайній прикладній програмі зосереджено процедурне знання, воно зберігає інфу про те, як треба обробити дані. Дані являють собою декларовані знання (факти). т.а. в даному випадку прогр грає роль активатора даних. На відміну від таких програм в ЕС навпаки декларовані знання є активатором процедурних.

2.2. Поняття проблемної області. Завдання, які вирішуються в предметної області.


Поняття проблемна область включає предметну область і завдання, які вирішуються в цій області. ПО характеризується сукупністю об'єктів і відносин м / д ними. В залежності від особливостей проблемної області дані і знання, які її утворюють, може бути точними, помилковими, зразковими, багатозначними і т.д. Це призводить до того, що ЕС повинна працювати не з однією, а з декількома альтернативними областями, які представлені у вигляді альтернативних просторах.

ПО можуть бути статистичними і динамічними.

Динамічні області поділяються на 3 види:

  1. враховуються зміни місця розташування об'єктів у просторі, але самі об'єкти вважаються незмінними в часі.

  2. враховуються зміни об'єктів у часі, але не розглядаються зміни в просторі.

  3. враховуються зміни і в часі і в просторі.


Завдання, які вирішуються в предметної області:

а) завдання аналізу предметної області - завдання, які здійснюють доопределение і переформулювання поточного стану ПЗ. Вони не перетворять стану ПЗ. Такі завдання вирішуються тільки в статичних ЕС, рішення одержувані в ході вирішення завдань мають властивість монотонності, тобто вони (дані) не видаляються та не додаються в ПО.

б) задачі перетворення предметної області - у процесі вирішення цих завдань один стан предметної області перетворюється в інше, тобто вони здатні перетворювати дану область, але не можуть вивести систему на новий рівень, за рамки даної області.

Поточний стан галузі перетворюється для того, щоб поетапно знайти кінцевий стан предметної області, яке здатне вирішити поставлене завдання. Тут дані не тільки додаються в робочу пам'ять, але і видаляються з неї, тому що при переході з одного стану в інший необхідно видаляти відомості для того, щоб зафіксувати новий стан.

Даний спосіб розв'язання завдання може призводити до тупикової ситуації, в якій рішення не може бути знайдено, хоча для вихідного стану воно існувало. Це готує про помилковість обраного шляху вирішення задачі і про необхідність вибору іншого альтернативного шляху.

в) завдання визначення або вибору предметної області.

У ході вирішення таких завдань система переходить з однієї альтернативної області в ін Необхідно спочатку вирішити два завдання, забезпечити повноту інформації та усунути протиріччя та наявності конфліктних ситуацій в ході рішення задачі.
Навчальний матеріал
© uadoc.zavantag.com
При копіюванні вкажіть посилання.
звернутися до адміністрації