Понятие и назначение экспертной системы.

↑

⇐ ПредыдущаяСтр 12 из 17Следующая ⇒

Решение специальных задач требует специальных знаний. Однако не каждая компания может себе позволить держать в своем штате экспертов по всем связанным с ее работой проблемам или даже при­глашать их каждый раз, когда проблема возникла.

Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возник­нет необходимость.

Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы (ЭС) пред­ставляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рам­ках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемле­мые решения для их практического использования.

Экспертная система – это система искусственного интеллекта, которая включает в себя базу зна­ний с набором правил и механизмом вывода, позволяющую на основании этих правил и предостав­ляемых пользователем фактов распознавать ситуацию, ставить диагноз, формулировать решения или давать рекомендации для выбора действия.

Экспертная система представляет собой программный комплекс, содержащий теоретические и практические знания специалистов из определенной предметной области, обеспечивающий консультациями менее квалифицированных пользователей и способный давать им рекомендации по проблемам в этой области с высокой степенью надежности. Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение.

Разработка ЭС направлена на использование ЭВМ для обработки информации в тех областях науки техники, где традиционные математические модели малопригодны. В этих областях важна смысловая и логическая обработка информации, важен опыт экспертов.

ЭС используются для решения неформализованных задач. К неформализованным относят те задачи, которые обладают одной из следующих характеристик:

задачи не могут быть заданы в числовой форме;

цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;

неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных о проблемной области и решаемой задаче;

не существует алгоритмического решения задач;

алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память).

Наиболее широкое применение ЭС нашли в медицине (диагностика), в технике (отыскание неисправностей оборудования), в экономике, химии, геологии и других областях. Первые системы такого рода (MYCIN и DEN­DRAL) были созданы в конце 70-х годов. В настоящее время в мире насчитывается несколько тысяч промышленных ЭС, которые дают советы:

при управлении сложными диспетчерскими пультами (например, в сетях распределения электроэнергии);

при постановке медицинских диагнозов;

при поиске неисправностей в электронных приборах и других технических средствах;

по проектированию интегральных микросхем;

по управлению перевозками;

по прогнозу военных действий;

по формированию портфеля инвестиций, оценке финансовых рынков;

по налогообложению.

 ЭС моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Это существенно отличает ЭС от систем математического моделирования или компьютерной анимации.

ЭС, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся в базе знаний, отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения.

При решении ЭС задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех.

ЭС отличаются от систем обработки данных тем, что в них используется в основном символьный (а не числовой) способ представления информации. Одной из основных характеристик экспертной системы является ее производительность, т.е. скорость получения результата и его достоверность (надежность). Исследовательские программы ИИ могут и не быть очень быстрыми, можно примириться и с существованием в них отказов в отдельных ситуациях. А вот ЭС должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое могут предложить специалисты в этой предметной области.

ЭС должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность.

Познавательные статьи:



Где возникла философия и почему?

Относительная высота сжатой зоны бетона

Сущность проекции Гаусса-Крюгера и использование ее в геодезии

Тарифы на перевозку пассажиров