Характеристики экспертных систем

Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следую­щих признаков:

· моделирует не столько физическую природу определенной проблем­ной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению за­дач в этой проблемной области. Программа не воспроизводит полностью психологическую мо­дель специалиста в какой-либо предметной области, но все-таки основное внимание уделяется воспроизведению компьютерными средствами мето­дики решения проблем, которая применяется экспертом;

· система, 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 отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базой знаний;

· при решении задач основными являются эвристические методы, которые, в отличие от точных математических методов, не всегда гарантируют успех. Такие методы являются приближенными. Они не требуют исчерпывающей исходной информации, и существует определенная степень уверенности или не­уверенности в том, что предлагаемое решение является верным.

Экспертные системы отличаются и от других видов программ из области искусствен­ного интеллекта наличием следующих признаков.

Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которы­ми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области.

Основная характеристика экспертной системы — ее производи­тельность, то есть скорость получения результата и его достоверность. Экспертная система должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специа­лист в этой предметной области;

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

Экспертная система содержит знания в опреде­ленной предметной области, накопленные в результате практической деятельности чело­века, и использует их для решения проблем, специфичных для этой области.

В экспертных системах реализуются четыре базовые функции:

· функция приобретения знаний;

· функция представления знаний;

· управление процессом поиска решения;

· разъяснение принятого решения.

Приобретение знаний — это передача потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в программе. Прежде чем приступить к опросу экспертов, инженер по знаниям, который не является специалистом в данной предметной области, должен ознакомиться с ее спецификой и терминологией, после чего процесс опроса окажется гораздо эффективней. Передача знаний выполняется в процессе достаточно длительных со­беседований между специалистом по проектированию экспертной системы и экспертом в определенной предмет­ной области, способным достаточно четко сформулировать имеющийся у него опыт. Факты и принципы, лежащие в основе многих специфических областей знания экс­перта, не могут быть четко сформулированы в терминах математической теории или детерминированной модели, свойства которой хорошо понятны. Для того чтобы решить проблему в определенной области, эксперту недостаточно про­сто обладать суммой знаний о фактах и принципах в этой области. Выявить в процессе собеседования такого рода знания, осно­ванные на личном опыте и плохо поддающиеся формализации, значительно сложнее, чем получить простой перечень каких-то фактов или общих принципов. Экспертный анализ даже в очень узкой области, выполняемый человеком, очень часто нужно поместить в довольно обширный контекст, который включает мно­гие вещи, кажущиеся эксперту само собой разумеющимися, но для постороннего отнюдь таковыми не являющиеся.

Теория представ­ления знаний — это отдельная область исследований. Предмет исследования в этой области — мето­ды ассоциативного хранения информации, подобные тем, которые существуют в мозгу человека. В области экспертных систем представление знаний означает систематизированную методику описания на машинном уровне того, что знает человек-эксперт, специализирующийся в конкретной предметной области. Основное внимание уделяется логической стороне процесса, подробности физических преобразований опускаются. Сначала исследования в области представления знаний развивались в направлениях раскрытия принципов работы памяти человека, создания теорий извлечения сведе­ний из памяти, распознавания и восстановления. Вопрос представления знания был и, скорее всего, останется вопросом про­тиворечивым. В области экспертных систем представление знаний интересует нас в основном как средство отыскания методов формального описания больших массивов полезной инфор­мации с целью их последующей обработки. Функционирование системы осуществляется только на основе знаний, полученных от эксперта. Опыт, приобретаемый экспертной системой в процессе эксплуатации, не накапливается и не применяется.

При проектировании экспертной системы серьезное внимание должно уделяться тому, как осуществляется доступ к знаниям и как они используются при поиске решения. Знание о том, какие знания нужны в той или иной конкретной ситуации, и умение ими распорядиться — важная часть процесса функционирования экспертной системы. Решение задачи требует определенного уровня планирования управления при выборе, какой вопрос нужно задать, какой тест выполнить. Использование разных стратегий перебора имеющихся знаний оказывает довольно существенное влияние на характеристики эффективности программы. Реализация вывода осуществляется только при условии полноты знаний и данных. Экспертные системы, как правило, используют механизм автоматического рассуждения и такие методы, как поиск или эвристика. Они существенно отличаются от точных и хорошо аргументированных алгоритмов и не похожи на математические процедуры большинства традиционных разработок.

Пользователь должен понимать структуру и функции некоторого сложного компонента программы. При составлении экспертных систем разрабатываются методы представления информации о поведении программы в процессе формирования цепочки логических заключений при поиске решения. Пользователи, работающие с экспертной системой, нуждаются в подтверждении того, что в каждом конкретном случае заключение, к которому пришла программа, корректно. Инженеры, имеющие дело с формированием базы знаний, должны иметь возможность убедиться, что сформулированные ими знания применены правильно, в том числе и в случае, ко­гда существует прототип. Экспертам в предметной области необходимо проследить ход рассуждений и спо­соб использования тех сведений, которые с их слов были введены в базу знаний. Это позволит судить, насколько корректно они применяются в данной ситуации. Менеджер системы, использующей экспертную технологию, который несет ответственность за последствия решения, принятого программой, также нуждается в подтверждении, что эти решения достаточно обоснованы. Способность экспертной системы объяснить методику принятия решения называют прозрачностью системы. Отсутствие достаточной прозрачности поведения системы не позволит эксперту влиять на ее производительность или дать совет, как можно ее повысить.