Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Материалы для работы Особливості та сфера застосування експертних систем

Особливості та сфера застосування експертних систем
загрузка...
Рейтинг пользователей: / 1
ХудшийЛучший 

Особливості та сфера застосування експертних систем

Експертна система - це інтелектуальна програма, здатна робити логічні висновки на основі знань у конкретній предметній галузі і така, яка забезпечує розв'язання творчих задач.
ЕС має складну архітектуру, являючи собою набір програм або програмне забезпечення, яка розв'язує задачі у певній предметній галузі. ЕС називається системою (а не просто програмою), тому що містить і компоненту, що розв'язує проблеми, і компоненту підтримки. Під компонентою підтримки, мають на увазі систему програм, яка допомагає користувачу взаємодіяти з основною компонентою (містить засоби налагоджування, редагування, графічного введення інформації тощо).
Серед функцій ЕС відмічають, як правило, такі:
- імітацію діяльності кваліфікованого експерта;
- надання допомоги недостатньо кваліфікованим фахівцям у їх діяльності в певній предметній галузі;
- компенсацію недостатньої кількості експертів у конкретній предметній галузі;
- зняття небажаних наслідків надмірної спеціалізації людини завдяки нагромадженню експертних знань;
- ефект навчання, зумовлений набуттям користувачем досвіду за період роботи з системою.
ЕС належать до систем обробки знань, причому йдеться не взагалі про знання, а виключно - про знання експертні. Тому в роботах, що стосуються експертних систем, велику увагу приділено проблемі діяльності експертів, а також проблемі знань, що відрізняють діяльність експерта від діяльності новачків-непрофесіоналів. Виділяють, зокрема, такі особливості діяльності експерта:
-  наявність широких знань;
- володіння різноманітними прийомами використання цих знань у розв'язанні проблем;
- володіння прийомами спрощення («вміння швидко переглянути масу несуттєвої інформації, щоб дійти до головного»);
-  вміння визначати тип проблеми, з якою зіткнувся;
- наявність не просто знань, а володіння сукупністю використовуваних знань.
Загальний висновок досліджень, присвячений відмінностям між новачками та експертами: хибною є думка, ніби початківець відрізняється від фахівця кількісно і що новачок має обмежений каталог засобів дій, або ж його знання неадекватні предметній галузі. Відмінності між знаннями новачків та експертів значно глибші. Іншою помилкою є акцентування конкретного способу дій по розв'язанню задачі, який використовується експертом, оскільки головною особливістю фахівця є саме здатність розв'язувати одну і ту ж задачу різними способами. Експерт може також змінювати постановку задачі, узгоджувати різні підходи до неї, та модальності її подання. Тому спроби навчання учнів лише конкретних методик розв'язання задач принципово помилкові й обмежують спектр можливих форм учбової діяльності.
Основними характеристиками експертних систем є:
-  нагромадження і організація знань, причому знань в доступному і явному вигляді;
- використання у розв'язуванні проблем ефективних способів, які застосовують фахівці, тобто моделювання діяльності експерта;
- прогностичні можливості, тобто можливість описати особливості функціонування системи, яка моделюється, в заданих параметрах, крім того, можливість пояснення своїх дій;
-  конденсований і узагальнений досвід, відчужений від конкретного носія. Можна сформулювати чотири принципових вимоги до ЕС:
1) компетентність (необхідність досягнення в конкретній предметній галузі рівня професіоналізму експерта-людини - бути вмілим: використовувати знання ефективно і швидко, скорочуючи довгі обчислення, вміти міркувати, виходячи із загальних знань і методів розв'язання, у випадках некоректних даних або неповних наборів правил);
2) символьне міркування (вміння подавати знання в символьній формі та переформульовувати символьні знання);
3) глибина пошуку (здатність працювати в предметній галузі, що містять складні задачі творчого характеру, і використовувати складні правила);
4) «самосвідомість», що передбачає можливість аналізувати свої міркування і пояснювати свої дії.
Головною рисою  експертних систем є можливість накопичення знань і збереження їх тривалий час. У відмінності від людини до будь-якої інформації експертні системи підходять об'єктивно, що поліпшує якість експертизи, що проводиться. При рішенні задач, що вимагають обробки великого об'єму знань, можливість виникнення помилки при переборі дуже мала.
При створенні ЕС виникає ряд проблем. Це перш за все пов'язано з тим, що замовник не завжди може точно сформулювати свої вимоги до системи, що розробляється. Також можливо виникнення труднощів чисто психологічного порядку: при створенні бази знань системи експерт може перешкоджати передачі своїх знань, побоюючись, що згодом його замінять “машиною”. Але ці страхи не обгрунтовані, оскільки ЕС не здатні навчатися, вони не володіють здоровим глуздом, інтуїцією. Але в даний час ведуться розробки експертних систем, що реалізовують ідею самонавчання. Також ЕС незастосовні у великих предметних областях і в тих областях, де відсутні експерти.
Експертна система складається з бази знань (частини системи, в якій містяться факти), підсистеми висновку (безліч правил, по яких здійснюється рішення задачі), підсистеми пояснення, підсистеми придбання знань і діалогового процесора.
При побудові підсистем висновку використовують методи рішення задач штучного інтелекту.
Експертні системи (ЕС) - це яскравий і швидко прогресуючий напрям в області штучного  інтелекту(ШІ). Причиною підвищеного інтересу, який ЕС викликають до себе протягом всього свого існування, є можливість їх застосування до рішення задач з самих різних областей людської діяльності. Мабуть, не знайдеться  такої проблемної області, в якій не було б створено жодної ЕС або принаймні, такі спроби не робилися б.
ЕС - це набір програм або програмне забезпечення, яке виконує функції експерта при рішенні якої-небудь задачі в області його компетенції. ЕС, як і експерт-людина, в процесі своєї роботи оперує із знаннями. Знання про предметну область, необхідні для роботи ЕС, певним чином формалізовані і представлені в пам'яті ЕОМ у вигляді бази знань, яка може змінюватися і доповнюватися в процесі розвитку системи.
ЕС видають поради, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультацію і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на рішення задач, що звичайно вимагають проведення експертизи людиною-фахівцем. На відміну від машинних програм, які використовують процедурний аналіз, ЕС вирішують задачу у вузькій предметній області (конкретній області експертизи)на основі дедуктивних міркувань. Такі системи часто виявляються здатними знайти рішення задач, які неструктуровані і погано визначені. Вони згодні з відсутністю структурованості шляхом залучення евристик, тобто правил, узятих “зі стелі”, що може бути корисним в тих системах, коли недолік необхідних знань або часу виключає можливість проведення повного аналізу.
Головна риса ЕС - можливість накопичувати знання, зберігати їх тривалий час, обновляти і тим самим забезпечувати відносну незалежність конкретної організації  від наявності в ній кваліфікованих фахівців. Накопичення знань дозволяє підвищувати кваліфікацію фахівців, що працюють на підприємстві, використовуючи якнайкращі, перевірені рішення.
Практичне застосування штучного інтелекту на машинобудівних підприємствах і в економіці засновано на  ЕС, які дозволяють  підвищити якість і зберегти час ухвалення рішень, а також сприяючих зростанню ефективності роботи і підвищенню кваліфікації фахівців.
Основними  відмінностями ЕС від  інших програмних продуктів є використання не тільки даних, але і знань, а також спеціального механізму висновку рішень і нових знань на основі тих, що є. Знання в ЕС представляються в такій формі, яка може бути легке оброблена на ЕОМ. В ЕС відомий алгоритм обробки знань, а не алгоритм рішення задачі. Тому  застосування алгоритму обробки знань може привести до отримання такого результату при рішенні конкретної задачі, який не був передбачений. Більш того, алгоритм обробки знань наперед невідомий і  будується по ходу рішення задачі на підставі евристичних правил. Рішення задачі в ЕС  супроводиться зрозумілими користувачу  поясненнями, якість одержуваних рішень звичайно не гірше,  а що іноді і краще досягається фахівцями. В системах, заснованих на знаннях, правила (або евристики), по яких розв'язуються проблеми в конкретній наочній  області, зберігаються в базі знань. Проблеми ставляться перед системою у вигляді сукупності фактів, що описують деяку ситуацію, і система за допомогою бази знань намагається вивести висновок з цих фактів.
Якість ЕС визначається розміром і якістю бази  знань (правил або евристик). Система функціонує в наступному циклічному режимі: вибір (запит) даних або результатів аналізів, спостереження, інтерпретація результатів, засвоєння нової інформації, висуненні за допомогою правил тимчасових гіпотез і потім вибір наступної порції даних або результатів аналізів. Такий процес продовжується до тих пір, поки не поступить інформація, достатня для остаточного висновку.
У будь-який момент часу в системі існують три типи знань:
 - Структуровані знання - статичні знання про предметну область. Після того, як ці знання виявлені, вони вже не змінюються.
 - Структуровані динамічні знання - змінні знання про предметну область. Вони обновляються у міру виявлення нової інформації.
 - Робочі знання - знання, вживані для вирішення конкретної задачі або проведення консультації. 
 Всі перераховані вище знання зберігаються в базі знань. Для її побудови вимагається перекласти досвід фахівців, що є експертами в конкретній предметній області, а потім систематизувати, організувати і забезпечити ці знання покажчиками, щоб згодом їх можна було легко витягнути з бази знань.
 1. Експертиза може проводитися  тільки в одній конкретній області. Так, програма, призначена для визначення конфігурації систем ЕОМ, не може ставити медичні діагнози.
 2. База знань і механізм висновку є різними компонентами. Дійсно, часто виявляється можливим поєднувати механізм висновку з іншими базами знань для створення нових ЕС.
 3. Найбільш відповідна  область використання - рішення задач дедуктивним методом. Наприклад, правила або евристики виражаються у вигляді пар посилань і висновків типу  “якщо - то”.
 4. Ці системи можуть пояснювати хід рішення задачі зрозумілим користувачу способом. Звичайно ми не приймаємо відповідь експерта, якщо на питання “Чому ?” не можемо отримати логічну відповідь. Так само ми повинні мати нагоду запитувати систему, засновану на знаннях, як було отримано конкретний висновок.
 5. Вихідні результати є якісними (а не кількісними).
 6. Системи, засновані на знаннях, будуються за модульним принципом, що дозволяє поступово нарощувати їх бази знань.
 Комп'ютерні системи, які можуть лише повторити логічний висновок експерта, прийнято відносити до ЕС першого покоління. Проте фахівцю, вирішальному інтелектуально складну задачу, явно недостатньо можливостей системи, яка лише імітує діяльність людини. Йому потрібно, щоб ЕС виступала в ролі повноцінного помічника і порадника, здатного проводити аналіз нечислових даних, висувати і відкидати гіпотези, оцінювати достовірність фактів, самостійно поповнювати свої знання, контролювати їх несуперечність, робити висновок на основі прецедентів і, можливо, навіть породжувати рішення нових задач, що раніше не розглядалися. Наявність таких можливостей є характерною для ЕС другого покоління, концепція яких почала розроблятися 9-10 років тому. Експертні системи, що відносяться до другого покоління, називають партнерськими, або підсилювачами інтелектуальних здібностей людини. Їх загальними відмінними рисами є уміння навчатися і розвиватися, тобто еволюціонувати.
 В експертних системах  першого покоління знання представлені таким чином:
 1) знаннями системи є тільки знання експерта, досвід накопичення знань не передбачається.
 2) методи представлення знань дозволяли описувати лише статичні предметні області.
 3) моделі представлення знань орієнтовані на прості області.
 Представлення знань в експертних системах другого покоління наступне:
 1) використовуються не поверхневі знання, а більш глибинні. Можливо доповнення предметної області.
 2) ЕС може вирішувати задачу динамічної бази даних предметних області.
 Області застосування систем, заснованих на знаннях, можуть бути згруповані в декілька основних класів: медична діагностика, контроль і управління, діагностика несправностей в механічних і електричних пристроях, навчання.
      1) Медична діагностика.
 Діагностичні системи використовуються для встановлення зв'язку між порушеннями діяльності організму і їх можливими причинами. Найбільш відома діагностична система MYCIN, яка призначена для діагностики і спостереження за станом хворого при менінгіті і бактерійних інфекціях. Її перша версія була розроблена в Стенфордськом університеті в середині 70-х років. В даний час ця система ставить діагноз на рівні лікаря-фахівця. Вона має розширену базу знань, завдяки чому може застосовуватися і в інших областях медицини.
 2) Прогнозування.
 Прогнозуючі системи передбачають можливі результати або події на основі даних про поточний стан об'єкту. Програмна система “Завоювання Уолл-стріту” може проаналізувати кон'юнктуру ринку і за допомогою статистичних методів алгоритмів розробити для вас план капіталовкладень на перспективу. Вона не відноситься до числа систем, заснованих на знаннях, оскільки використовує процедури і алгоритми традиційного програмування. Хоча поки що відсутні ЕС, які здатні за рахунок своєї інформації про кон'юнктуру ринку допомогти вам збільшити капітал, прогнозуючі системи вже сьогодні можуть передбачати погоду, врожайність і потік пасажирів. Навіть на персональному комп'ютері, встановивши просту систему, засновану на знаннях, ви можете отримати місцевий прогноз погоди.
 3) Планування.
 Плануючі системи призначені для досягнення конкретних цілей при рішенні задач з великим числом змінних. Дамаська фірма Informat вперше в торговій практиці надає у розпорядженні покупців 13 робочих станцій, встановлених в холі свого офісу, на яких проводяться безкоштовні 15-хвилинні консультації з метою допомогти покупцям вибрати комп'ютер, що найбільшою мірою відповідає їх потребам і бюджету. Крім того, компанія Boeing застосовує ЕС для проектування космічних станцій, а також для виявлення причин відмов літакових двигунів і ремонту вертольотів. Експертна система  XCON, створена фірмою DEC, служить для визначення або зміни конфігурації комп'ютерних систем типу VAX і відповідно до вимог покупця. Фірма DEC розробляє більш могутню систему XSEL, що включає базу знань системи XCON, з метою надання допомоги покупцям при виборі обчислювальних систем з потрібною конфігурацією. На відміну від XCON система XSEL є інтерактивною.
 4) Інтерпретація.
  Інтерпретуючі системи володіють здатністю одержувати певні висновки на основі результатів спостереження. Система PROSPECTOR, одна з найбільш відомих систем інтерпретуючого типу, об'єднує знання дев'яти експертів. Використовуючи поєднання дев'яти методів експертизи, системі вдалося знайти поклади руди вартістю в мільйон доларів, причому наявність цих покладів не припускав жоден з дев'яти експертів. Інша інтерпретуюча система - HASP/SIAP. Вона визначає місцеположення і типи судів в тихому океані за даними акустичних систем стеження.
     5) Контроль і управління.
 Системи, засновані на знаннях, можуть застосуються як інтелектуальних систем контролю і ухвалювати рішення, аналізуючи дані, що поступають від декількох  джерел. Такі системи вже працюють на атомних електростанціях, управляють повітряним рухом і здійснюють медичний контроль. Вони можуть бути також корисні при регулюванні фінансової  діяльності підприємства і надавати допомогу при виробленні рішень в критичних ситуаціях.
      6) Діагностика несправностей в механічних і електричних пристроях.
 В цій сфері системи, засновані на знаннях, незамінні як при ремонті механічних і електричних машин (автомобілів, дизельних локомотивів і т.д.), так і  при усуненні несправностей і помилок в апаратному і програмному забезпеченні  комп'ютерів.
       7) Навчання.
 Системи, засновані на знаннях, можуть входити складовою частиною в комп'ютерні системи навчання. Система одержує інформацію про діяльність деякого об'єкту (наприклад, студента) і аналізує його поведінку. База знань змінюється відповідно до поведінки об'єкту. Прикладом цього навчання може служити комп'ютерна гра, складність якої збільшується у міру зростання ступеня кваліфікації граючого. Однією з найбільш цікавих повчальних ЕС є розроблена Д. Ленатом система EURISCO, яка використовує прості евристики. Ця система була опробована в грі Т. Тревевеллера, імітуюча бойові дії. Суть гри полягає в тому, щоб визначити склад флотилії, здатної завдати поразки в умовах незмінної безлічі правил. Система EURISCO включила в склад флотилії невеликі,  здатні провести швидку атаку кораблі  і одне дуже маленьке швидкісне судно і постійно вигравала протягом трьох років, не дивлячись на те, що в прагненні перешкодити  цьому правила гри міняли щороку.
 Більшість  ЕС включають знання, за змістом яких їх можна віднести одночасно до декількох типів. Наприклад, навчальна система може також володіти знаннями, що дозволяють виконувати діагностику і планування. Вона визначає здібності учня по основних напрямах курсу, а потім з урахуванням отриманих даних складає учбовий план. Управляюча система може застосовуватися для цілей контролю, діагностики, прогнозування і планувань. Система, забезпечуює збереження житла, може стежити за навколишнім оточенням, розпізнавати події (наприклад, відкрилося вікно), що відбуваються, видавати прогноз (злодій має намір проникнути в будинок) і складати план дій (викликати поліцію).
 Існує ряд прикладних задач, які розв'язуються за допомогою систем, заснованих на знаннях, успішніше, чим будь-якими іншими засобами. При визначенні доцільності застосування таких систем потрібно керуватися наступними критеріями.
 1. Дані і знання надійні і не міняються з часом.
 2. Простір можливих рішень відносно невеликий.
 3. В процесі рішення задачі повинні використовуватися формальні міркування. Існують системи, засновані на знаннях, поки що не придатні для вирішення задач методами проведення аналогій або абстрагування (людський мозок справляється з цим краще). У свою чергу традиційні комп'ютерні програми виявляються ефективніше за системи, засновані на знаннях, в тих випадках, коли рішення задачі пов'язано із застосуванням процедурного аналізу. Системи, засновані на знаннях, більш підходять для вирішення задач, де потрібні формальні міркування.
 4. Повинен бути принаймні один експерт, який здатний явно сформулювати свої знання і пояснити свої методи застосування цих знань для вирішення задач.
 В таблиці 2.1. приведені порівняльні властивості прикладних задач, по наявності яких можна судити про доцільність використовування для їх вирішення ЕС.
 В цілому ЕС не рекомендується застосовувати для вирішення наступних типів задач:
- математичних, вирішуваних звичайним шляхом формальних перетворень і процедурного аналізу;
- задач розпізнавання, оскільки в загальному випадку вони розв'язуються чисельними методами;
- задач, знання про методи рішення яких відсутні (неможливо побудувати базу знань).
Навіть кращі з існуючих ЕС, які ефективно функціонують як на великих, так і на міні-ЭВМ, мають певні обмеження в порівнянні з людиною-експертом.
 
1. Більшість ЕС не цілком придатні для застосування кінцевим користувачем. Якщо ви не маєте деякого досвіду роботи з такими системами, то у вас можуть виникнути серйозні труднощі. Багато які системи виявляються доступними тільки тим експертам, які створювали бази знань.
2. «Питання у відповідь» - режим, звичайно прийнятий в таких системах, уповільнює отримання рішень. Наприклад, без системи MYCIN лікар може (а часто і повинен) ухвалити рішення значно швидше, ніж з її допомогою.
3. Навики системи не зростають після сеансу експертизи.
4. Все ще залишається проблемою приведення знань, отриманих від експерта, до вигляду, що забезпечує їх ефективну машинну реалізацію.
5.  ЕС не здатні навчатися, не володіють здоровим глуздом. Домашні кішки здатні навчатися навіть без спеціального дресирування, дитина в змозі легко з'ясувати, що він стане мокрим, якщо перекине на себе стакан з водою, проте якщо почати виливати каву на клавіатуру комп'ютера, у нього не досить “розуму” відсунути її.
6. ЕС незастосовні у великих предметних областях. Їх використання обмежується предметними областями, в яких експерт може ухвалити рішення за час від декількох хвилин до декількох годин.
7. В тих областях, де відсутні експерти (наприклад, в астрології), застосування ЕС виявляється неможливим.
8. Має сенс привертати ЕС тільки для вирішення когнітивних задач. Теніс, їзда на велосипеді не можуть бути предметною областю для ЕС, проте такі системи можна використовувати при формуванні футбольних команд.
9. Людина-експерт при рішенні задач, звичайно звертається до своєї інтуїції або здорового глузду, якщо відсутні формальні методи рішення або аналоги таких задач.
Системи, засновані на знаннях, виявляються неефективними при необхідності проведення скрупульозного аналізу, коли число “рішень” залежить від тисяч різних можливостей і багато яких змінних, які змінюються в часі. В таких випадках краще використовувати бази даних з інтерфейсом на природній мові.
Системи, засновані на знаннях, мають певні переваги перед людиною-експертом.
1. У них немає упереджень.
2. Вони не роблять поспішних висновків.
3. Ці системи працюють систематизовано, розглядаючи всі деталі, часто вибираючи якнайкращу альтернативу зі всіх можливих.
4. База знань може бути дуже і дуже велика. Будучи введені в машину один раз, знання зберігаються назавжди. Людина ж має обмежену базу знань, і якщо дані довгий час не використовуються, то вони забуваються і назавжди втрачаються.
5. Системи, засновані на знаннях, стійкі до “перешкод”. Експерт користується побічними знаннями і легко піддається впливу зовнішніх чинників, які безпосередньо не пов'язані з вирішуваною задачею. ЕС, необтяжені знаннями з інших областей, по своїй природі менш схильні “шумам”. З часом системи, засновані на знаннях, можуть розглядатися користувачами як різновид тиражування - новий спосіб запису і розповсюдження знань. Подібно іншим видам комп'ютерних програм вони не можуть замінити людину в рішенні задач, а швидше нагадують знаряддя праці, які дають йому можливість вирішать задачі швидше і ефективніше.
6. Ці системи не замінюють фахівця, а є інструментом в його руках.


 
загрузка...

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить