Отличие экспертных систем от традиционных программ
Особенности ЭС, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать: 1. Компетентностью, а именно: Достигать экспертного уровня решений (т.е. в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди). Быть умелой (т.е. применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений). Иметь адекватную робастность (т.е. способность лишь постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам диапазона компетентности или допустимой надёжности данных). 2. Возможностью к символьным рассуждениям, а именно: Представлять знания в символьном виде Переформулировать символьные знания. На жаргоне искусственного интеллекта символ — это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия. Символы объединяют, чтобы выразить отношения между ними. Когда отношения представлены в ЭС они называются символьными структурами. 3. Глубиной, а именно: Работать в предметной области, содержащей трудные задачи Использовать сложные правила (т.е. использовать либо сложные конструкции правил, либо большое их количество) 4. Самосознанием, а именно: Исследовать свои рассуждения (т.е. проверять их правильность) Объяснять свои действия Существует ещё одно важное отличие ЭС. Если обычные программы разрабатываются так, чтобы каждый раз порождать правильный результат, то ЭС разработаны с тем, чтобы вести себя как эксперты. Они, как правило, дают правильные ответы, но иногда, как и люди, способны ошибаться. Традиционные программы для решения сложных задач, тоже могут делать ошибки. Но их очень трудно исправить, поскольку алгоритмы, лежащие в их основе, явно в них не сформулированы. Следовательно, ошибки нелегко найти и исправить. ЭС, подобно людям, имеют потенциальную возможность учиться на своих ошибках.
|