научный журнал «Актуальные исследования» #46 (73), ноябрь '21

Алгоритмизация процесса разработки экспертных систем

В статье рассматривается теория экспертных систем и показано, какое место занимают экспертные системы во всем объеме компьютерных наук.

Аннотация статьи
искусственный интеллект
неформализованные задачи
ЭВМ
экспертные системы
Ключевые слова

Разработка ЭС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания ЭС показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо чрезмерно затягивает процесс создания ЭС, либо вообще приводит к отрицательному результату.

Использовать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований:

  • существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;
  • эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;
  • эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут "извлечены" и вложены в ЭС;
  • решение задачи требует только рассуждений, а не действий;
  • задача не должна быть слишком трудной (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);
  • задача хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно "понятной" и структурированной области, т.е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;
  • решение задачи не должно в значительной степени использовать "здравый смысл" (т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.

Использование ЭС в данном приложении может быть возможно, но не оправдано. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:

  • решение задачи принесет значительный эффект, например экономический;
  • использование человека-эксперта невозможно либо из-за недостаточного количества экспертов, либо из-за необходимости выполнять экспертизу одновременно в различных местах;
  • использование ЭС целесообразно в тех случаях, когда при передаче информации эксперту происходит недопустимая потеря времени или информации;
  • использование ЭС целесообразно при необходимости решать задачу в окружении, враждебном для человека.

Приложение соответствует методам ЭС, если решаемая задача обладает совокупностью следующих характеристик:

  • задача может быть естественным образом решена посредством манипуляции с символами (т.е. с помощью символических рассуждений), а не манипуляций с числами, как принято в математических методах и в традиционном программировании;
  • задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т.е. ее решение должно требовать применения эвристических правил. Задачи, которые могут быть гарантированно решены (с соблюдением заданных ограничений) с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения ЭС;
  • задача должна быть достаточно сложна, чтобы оправдать затраты на разработку ЭС. Однако она не должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решать;
  • задача должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами ЭС, и практически значимой.

Экспертные системы и системы искусственного интеллекта имеют основное отличие от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения. Экспертные системы предназначены для решения только сложных практических задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не должны уступать решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне, то есть обладают прозрачностью. Прозрачность экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о результатах своей работы и базах знаний. Важным свойством экспертных систем является и то, что они способны обучаться. ЭС решают задачи:

  • интерпретации;
  • предсказаний;
  • диагностики;
  • планирования;
  • конструирования;
  • контроля;
  • отладки;
  • инструктажа;
  • управления.

Такие задачи возникают в самых разных областях научных, деловых и промышленных областях. Программные средства, основанные на технологии экспертных систем, получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит в следующем:

  • существенно расширяют круг практически значимых задач, решение которых приносит значительный экономический эффект;
  • являются важнейшим средством сокращения длительности и, следовательно, высокой стоимости разработки сложных приложений;
  • объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом, большей «прозрачности» приложения, лучшей графики, интерфейса и взаимодействия.

Особое внимание следует уделить неформализованным задачам, потому что именно для их решения и создавались экспертные системы. Неформализованные задачи обычно обладают следующими свойствами:

  • ошибочность, неоднозначность, неполнота и противоречивость исходных данных;
  • ошибочность, неоднозначность, неполнота и противоречивость знаний о проблемной области и решаемой задаче;
  • большая размерность пространства решения, то есть перебор при поиске решения может быть очень большим;
  • динамически изменяющиеся данные и знания.

Неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Задачи такого плана являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ.

Существуют инструментальные средства искусственного интеллекта, поддерживающие распределенные вычисления по архитектуре клиент-сервер. Это предоставляет следующие преимущества:

  • снижение стоимости оборудования, используемого в приложениях;
  • возможность децентрализовать приложения;
  • повышение надежности и общей производительности;
  • сокращение количества информации, пересылаемой между оборудованием.

Существует ряд преимуществ экспертных систем как перед человеком-оператором, так и перед обычными алгоритмическими базами данных:

  • интегрируемость. Существуют инструментальные средства, легко входящие в состав других информационных технологий и средств;
  • открытость и переносимость: у них нет предубеждений, и они устойчивы к различным помехам;
  • отсутствие поспешных выводов;
  • выдача оптимального решения;
  • неограниченные размеры базы знаний;
  • постоянное хранение данных: эксперт может что-то забыть, машина – никогда.

При разработке ЭС, как правило, используется концепция "быстрого прототипа". Суть этой концепции состоит в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе они создают прототип (прототипы) ЭС. Прототипы должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой – время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспертом) с процессом выбора (разработки) программных средств (осуществляемым инженером по знаниям и программистом). Для удовлетворения указанным требованиям, как правило, при создании прототипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования.

Текст статьи
  1. Роберт Левин, Диана Дранг. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с примерами.
  2. Попов Э.В. Системы общения и экспертные системы. Искусственный интеллект.
Список литературы
Ведется прием статей
Прием материалов
c 04 декабря по 10 декабря
Осталось 2 дня до окончания
Публикация электронной версии статьи происходит сразу после оплаты
Справка о публикации
сразу после оплаты
Размещение электронной версии журнала
14 декабря
Загрузка в eLibrary
14 декабря
Рассылка печатных экземпляров
22 декабря