Экспертные системы
Экспе́ртная систе́ма (ЭС, англ. expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания[1].
В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.
Структура экспертной системы
Выделяют два типа экспертных систем: статические и динамические.
Статические экспертные системы используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые экспертные системы, получившие практическое использование, были статическими.
Динамические экспертные системы по сравнению со статическими содержат дополнительно два следующих компонента: подсистему моделирования внешнего мира и подсистему взаимодействия с внешним миром.
На рисунке ниже представлена каноническая структура экспертной системы динамического типа:
Пояснение к рисунку:
- механизм логического вывода, называемый также интерпретатором, решателем;
- рабочую память (РП), называемую также рабочей базой данных (БД);
- базу знаний (БЗ);
- подсистему приобретения и пополнения знаний;
- подсистему объяснения;
- подсистему диалога;
- подсистему взаимодействия с внешним миром.
Механизм логического вывода (МЛВ) предназначен для получения новых фактов на основе сопоставления исходных данных из рабочей памяти и знаний из базы знаний. Механизм логического вывода во всей структуре экспертной системы занимает наиболее важное место. Он реализует алгоритмы прямого и/или обратного вывода и формально может быть представлен четверкой:
-
– процедура выбора из базы знаний и рабочей памяти правил и фактов; -
– процедура сопоставления правил и фактов, в результате которой определяется множество фактов к которым применимы правила для присвоения значений; -
– процедура разрешения конфликтов, определяющая порядок использования правил, если в заключении правила указаны одинаковые имена фактов с разными значениями; -
– процедура, осуществляющая выполнение действий, соответствующих полученному значению факта (заключению правила).
Рабочая память предназначена для хранения исходных и промежуточных фактов решаемой в текущий момент задачи. Как правило, размещается в оперативной памяти ЭВМ и отражает текущее состояние предметной области в виде фактов с коэффициентами уверенности (КУ) в истинности этих фактов.
Следующий элемент в структуре экспертной системы не менее важен, чем механизм логического вывода. Это – база знаний. База знаний предназначена для хранения долгосрочных фактов, описывающих рассматриваемую область, правил, описывающих отношения между этими фактами и других типов декларативных знаний о предметной области. Кроме правил и фактов, образующих декларативную часть базы знаний, в нее может входить процедурная часть – множество функций и процедур, реализующих оптимизационные, расчетные и другие требуемые алгоритмы.
Экспертные системы относятся к классу интеллектуальных систем, основывающихся на понимании факта. Другими словами экспертные системы основываются на знаниях специалиста-эксперта о предметной области. Высококачественный опыт наиболее квалифицированных специалистов, доступный для всех пользователей системы, становится фактором, резко повышающим качество принимаемых решений для организации, использующей экспертные системы в целом.
Подсистема приобретения и пополнения знаний автоматизирует процесс наполнения экспертной системы знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом, и адаптации базы знаний системы к условиям ее функционирования. Адаптация экспертной системы к изменениям в предметной области реализуется путем замены правил или фактов в базе знаний.
Подсистема объяснения объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату. Возможность объяснять свои действия является одним из самых важных свойств экспертной системы, так как:
- повышается доверие пользователей к полученным результатам;
- облегчается отладка системы;
- создаются условия для пользователей по вскрытию новых закономерностей предметной области;
- объяснение полученных выводов может служить средством поиска точки в парето-оптимальном множестве решений.
Структура экспертной системы была бы неполной без подсистемы диалога. Подсистема диалога ориентирована на организацию дружественного интерфейса со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и в ходе приобретения знаний и объяснения результатов работы.