Сравнение человеческой и искусственной компетентности
Введение в теорию экспертных систем
В 60-годы учеными всего мира осуществлялись попытки моделировать сложный процесс мышления, отыскивая методы решения широкого класса задач и использования для этих целей универсальных программ.
Это направление не привело к существенным достижениям т.к. оказалось, что чем шире класс задач, которые может решать одна программа, тем беднее оказываются ее возможности при решении конкретной проблемы.
В 70-годы усилия ученых сконцентрированы на методах представления – т.е. сформулировать проблему так, чтобы легко ее было решить, и методов поиска – т.е. на хитроумных способах управления ходом решения, чтобы оно не потребовало бы слишком большого объема памяти и времени. И снова эта стратегия не породила революционных продвижений вперед.
И только в конце 70-х годов был сделан важный вывод, что эффективность программы при решении задач зависит от знаний, которыми она обладает, а не только от формализмов и схем вывода, которые она использует. Поэтому была принята принципиально новая концепция, которую можно сформулировать следующим образом:
| Чтобы сделать программу интеллектуальной, ее нужно снабдить множеством высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области. |
Понимание этого факта привело к развитию специализированных программных систем, каждая из которых является экспертом в некоторой узкой предметной области. Эти программы получили название экспертных систем.
|
|
|
Технологию построения экспертных систем часто называют инженерией знаний. Как правило этот процесс требует специфической формы взаимодействия создателя экспертной системы, которого называют инженером знаний, и одного или нескольких экспертов в некоторой предметной области. Инженер знаний “извлекает” из экспертов процедуры, стратегии, эмпирические правила, которые они используют при решении задач и встраивает эти знания в экспертную систему.
В результате появляется программа для ЭВМ, которая решает задачи во многом также, как эксперты-люди.
Процесс взаимодействия инженера знаний, эксперта и экспертной системы можно представить следующим образом:
“Эксперт – это человек, который благодаря обучению и опыту может делать то, что мы все, остальные люди, делать не умеем; эксперты не просто профессионально, но к тому же уверенно и эффективно. Эксперты обладают огромными познаниями и пользуются различными приемами и уловками для применения своих знаний к проблемам и заданиям; они также умеют быстро переворошить массу несущественной информации, чтобы добраться до главного, и хорошо умеют распознавать в проблемах, с которыми сталкиваются, примеры тех типовых проблем, с которыми они уже знакомы. В основе поведения экспертов лежит совокупность практически применимых знаний, которую мы будем называть компетентностью. Поэтому разумно предположить, что эксперты это те люди, к которым надо обратиться, когда мы желаем проявить компетентность, делающую возможным такое поведение, как у них.”
|
|
|
Пол Джонсон.
Как видно из рисунка инженерия знаний существенно полагается на исследование поведения экспертов с целью разработки “разумных, искусных программ”. Хейес-Рот в книге “Построение экспертных систем” отметил:
“В основе интеллектуального решения проблемы лежит принцип: система должна сконструировать это решение, действуя избирательно и эффективно в пространстве альтернатив. Из-за ограниченности собственных ресурсов эксперт вынужден осуществлять поиск в этом пространстве избирательно, сводя к минимуму бесполезную работу. Знания позволяют эксперту распознать на самых ранних этапах полезную информацию, открывая ему многообещающие пути ее использования и помогают избежать малоуспешных усилий, отыскивая тупиковые пути как можно раньше.”
|
|
|
Основные свойства экспертных систем
Сердцевину экспертной системы составляет база знаний, которая накапливается в процессе ее построения.
| Накопление и организация знаний – одно из самых важных свойств экспертной системы. |
Знания в экспертной системе являются явными и доступными, что отличает ее от большинства традиционных программ.
Высококачественный опыт представляет собой уровень мышления наиболее квалифицированных экспертов в предметной области, что приводит к решениям творческим, точным и эффективным. Именно высококачественный опыт в сочетании с умением его применять делает систему рентабельной.
Следующим свойством является возможность прогнозирования. Экспертная система может функционировать в качестве модели решения задачи в заданной предметной области, давая ожидаемые ответы в конкретной ситуации и показывая, как изменяются эти ответы в новых ситуациях. Причем она может подробно объяснить, каким образом новая ситуация привела к изменениям. Это позволяет пользователю оценить возможное влияние новых факторов или информации и понять как они связаны с решением.
База знаний, определяющая компетентность экспертной системы обеспечивает свойство институциональной памяти. Это свойство заключается в том, что содержимое базы знаний является сводом квалифицированных мнений, постоянно обновляющимся справочником наилучших стратегий и методов, разработанных ведущими специалистами в предметной области. Ведущие специалисты уходят, а их опыт остается.
|
|
|
Обучение и тренировка. Экспертные системы позволяют проводить процесс обучения и тренировки т.к. содержат необходимые знания и способны объяснить процесс своего рассуждения. В качестве инструмента обучения экспертная система обеспечивает служащих обширным багажом опыта и стратегий.
Создание экспертных систем
Процесс создания экспертной системы можно пояснить следующим рисунком.
Сравнение человеческой и искусственной компетентности
Дата добавления: 2021-03-18; просмотров: 426; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!