Этапы разработки промышленных ЭС
Определение и структура ЭС
Экспе́ртная систе́ма (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.
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.
Похожие действия выполняет программа-мастер (wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний; все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.
Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель).
Структура ЭС интеллектуальных систем:
1. Интерфейс пользователя
2. Пользователь
3. Интеллектуальный редактор базы знаний
4. Эксперт
5. Инженер по знаниям
|
|
|
6. Рабочая (оперативная) память
7. База знаний
8. Решатель (механизм вывода)
9. Подсистема объяснений
База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.
Как правило, база знаний ЭС содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.
В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке Пролог с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.
Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.
Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» — в рабочей памяти.
|
|
|
База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:
1. эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;
2. инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;
3. программисты, осуществляющие реализацию ЭС.
Классификация систем, основанных на знаниях
1) Классификация по решаемой задаче
· Интерпретация данных – процесс определения смысла данных, многовариантный анализ данных.
· Диагностика – процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности (отклонение от нормы) в некоторой системе.
· Мониторинг – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.
· Проектирование –подготовка спецификаций на создание «объектов» с заранее определенными свойствами. Для эффективного проектирования необходимо также формировать мотивы принятия решения.
|
|
|
· Прогнозирование – предсказывание последствий некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных.
· Планирование – нахождение планов действий для объектов, способных выполнять некоторые функции.
· Обучение – диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе они способны диагностировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации.
· Управление – поддержание определенного режима деятельности сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.
· Поддержка принятия решения – совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решение, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающими процесс принятия решения.
2) Классификация по связи с реальным временем
· Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых базы знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени (диагностика неисправностей в авто).
· Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени (микробиологические ЭС, в которых снимаются лабораторные измерения с технологического процесса один раз в 4-5 часов и анализируется динамика полученных показателей по отношению к предыдущему измерению).
|
|
|
· Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступающих в систему данных (мониторинг в реанимационных палатах).
Этапы разработки промышленных ЭС
· Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.
· Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
· Этап структурирования знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
· Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.
· Реализация ЭС — создается один или нескольких прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.
· Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.
Разработка прототипа ЭС
Разработка прототипа состоит в программировании его компонентов (или выборе их из имеющихся инструментальных средств) и наполнении базы знаний.
Обычная ошибка разработчиков при создании прототипа состоит в том, что процесс приобретения знаний откладывают до полного понимания структуры базы знаний и всех тестовых примеров. Тем самым эта наиболее трудоемкая часть работы отодвигается на поздние этапы. Процесс накопления знаний позволяет уточнить используемые понятия и отношения, поэтому необходимо начинать приобретение знаний, как только составлены или выбраны инструментальные средства, позволяющие работать с простейшим представлением знаний и простейшими управляющими структурами. Такой подход позволяет как можно раньше начать выполнение отдельных подзадач и обнаружить, что в ряде случаев для их решения необходимы дополнительные знания. Иными словами, первый прототип экспертной системы (ЭС-1) должен появиться через 1-3 месяца после начала работы. Разработка прототипа является чрезвычайно важным шагом в создании экспертной системы. Некоторые фрагменты прототипа могут войти в окончательную версию экспертной системы, но не это является наиболее важной целью создания прототипа. Главное, чтобы прототип обеспечил проверку адекватности идей, выбранных при построении данной экспертной системы, решаемым задачам.
Создание первого прототипа должно подтвердить, что выбранные методы решений и способы представления пригодны для успешного решения по крайней мере ряда задач из области экспертизы. При разработке первого прототипа обычно оставляют в стороне вопросы, требующие значительных трудозатрат: построение сложных моделей; учет сложных временных, причинных и модальных отношений; понимание намерений пользователей; моделирование рассуждений, содержащих неточные понятия.
Итак, можно сделать вывод, что в первом прототипе реализуется простейшая процедура вывода. При его разработке основная цель состоит в том, чтобы получить решение задачи, не заботясь пока об эффективности. После разработки первого прототипа необходимо расширить круг задач, решаемых системой, для того, чтобы собрать пожелания и замечания, которые будут учтены во втором прототипе системы (ЭС-2).
Дата добавления: 2018-05-12; просмотров: 520; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!