2010/05/25 16:49:34

Экспертные системы

Экспертная система (ЭС, Expert system) — предиктивная система, включающая в себя знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения. Экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы объяснений. Экспертная система включает в себя большое число структурных составляющих меньшего размера.

Содержание

Экспертные системы представляют собой прямой пример того, как наука может быть полезна для бизнеса.

Развитие ЭС

В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название «экспертные системы» (ЭС). Целью исследований в этом новом направлении была разработка программ, которые при решении задач, сложных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Для обозначения этой дисциплины также часто используют термин «инженерия знаний», введенный Е.Фейгенбаумом как «привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов». На протяжении 1960—1985 гг. успехи в деле освоения искусственного интеллекта (ИИ) касались в основном исследовательских разработок, которые демонстрировали пригодность ИИ для практического использования. В 1988—1990 гг. экспертные системы стали активно применяться в коммерческих приложениях. На заре появления используемые для их создания языки программирования, технологии разработки приложений и используемого делали интеграцию ЭС с традиционными программными системами довольно сложной, а порой даже невыполнимой задачей. Однако в настоящее время средства разработки ЭС используются в полном соответствии с современными технологическими тенденциями традиционного программирования, что решает проблемы, возникающие при создании составных приложений.

Место в ИТ-инфрастрктуре

Назначение

Схема статичной Экспертной системы

Само название «Экспертные системы» подразумевает возможность замены эксперта-человека программным решением. Это позволяет предприятиям сокращать затраты на оплату труда специалистов, а самим специалистам обращаться при решении любых вопросов в рамках своей деятельности непосредственно к программе. Такие возможности сокращают время решения проблемы и позволяют молодым специалистам обучаться прямо на своем рабочем месте. Примером простейшей экспертной системы могут служить виртуальные «помощники» в пакетах ПО операционных систем компьютеров. Такие алгоритмы решения типовых вопросов избавляют разработчиков от излишней, непомерной и неоправданной нагрузки по общению с конечным пользователем.

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.

Неформализованные задачи

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.

Архитектура клиент-сервер

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

Преимущества

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.

Перспективы развития

По мнению ведущих специалистов в области программирования, в недалекой перспективе ЭС будут играть важную роль в таких сферах, как:

  • все фазы проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг
  • интеграция приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей в основные крупные программные решения
  • решение неформализованных задач

Связанные темы

Ссылки