Экспертные системы (Архитектура)
Архитектура экспертных систем, как правило, состоит из нескольких компонентов, присутствие каждого из которых обеспечивает работу системы в целом. Эти компоненты важны не столько по отдельности, сколько в слаженной взаимосвязанной работе, т.к. все они играют важную роль в решении задач, для которых и предназначена экспертная система.
Содержание |
В структуру экспертной системы входят:
- решатель
- рабочая память или база данных
- база знаний (БЗ)
- компоненты приобретения знаний
- объяснительный компонент
- диалоговый компонент
Решатель
Решатель предназначен для того, чтобы, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формировать такую последовательность правил, которые, применяясь к исходным данным, позволяют решать необходимую задачу.
База данных
В базе данных (рабочей памяти) хранятся исходные и промежуточные данные решаемой задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных, хранимых в системе.
База знаний
База знаний необходима для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область, и правил, описывающих необходимые действия над данными этой области.
Компоненты приобретения знаний
Компоненты приобретения знаний автоматизируют процессы наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом. Эксперт высокого уровня вносит свои знания в экспертную систему, точнее, в компонент приобретения знаний. На этом компоненте в последующем и основывается весь эвристический метод решения задач.
Объяснительный компонент
Объяснительный компонент интерпретирует в доступную для пользователя форму методы решения задачи или принятия системой определенного решения. Кроме того, он выполняет функции объяснения порядка использования данных, необходимых для принятия решения. Это облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.
Диалоговый компонент
Диалоговый компонент необходим для организации дружественного общения с пользователем, как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы. Название этого компонента говорит само за себя – он выполняет функции диалогового интерфейса. С его помощью в систему вносятся вопросы и поправки, а также визуализируются ответы.
Работа экспертной системы
ЭС могут работать в двух режимах: режиме приобретения знаний и режиме консультации. Режим консультации еще называют режимом решения задачи или режимом использования экспертной системы.
Режим приобретения знаний
В режиме приобретения знаний через посредничество инженера по знаниям общение с ЭС осуществляет эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему своими знаниями. Знания эти, в свою очередь, позволяют ЭС в режиме использования уже самостоятельно решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде некой общности данных и правил. Данными определяются объекты, их характеристики и значения, существующие в проблемной области. Правила определяют способы управления данными, характерные для рассматриваемой области. Режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт, не владеющий программированием.
Режим консультации
В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и, возможно, способ его получения. Пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области, в зависимости от назначения ЭС (в этом случае он обращается к ЭС только за конечным результатом), или быть специалистом (в этом случае он может сам получить результат, но должен обращаться к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче, после обработки их диалоговым компонентом, поступают в рабочую память. Решатель, руководствуясь входящими данными из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из базы данных формулирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения: "Почему система задает вопрос?", "как получен ответ?".
Представление знаний в экспертных системах
Основной вопрос, решаемый при представлении знаний - это вопрос определения состава знаний. Второй вопрос касается формы представления знания. Две эти проблемы независимы друг от друга, ведь выбранный способ представления может оказаться непригодным или неэффективным для выражения некоторых знаний.
Вопрос формулирования знаний можно разделить на две достаточно независимые задачи: как организовать знания и как представить знания в нужной форме.
Необходимость выделения формулировки знаний в самостоятельную задачу вызвана, в частности, тем, что эта задача возникает для любого языка формализации и способы решения этой задачи являются одинаковыми или похожими вне зависимости от используемых форм представления. Вопросы, решаемые при представлении знаний, таковы:
- определение состава представляемых знаний
- организация знаний
- представление знаний
При определении состава знаний учитываются следующие факторы:
- проблемная среда
- архитектура экспертной системы
- потребности и цели пользователей
- язык общения
С учетом архитектуры экспертной системы знания разделяют на интерпретируемые и неинтерпретируемые. Первый тип: те знания, которые способен интерпретировать решатель. Все остальные относятся ко второму типу. Решатель не знает ни их структуры, ни содержания. Если эти знания используются каким-либо компонентом системы, то он не "осознает" этих знаний.
Неинтерпретируемые знания
Неинтерпретируемые знания делят на вспомогательные знания, хранящие информацию о лексике и грамматике языка общения, о структуре диалога, и поддерживающие знания. Вспомогательные знания обрабатываются естественно-языковой компонентой, но ход этой обработки решатель не осознает, так как этот этап обработки входных сообщений является вспомогательным для проведения экспертизы. Поддерживающие знания используются при создании системы и при объяснении действий или решений.
Интерпретируемые знания
Интерпретируемые знания можно разделить на предметные знания, управляющие знания и знания о представлении. Знания о представлении содержат информацию о том, каким образом в системе представлены интерпретируемые знания.
Предметные знания содержат данные о предметной области и способах преобразования этих данных при решении поставленных задач. Отметим, что по отношению к предметным знаниям знания о представлении и знания об управлении являются метазнаниями. В предметных знаниях можно выделить описатели и собственно предметные знания. Описатели содержат определенную информацию о предметных знаниях, такую, как коэффициент определенности правил и данных, меры важности и сложности. Собственно предметные знания разбиваются на факты и исполняемые утверждения. Факты определяют возможные значения сущностей и характеристик предметной области. Исполняемые утверждения содержат информацию о том, как можно изменять описание предметной области в ходе решения задач. Говоря другими словами, исполняемые утверждения - это знания, задающие процедуры обработки.
Управляющие знания можно разделить на фокусирующие и решающие. Фокусирующие знания описывают, какие знания следует использовать в той или иной ситуации. Решающие знания содержат информацию, используемую для выбора способа интерпретации знаний, подходящего к текущей ситуации.
Связанные темы
Ссылки
