Что такое экспертная программа

Экспертная система — это компьютерная программа, предназначенная для имитации и имитации человеческого интеллекта, навыков или поведения.

Он в основном разработан с использованием концепций, инструментов и технологий искусственного интеллекта и обладает экспертными знаниями в определенной области, теме или навыке.

Техопедия объясняет экспертную систему

Экспертная система обычно предназначена для обеспечения возможностей, аналогичных возможностям человека-эксперта при выполнении задачи. Более того, его можно использовать для управления транспортными средствами, предоставления финансовых прогнозов или выполнения действий, которые делают специалисты-люди.

Экспертная система обычно имеет два основных компонента:

• База знаний — этот компонент состоит из данных, фактов и правил для определенной темы, отрасли или навыка, обычно эквивалентных человеческому эксперту.
• Механизм помех — этот компонент использует факты и правила в базе знаний для поиска и изучения новых знаний или моделей.

Какие задачи решают экспертные системы? Душкин объяснит

X оконная система 101

Если вы являетесь пользователем Linux или другого пользователя Unix на рабочем столе, вы, вероятно, используете X Window System каждый день, не задумываясь об этом. Но если вы понимаете — действительно понимаете — немного больше о том, как это работает, вы можете .

Источник: ru.theastrologypage.com

Экспертные системы — это полноценная замена специалиста или нет?

Экспертные системы — это специализированные программы, которые призваны в некоторой степени или целиком замещать экспертов из разных областей человеческой жизнедеятельности. Чаще всего экспертные системы используются в таких отраслях, как:

• оказание транспортных услуг;
• управление полетами;
• медицина;
• координирование военны х действи й ;
• космические полеты;
• химические лаборатории;
• сложное производство;
• образование;
• энергетическая промышленность ;
• и др.

Основная цель экспертных систем — это предсказать и спрогнозировать результат каких-либо событий со множеством переменных на основе полученных данных.

Экспертные системы — откуда это взялось?

Экспертные системы и их первые примеры берут свое начало еще в 60-х годах прошлого столетия. Первым прототипом такой системы стала программа, которая определяла структуру химических соединений , — Dendral. Основу этой интеллектуальной экспертной системы составлял свод правил по подобию «if then». В дальнейшем эта программа развивалась , и чуть позже появились разные подобные программы, но уже в других сферах.

Как устроена общая архитектура экспертных систем? Душкин объяснит

Первые экспертные системы и их примеры:

• Oncoin — программа, которая диагностировала раковые заболевания;
• Mycin — программа, которая диагностировала инфекционные заболевания легких;
• Prospector — программа, которая занималась расчетами в геологии и археологии;
• Internis и Casne — программы, которые работали в сфере здравоохранения .

Из чего состоят экспертные системы?

Чуть ниже на рисунке качественно изображено, из чего состоят экспертные системы:

1. База знаний. Это свод правил, законов и закономерностей в определенной человеческой деятельности, для которой разрабатывается экспертная система. Как правило, эта информация содержит положительный человеческий опыт и компетентность в какой-то сфере. Они необходимы системе, для того чтобы проводить анализ вводимых данных и выдавать результат на основе человеческой практики и , соответственно, состава БД. Подобные базы данных разрабатываются 3-мя видами специалистов: экспертами отрасли , для которой создается ЭС ; инженерами-специалистами по представлению знаний искусственному интеллекту ; программистами, реализующими требования специалистов первых двух категорий.
2. Данные. Это вводимая информация, по которой системе нужно вынести какой-либо результат, основываясь на решениях, имеющихся в собственной базе данных. Современные экспертные системы имеют возможность обучаться на вводимых данных, тем самым пополняя информацию в своей data base.
3. Модель представления данных. Это эффективный способ «рассортировать» информацию в базе данных для удобного использования.
4. Подсистема вывода. Данный механизм анализирует и сопоставляет вводимые и выводимые значения с целью выявления новых закономерностей и пополнения собственной базы данных свежими знаниями.

Как работает экспертная система?

У экспертной системы всего два режима работоспособности:

1. Режим ввода информации — когда описанные выше 3 специалиста редактируют базу знаний экспертной системы путем ввода экспертной информации.
2. Режим консультации — когда пользователи ведут диалог с системой, сообщают ей какую-то информацию по текущей проблеме, а программа, проанализировав эти входные данные, сопоставляет их с имеющимися знаниями в БД, а потом выдает пользователю рекомендации.

Вообще, экспертные системы работают только в «трудных» сферах человеческой деятельности. Поэтому качество их рекомендаций никак не уступает рекомендациям живого человека-эксперта.

Экспертные системы и их современные примеры

Самые известные примеры экспертных систем:

1. ACES. Применяется в военной деятельности при выполнении картографических расчетов.
2. ASTA. Проводит анализ типа радиолокатора, пославшего перехваченный сигнал. Также применяется военными.
3. Dart. Обрабатывает данные военной разведки и выдает рекомендации командованию по выявлению уязвимых мест противника.
4. Rubric. Данная экспертная система помогает находить нужные тексты. Например, ей можно задать некую тему , и она выдаст тексты, которые отвечают заданной теме.
5. Mixer. Экспертная система, которая помогает разработчикам при написании микропрограмм.
6. Ace. Дает рекомендации при неиспра в ной телефонной сети соответствующим компаниям.

Заменят ли экспертные системы специалистов?

Экспертные системы — это и есть настоящая замена специалистов. Но не нужно «сгущать краски», замена специалистов — это нормальная ситуация. Практика доказала, что экспертные системы справляются со своими задачами не хуже людей, но самое главное — они делают это быстрее. Полной замены специалистов , конечно , не произойдет, но где-то частично — почему бы и нет?

В какой-то сфере специалистов заменяют такими системами или роботами, но в это же время в других сферах появляются новые специальности, которых не было 20 лет назад — это все и есть жизненный круговорот. В общем, это процесс, который нужно принять, а не воевать с ним.

Экспертные системы

Экспертные системы (ЭС, англ. expert system) — это компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предшественники 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.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определённой 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 такой программный инструмент как «Мастер» (англ. Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от экспертных систем — отсутствие базы знаний — все действия жёстко 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).

В настоящее время «классическая» концепция экспертных систем, сложившаяся в 70-80 годах прошлого века, переживает серьёзный кризис, по всей видимости связанный с её глубокой ориентацией на общепринятый в те годы текстовый человеко-машинный интерфейс, который в настоящее время в пользовательских приложениях почти полностью вытеснен графическим (GUI). Кроме того, «классический» подход к построению экспертных систем плохо согласуется с реляционной моделью данных, что делает невозможным эффективное использование современных промышленных СУБД для организации баз знаний таких систем. Все приводимые в литературных и интернет-источниках примеры «известных» или «распространённых» экспертных систем на самом деле относятся к 80-м годам прошлого столетия и в настоящее время давно не существуют, либо безнадёжно устарели и поддерживаются лишь немногочисленными энтузиастами.[источник не указан 1069 дней] С другой стороны, нередко в качестве маркетингового хода экспертными системами объявляются современные программные продукты, в «классическом» понимании таковыми не являющиеся (например, компьютерные справочно-правовые системы). Предпринимаемые энтузиастами попытки объединить «классические» подходы к разработке экспертных систем с современными подходами к построению пользовательского интерфейса (проекты CLIPS Java Native Interface, CLIPS.NET и др.) не находят поддержки среди крупных компаний-производителей программного обеспечения и по этой причине остаются пока в экспериментальной стадии.

Сейчас экспертные системы в различных отраслях набирают все большую популярность. Юристы, экономисты, hr-менеджеры и врачи с настороженностью следят за разработками в данной сфере.

Фактически, Экспертная система — это симуляция действий эксперта при решении определенной задачи.

Основные характеристики экспертных систем:

— Ядро, которое представлено базой знаний;

— накопление и организация знаний;

— формализованный высококачественный опыт;

— возможности к прогнозированию.

Доктор, диагностирующий заболевания и назначающий курс лечения, делает это хорошо при наличии хорошего специализированного образования и накопленного опыта в медицине.

Поэтому качество экспертной системы сводится к качеству формализованных знаний и унификацией используемого опыта.

В настоящий момент мало принимать эффективные решения, крайне важна скорость их принятия.

Экспертная система способна обрабатывать огромный объем знаний за доли секунд, что порой может спасти жизнь человека либо компании.

Однако, надо понимать, что экспертная система оперирует базой знаний, которая достаточно ограничена, в то время как человек может пользоваться большим спектром органов чувств, символьной, графической и др. видами информации.

У экспертных систем существуют границы возможностей и пока данные системы ведут себя не совсем надежно на границах применимости либо в нестандартных ситуациях.

Однако, экспертные системы пытаются разрабатывать со способностью к обучению и способностью к аргументации методов принятия решения.

Этапы разработки экспертных систем

1. Идентификация области применения и круга решаемых задач;

2. Получение знаний;

3. Содержательный анализ проблемной области, определяются методы решения задач;

4. Формализация — перевод в формализованный язык, код;

5. Реализация — прототип системы.

В заключение стоит заметить, что экспертные системы уже эффективно используются во многих отраслях, и сейчас многие корпорации мира занимаются разработкой, тестированием и внедрением аналогичных систем в более сложных сферах нашей профессиональной жизни.

Источник: neuronus.com