Интеллектуальная информационная система — это компьютерная система, основанная на концепции использования базы знаний для генерации алгоритмов решения сложных задач различных классов.
Экспертная система — это интеллектуальная информационная система, основанная на концепции использования базы знаний и опыта работы экспертов в определенной предметной области. Как правило, экспертная система предназначена для решения слабо формализуемых задач.
Несмотря на то, что любое формальное определение экспертной системы не универсально, существуют важные признаки, присущие в той или иной степени всем экспертным системам и отличающие их от прочих прикладных программ:
- 1) экспертные системы, используя опыт экспертов в исследуемой области, моделируют не столько саму природу предметной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой области;
- 2) экспертная система не только выполняет логические операции, но и формирует определенные рассуждения и выводы, основываясь на базе знаний, представленных отдельно от собственно программного кода на некотором специальном языке;
- 3) для экспертных систем основными являются эвристические методы решения задач, которые в отличие от алгоритмических не требуют полноты исходной информации, зато и не всегда гарантируют успех, а всего лишь определенную степень уверенности в том, что предлагаемое решение является верным (эвристика представляет собой некоторое знание, приобретенное но мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем).
Отличительные особенности экспертной системы:
Видеолекция «Экспертные системы»
- • моделирует механизм мышления человека;
- • формирует определенные рассуждения и выводы со знаниями;
- • использует эвристические методы принятия решений.
Отличия экспертных систем от интеллектуальных: практическая направленность, высокая надежность, наличие реального опыта, накопленного экспертами, объяснение обоснованности предлагаемых решений, взаимодействие с пользователями разного уровня.
Источник: studme.org
Отличие экспертных систем от традиционных программ
В работе ЭС можно выделить два основных режима: режим приобретения знаний и режим решения задачи (режим консультации или режим использования). В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет эксперт (при помощи инженера знаний).
Используя компонент приобретения знаний, эксперт описывает проблемную область в виде совокупности фактов и правил. Другими словами, «наполняет» ЭС знаниями, которые позволяют ей самостоятельно решать задачи из проблемной области.
Отметим, что этому режиму при традиционном подходе к программированию 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.
Как устроена общая архитектура экспертных систем? Душкин объяснит
В режиме консультаций общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может:
· не быть специалистом в данной предметной области, и в этом случае он обращается к ЭС за результатом, который не умеет получить сам;
· быть специалистом, и в этом случае он обращается к ЭС с целью ускорения получения результата, возлагая на ЭС рутинную работу.
Следует отметить, что в отличие от традиционных программ ЭС при решении задачи не только исполняют предписанную алгоритмом последовательность операций, но и сама предварительно формирует её.
Хорошо построенная ЭС имеет возможность самообучаться на решаемых задачах, пополняя автоматически свою БЗ результатами полученных выводов и решений.
Особенности ЭС, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать:
1. Компетентностью, а именно:
· Достигать экспертного уровня решений (т.е. в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди).
· Быть умелой (т.е. применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений).
· Иметь адекватную робастность (т.е. способность лишь постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам диапазона компетентности или допустимой надёжности данных).
2. Возможностью к символьным рассуждениям, а именно:
· Представлять знания в символьном виде
· Переформулировать символьные знания. На жаргоне искусственного интеллекта символ — это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия. Символы объединяют, чтобы выразить отношения между ними. Когда отношения представлены в ЭС они называются символьными структурами.
3. Глубиной, а именно:
· Работать в предметной области, содержащей трудные задачи
· Использовать сложные правила (т.е. использовать либо сложные конструкции правил, либо большое их количество)
4. Самосознанием, а именно:
· Исследовать свои рассуждения (т.е. проверять их правильность)
· Объяснять свои действия
Существует ещё одно важное отличие ЭС. Если обычные программы разрабатываются так, чтобы каждый раз порождать правильный результат, то ЭС разработаны с тем, чтобы вести себя как эксперты. Они, как правило, дают правильные ответы, но иногда, как и люди, способны ошибаться.
Традиционные программы для решения сложных задач, тоже могут делать ошибки. Но их очень трудно исправить, поскольку алгоритмы, лежащие в их основе, явно в них не сформулированы. Следовательно, ошибки нелегко найти и исправить. ЭС, подобно людям, имеют потенциальную возможность учиться на своих ошибках.
Источник: studopedia.su
Отличие экспертных систем от традиционных программ
Один из способов определить экспертные системы — это сравнить их с обычными программами. Главное различие состоит в том, что экспертные системы манипулируют знаниями, тогда как обычные программы манипулируют данными.
Особенности экспертных систем, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать следующими качествами.
- 1. Компетентностью, а именно:
- · достигать экспертного уровня решений, т.е. в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди;
- · быть умелой, т.е. применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений;
- · иметь адекватную робастность, т.е. способность лишь постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам диапазона компетентности или допустимой надёжности данных.
- · представлять знания в символьном виде;
- · переформулировать символьные знания. На языке искусственного интеллекта символ — это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия. Символы объединяют, чтобы выразить отношения между ними. Когда отношения представлены в экспертной системе они называются символьными структурами.
- · работать в предметной области, содержащей трудные задачи;
- · использовать сложные правила, т.е. использовать либо сложные конструкции правил, либо большое их количество.
- · исследовать свои рассуждения, т.е. проверять их правильность;
- · объяснять свои действия.
Существует ещё одна важная особенность экспертных систем. Если обычные программы разрабатываются так, чтобы каждый раз порождать правильный результат, то экспертные системы разработаны с тем, чтобы вести себя как эксперты. Они, как правило, дают правильные ответы, но иногда, как и люди, способны ошибаться.
Источник: vuzlit.com