Системы, основанные на знаниях — это системы программного обеспечения, основными структурными элементами которых являются база знаний и механизм логических выводов. В первую очередь к ним относятся экспертные системы, способные диагностировать заболевания, оценивать потенциальные месторождения полезных ископаемых, осуществлять обработку естественного языка, распознавание речи и изображений и т.д. Экспертные системы являются первым шагом в практической реализации исследований в области искусственного интеллекта. В настоящее время они уже используются в промышленности.
Экспертная система — это вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой конкретной проблемной области и которая в пределах этой области способна принимать экспертные решения. Экспертная система (ЭС) представляет собой человеко-машинную систему.
Экспертная система (или система, основанная на знаниях) – это сложный программный комплекс, аккумулирующий в формальном виде знания специалистов в конкретных предметных областях.
Лекции «Интеллектуальные системы как они есть»
ЭС в отличие от компьютерных программ, решающих задачи в соответствии с определенными алгоритмами, не исключает пользователя из решения, а, наоборот, сохраняет за ними инициативу. В то же время ЭС не является просто пассивным источником полезной информации подобно книжному справочнику или базе данных. В нужные моменты ЭС подсказывает необходимое направление решения задачи, развивает цепочки умозаключений, объясняет свои действия.
С функциональной точки зрения прикладная ЭС является системой, которая использует знания специалистов (экспертов) о некоторой конкретной узко специализированной предметной области, и в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала.
Технология создания ЭС включает три фазы: проектирование, реализацию и внедрение.
Базовая структура экспертной системы приведена на рис. 2.1.
Структурные элементы, составляющие систему, выполняют следующие функции.
База знаний — реализует функции представления знаний в конкретной предметной области и управление ими.
Необходимо отметить, что кроме описанного вида знаний, которое называют неалгоритмическим, в традиционных компьютерных системах присутствует алгоритмические знания в виде процедур, программ, решающих определенные задачи.
Механизм логических выводов — выполняет логические выводы на основании знаний, имеющихся в базе знаний.
Пользовательский интерфейс — необходим для правильной передачи ответов пользователю, иначе пользоваться системой крайне неудобно.
Модуль приобретения знаний — необходим для получения знаний от эксперта, поддержки базы знаний и дополнения ее при необходимости.
Модуль ответов и объяснений — формирует заключение экспертной системы и представляет различные комментарии, прилагаемые к заключению, а также объясняет мотивы заключения.
Перечисленные структурные элементы являются наиболее характерными, хотя в реальных экспертных системах их функции могут быть соответствующим образом усилены или расширены.
Почему никто не умеет делать экспертные системы в промышленности / Андрей Зубков (ЕВРАЗ)
Основным отличием ЭС от любых других ИС является наличие в составе ЭС модуля приобретения знаний и модуля советов и объяснений. Кроме того, ЭС обычно имеют прикладной характер и предназначены для узкой области применения.
Чтобы манипулировать знаниями из реального мира с помощью компьютера, необходимо осуществлять их моделирование. К основным моделям представления знаний относятся:
Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:
Источник: studopedia.ru
Глава 1.Экспертные системы, их особенности. Применение экспертных систем.
1.1. Определение экспертных систем. Главное достоинство и назначение экспертных систем.
Экспертные системы (ЭС)- это яркое и быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта (ИИ). Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется такой проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или, по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.
ЭС — это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.
ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик, т. е. правил, взятых “с потолка”, что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.
Главное достоинство ЭС — возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.
Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на ЭС, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.
1.2. Отличие эс от других программных продуктов.
Основными отличиями ЭС от других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи.
Поэтому применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение задачи в ЭС сопровождается понятными пользователю объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже, а иногда и лучше достигаемого специалистами. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов (см. рис.1).
Качество ЭС определяется размером и качеством базы знаний (правил или эвристик). Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдения, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижении с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов (рис.2). Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.
В любой момент времени в системе существуют три типа знаний:
— Структурированные знания — статические знания о предметной области. После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются.
— Структурированные динамические знания — изменяемые знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления новой информации.
— Рабочие знания- знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.
Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний. Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.
Источник: studfile.net
Экспертные системы 9 (стр. 2 из 6)
Экспертные системы (ЭС)- это яркое и быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта(ИИ). Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется такой проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.
ЭС- это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.
ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы)на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик, т. е. правил, взятых “с потолка”, что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.
Главное достоинство ЭС- возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.
Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на ЭС, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.
При разработке экспертной системы принято делить ее на три основных модуля:
— машина логического вывода;
— интерфейс с пользователем.
База знаний содержит знания, относящиеся к конкретной прикладной области, в том числе отдельные факты, правила, описывающие отношения или явления, а также, возможно, методы, эвристики и различные идеи, относящиеся к решению задач в этой прикладной области.
Машина логического вывода умеет активно использовать информацию, содержащуюся в базе знаний.
Интерфейс с пользователем отвечает за бесперебойный обмен информацией между пользователем и системой; он также дает пользователю возможность наблюдать за процессом решения задач, протекающим в машине логического вывода.
Принято рассматривать машину вывода и интерфейс как один крупный модуль, обычно называемый оболочкой экспертной системы, или, для краткости, просто оболочкой.
В описанной выше структуре собственно знания отделены от алгоритмов, использующих эти знания. Такое разделение удобно по следующим соображениям. База знаний, очевидно, зависит от конкретного приложения. С другой стороны, оболочка, по крайней мере в принципе, независима от приложений.
Таким образом, разумный способ разработки экспертной системы для нескольких приложений сводится к созданию универсальной оболочки, после чего для каждого приложения достаточно подключить к системе новую базу знаний. Разумеется, все эти базы знаний должны удовлетворять одному и тому же формализму, который оболочка «понимает». Практический опыт показывает, что для сложных экспертных систем сценарий с одной оболочкой и многими базами знаний работает, не так гладко, как бы этого хотелось, за исключением тех случаев, когда прикладные области очень близки. Тем не менее, даже если переход от одной прикладной области к другой требует модификации оболочки то, по крайней мере основные принципы ее построения обычно удается сохранить.
Для создания оболочки, при помощи которой можно проиллюстрировать основные идеи и методы в области экспертных систем, можно придерживаться следующего плана:
— выбрать формальный аппарат для представления знаний.
— разработать механизм логического вывода, соответствующий этому формализму.
— добавить средства взаимодействия с пользователем.
— обеспечить возможность работы в условиях неопределенности.
— структура экспертной системы представлена следующими структурными элементами:
1) База знаний – механизм представления знаний в конкретной предметной области и управления ими;
2) Механизм логических выводов – делает логические выводы на основании знаний, имеющихся в базе знаний;
3) Пользовательский интерфейс – используется для правильной передачи ответов пользователю;
4) Модуль приобретения знаний – служит для получения знаний от эксперта, поддержки базы знаний и дополнения ее при необходимости;
5) Модуль советов и объяснений – механизм, способный не только давать заключение, но и представлять различные комментарии, прилагаемые к этому заключению, и объяснять его мотивы. В противном случае пользователю будет трудно понять заключение. Такое понимание необходимо, если заключение используется для консультации или оказании помощи при решении каких-либо вопросов. Кроме того, с его помощью эксперт определяет, как работает система, и позволяет точно выяснить, как используются знания, предоставленные им.
Структура экспертной системы
Экспертная система — это программа, которая ведет себя подобно эксперту в некоторой, обычно узкой прикладной области. Типичные применения экспертных систем включают в себя такие задачи, как медицинская диагностика, локализация неисправностей в оборудовании и интерпретация результатов измерений.
Экспертные системы должны решать задачи, требующие для своего решения экспертных знаний в некоторой конкретной области. В той или иной форме экспертные системы должны обладать этими знаниями. Поэтому их также называют системами, основанными на знаниях. Однако не всякую систему, основанную на знаниях, можно рассматривать как экспертную.
Экспертная система должна также уметь каким-то образом объяснять свое поведение и свои решения пользователю, так же, как это делает эксперт-человек. Это особенно необходимо в областях, для которых характерна неопределенность, неточность информации (например, в медицинской диагностике). В этих случаях способность к объяснению нужна для того, чтобы повысить степень доверия пользователя к советам системы, а также для того, чтобы дать возможность пользователю обнаружить возможный дефект в рассуждениях системы. В связи с этим в экспертных системах следует предусматривать дружественное взаимодействие с пользователем, которое делает для пользователя процесс рассуждения системы «прозрачным».
Часто к экспертным системам предъявляют дополнительное требование — способность иметь дело с неопределенностью и неполнотой. Информация о поставленной задаче может быть неполной или ненадежной; отношения между объектами предметной области могут быть приближенными. Например, может не быть полной уверенности в наличии у пациента некоторого симптома или в том, что данные, полученные при измерении, верны; лекарство может стать причиной осложнения, хотя обычно этого не происходит. Во всех этих случаях необходимы рассуждения с использованием вероятностного подхода.
В самом общем случае для того, чтобы построить экспертную систему, мы должны разработать механизмы выполнения следующих функций системы:
— решение задач с использованием знаний о конкретной предметной области возможно, при этом возникнет необходимости иметь дело с неопределенностью;
— взаимодействие с пользователем, включая объяснение намерений и решений системы во время и после окончания процесса решения задачи.
Каждая из этих функций может оказаться очень сложной и зависит от прикладной области, а также от различных практических требований. В процессе разработки и реализации могут возникать разнообразные трудные проблемы.
Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.
Медицинская диагностика. Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.
Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х годов. В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.
Прогнозирование. Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу.
Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды.
Источник: smekni.com