Технология использования экспертных систем

Экспертные системы создаются для решения разного рода проблем, типы которых можно сгруппировать в категории.

Типичные категории применения экспертных систем.

Схема получения решения в информационной технологии экспертных систем.

инструкции и информация.

решение и объяснения.

знания Процесс разработки промышленной экспертной системы, опираясь на традиционные технологии, можно разделить на шесть более или менее независимых этапов, практически независимых от предметной области.

Этапы разработки ЭС Этап 1: выбор подходящей проблемы Этот этап включает деятельность, предшествующую решению начать разрабатывать конкретную ЭС. Он включает:

• § определение проблемной области и задачи;
• § нахождение эксперта, желающего сотрудничать при решении проблемы;
• § назначение коллектива разработчиков;
• § определение предварительного подхода к решению проблемы;
• § анализ расходов и прибыли от разработки;
• § подготовку подробного плана разработки.

При выборе области применения следует учитывать, что если знание, необходимое для решения, постоянное, четко формулируемое и связано с вычислительной обработкой, то обычные алгоритмические программы будут самым целесообразным способом решения проблем в этой области.

Экспертная система не устраняет потребность в реляционных базах данных, электронных таблицах и системах текстовой обработки. Но если результативность задачи зависит от знания, которое является субъективным, изменяющимся, символьным или вытекающим из соображений здравого смысла, тогда область может обоснованно выступать претендентом на экспертную систему.

Этап 2: разработка прототипной системы.

Прототипная система является усеченной версией экспертной системы, спроектированной для проверки правильности кодирования фактов, связей и стратегий рассуждения эксперта. В разработке прототипа участвуют как минимум четыре специалиста: пользователь, инженер по знаниям, эксперт и программист. Роли разработчиков являются постоянными на протяжении всей разработки.

Разработка прототипа состоит из шести последовательно реализуемых стадий.

Идентификация проблемы — знакомство и обучение коллектива разработчиков, а также создание неформальной формулировки проблемы.

На этой стадии уточняется задача, планируется ход разработки прототипа экспертной системы и определяются:

• § необходимые ресурсы (время, люди, ЭВМ и т. д.);
• § источники знаний (книги, дополнительные эксперты, методики);
• § имеющиеся аналогичные экспертные системы;
• § цели (распространение опыта, автоматизация рутинных действий и др.);
• § классы решаемых задач и т. д.

Участвуют: эксперт, инженер по знаниям и пользователь.

Средняя продолжительность 1−2 недели.

Извлечение знаний — получение инженером по знаниям наиболее полного представления о предметной области и способах принятия в ней решений.

На этой стадии происходит перенос компетентности экспертов на инженеров по знаниям с использованием различных методов:

• § анализ текстов;
• § диалоги;
• § экспертные игры;
• § лекции;
• § дискуссии;
• § интервью;
• § наблюдение и др.

Участвуют: эксперт и инженер по знаниям.

Средняя продолжительность 1−3 месяца.

Структурирование или концептуализация знаний — разработка неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста, которое отражает основные концепции и взаимосвязи между понятиями предметной области. Такое описание называется полем знаний.

На этой стадии выявляется структура полученных знаний о предметной области, т. е. определяются:

• § терминология;
• § список основных понятий и их атрибутов;
• § отношения между понятиями;
• § структура входной и выходной информации;
• § стратегия принятия решений;
• § ограничения стратегий и т. д.

Участвует инженер по знаниям.

Средняя продолжительность 2−4 недели.

Формализация знаний — разработка базы знаний на языке, который, с одной стороны, соответствует структуре поля знаний, а с другой — позволяет реализовать прототип системы на следующей стадии программной реализации.

На этой стадии строится формализованное представление концепций предметной области на основе выбранного языка представления знаний (ЯПЗ). Традиционно на этой стадии используются:

• § логические методы;
• § продукционные методы;
• § семантические сети;
• § фреймы;
• § объектно-ориентированные языки, основанные на иерархии классов и объектов.

Участвуют: инженер по знаниям и программист.

Средняя продолжительность 1−2 месяца.

Реализация — разработка программного комплекса, демонстрирующего жизнеспособность подхода в целом.

На этой стадии создается прототип экспертной системы, включающий базу знаний и остальные блоки, при помощи одного из следующих способов:

• § программирование на традиционных языках типа Паскаль, Си и др.;
• § программирование на специализированных языках, применяемых в задачах искусственного интеллекта: LISP, FRL, SmallTalk и др.;
• § использование инструментальных средств разработки ЭС типа СПЭИС, ПИЭС;
• § использование «пустых» ЭС или «оболочек» типа ЭКСПЕРТ, ФИАКР и др.

Участвует программист.

Средняя продолжительность 1−2 месяца.

Тестирование — выявление ошибок в подходе и реализации прототипа и выработка рекомендаций по доводке системы до промышленного варианта.

На этой стадии оценивается и проверяется работа программ прототипа с целью приведения в соответствие с реальными запросами пользователей. Прототип проверяется на следующие параметры:

• § удобство и адекватность интерфейсов ввода-вывода;
• § эффективность стратегии управления;
• § качество проверочных примеров;
• § корректность базы знаний (полнота и непротиворечивость правил).

Этап 3: развитие прототипа до промышленной ЭС Иногда при разработке промышленной системы выделяют дополнительные этапы для перехода: демонстрационный прототип — исследовательский прототип — действующий прототип — промышленная система.

Однако чаще реализуется плавный переход от демонстрационного прототипа к промышленной системе. Понятие же коммерческой системы в нашей стране входит в понятие промышленный программный продукт или промышленная ЭС.

Стадии изменения ЭС от прототипа до коммерческой системы.

После установления основной структуры ЭС инженер по знаниям приступает к разработке и адаптации интерфейсов, с помощью которых система будет общаться с пользователем и экспертом.

Этап 4: оценка системы После завершения этапа разработки промышленной экспертной системы необходимо провести ее тестирование в отношении критериев эффективности. К тестированию широко привлекаются другие эксперты с целью апробирования работоспособности системы на различных примерах. Экспертные системы оцениваются главным образом для того, чтобы проверить точность работы программы и ее полезность. Оценку можно проводить, исходя из различных критериев, которые группируются следующим образом:

• § критерии пользователей (понятность работы системы, удобство интерфейсов и др.);
• § критерии приглашенных экспертов (оценка советов-решений, предлагаемых системой, сравнение ее с собственными решениями, оценка подсистемы объяснений и др.);
• § критерии коллектива разработчиков (эффективность реализации, производительность, дизайн, широта охвата предметной области, непротиворечивость базы знаний и т. п.).

Этап 5: стыковка системы На этом этапе осуществляется стыковка экспертной системы с другими программными средствами в среде, в которой она будет работать, и обучение людей, которых она будет обслуживать.

Для подтверждения полезности системы важно предоставить каждому из пользователей возможность поставить перед ЭС реальные задачи, а затем проследить, как она выполняет эти задачи. Чтобы система была одобрена, необходимо представить ее как помощника, освобождающего пользователей от обременительных задач, а не как средство их замещения.

Этап 6: поддержка системы

Поддержку системы можно осуществить либо в языке программирования (например, в Си), либо в инструментальной среде. В первом случае повышается быстродействие системы, но уменьшается гибкость, поэтому данный вариант приемлем только в том случае, если система сохраняет все знания проблемной области, и эти знания не будут изменяться в ближайшем будущем. Если же система создается для изменяющейся проблемной области, то такую систему необходимо поддерживать в инструментальной среде разработки.

Недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. Получение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний представляет собой сложный процесс, сопряженный со значительными затратами времени и средств.

Искусственная компетентность экспертных систем не заменяет полностью человека. Эксперт-человек способен реорганизовать информацию и знания и использовать их для синтеза новых знаний. В области творческой деятельности люди обладают большими способностями и возможностями по сравнению с самыми умными системами. Эксперты справляются с неожиданными поворотами событий и, используя новые подходы, способны проводить аналогии из других предметных областей. Эксперты адаптируют к изменяющимся условиям и приспосабливают свои стратегии к новым обстоятельствам в более широком диапазоне проблем и задач. Экспертные системы менее приспособлены к обучению на уровне новых концепций и новых правил. Они оказываются не столь эффективны и мало пригодны в тех случаях, когда надо учитывать всю сложность реальных задач.

Эксперты могут непосредственно воспринимать весь комплекс входной информации: символьной, визуальной, графической, текстовой, звуковой, осязательной и обонятельной. У экспертной системы есть только символы, с помощью которых представлены базы знаний, воплощающие те или иные концепции. Преобразование сенсорной информации в символьную сопровождается потерей части информации.

Но главное, что огромный объем знаний, которым обладают эксперты-специалисты, не удается пока встроить в интеллектуальную систему, тем более столь специализированную, какой является любая экспертная система.