Структура экспертных систем

Экспертная система (ЭС), используя знания, полученные от специалистов в данной предметной области, решает те же проблемы, экспертами в которых являются эти специалисты. Экспертные системы, использующие эвристические знания, применяются в тех случаях, когда сформулировать решение задачи в традиционных математических терминах не удается. Для всех наиболее успешных применений экспертных систем характерна по крайней мере одна общая черта — они работают в одной ограниченной предметной области знаний. Попытки расширить предметную область, даже в пределах одной области знаний, в подавляющем большинстве случаев успеха не давали.

Экспертная система — это сложная интеллектуальная система, способная делать логические выводы на основании знаний в конкретной предметной области и обеспечивающая решение специфических задач. Она наделена функциями, позволяющими решать задачи, которые в отсутствие эксперта — специалиста в конкретной предметной области — невозможно правильно решить. Функционирование ЭС можно представить следующим образом: пользователь, желающий получить необходимую информацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос; решатель, пользуясь базой знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяснений. Обобщенная структура экспертной системы представлена на рис. 1.

Пользователь — специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.

Рис. 1 Структура экспертной системы

Интерфейс пользователя реализует диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и при получении результатов.

База знаний — ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному).

Механизм логического вывода моделирует ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в базе знаний, т. е. экспертная система может подстраиваться под стиль мышления эксперта, имитировать приемы его работы, становиться в определенных границах как бы продолжением его «Я».

Модуль советов и объяснений позволяет пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?» Ответ на вопрос «как» — это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов базы знаний, всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос «почему» — ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, то есть отход на один шаг назад.

Модуль приобретения знаний предоставляет возможность создавать базу знаний в диалоговом режиме, включает в себя систему сервисных средств, облегчающих работу с базой.

База данных содержит исходные, промежуточные или окончательные данные о решаемой в текущий момент задаче, данные здесь — это информация, существующая в ходе консультации.

В реальных ЭС функции отдельных структурных элементов могут быть усилены или расширены. Решающую роль в повышении эффективности ЭС играет база знаний, особенно категория знаний, основанных на многолетнем опыте и интуиции специалистов. Традиционное программирование в качестве основы для разработки программ использует алгоритм — формализованное знание. Основное отличие ЭС в том, что они ориентированы на решение неформализованных задач, алгоритм решения которых заранее неизвестен, и строится самой ЭС на основе символических рассуждений, опирающихся на эвристические приемы специалиста [19].