Определение 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 создано ни одной ЭС или по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.
ЭC — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации [1]. Главным достоинством ЭС является возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.
В настоящее время ЭС применяются в различных областях человеческой деятельности. Наибольшее распространение ЭС получили в проектировании интегральных микросхем, в поиске неисправностей, в военных приложениях и автоматизации программирования. Применение ЭС позволяет:
- 1. При проектировании интегральных микросхем повысить (по данным фирмы NEC) производительность труда в 3 — 6 раз, при этом выполнение некоторых операций ускоряется в 10 — 15 раз;
- 2. Ускорить поиск неисправностей в устройствах 5 — 10 раз;
- 3. Повысить производительность труда программистов (по данным фирмы Toshiba) в 5 раз;
- 4. При профессиональной подготовке сократить (без потери качества) в 8 — 12 раз затраты на индивидуальную работу с обучаемым [4,261].
Экспертные системы предназначены для так называемых неформализованных задач, т. е. не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач, которые обладают одной или несколькими из следующих характеристик:
- 1. Задачи не могут быть заданы в числовой форме;
- 2. Цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;
- 3. Не существует алгоритмического решения задач;
Следует отметить, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения.
По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают «прозрачностью», т. е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях.
