Экспертные системы. Обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив решений пользователем за счет использования знаний экспертов

Обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив решений пользователем за счет использования знаний экспертов. Могут применяться как управленцем, так и специалистом. Используются в слабо структурированных предметных областях. Структура экспертной системы показана на рисунке 5.19.

Рисунок 5.19 - Структура экспертной системы

Экспертная система функционирует в двух режимах – создания и работы.

В режиме создания системыБЗ через интерфейс разработчика пополняется знаниями первого и второго рода. Знания первого рода – это общезначимые факты, явления, закономерности, признанные в данной предметной области и документированные. Знания второго рода – это эмпирические правила, интуитивные соображения и факты, которые, как правило, не публикуются, но дают возможность опытному эксперту эффективно принимать решения даже в условиях неполных и противоречивых исходных данных.

Успех в реализации экспертных систем тем больше, чем выше удельный вес знаний первого рода по отношению к знаниям второго рода. Если преобладают последние, то возникают следующие трудности: эксперт не может четко сформулировать правила принятия решений; эксперт не желает передавать кому-либо свои знания, сохраняя статус уникального специалиста; в исследуемой предметной области трудно найти эксперта.

Для устранения (возможно, частичного) данных трудностей используют подсистему накопления знаний, которая позволяет формировать эмпирические зависимости из неполных данных. При этом знания второго рода являются источником знаний первого рода. Для решения этой задачи используются принципы индуктивного обобщения в машинном обучении.

Эксперт описывает предметную область в виде совокупности данных и правил, при этом данные определяют объекты, их характеристики (свойства), связи между объектами, а правила определяют способы манипулирования данными, характерные для предметной области.

Инженер по знаниям управляет процессом коммуникации в форме последовательности содержательных сообщений, помогая эксперту; идентифицирует и конструирует понятия предметной области, выясняет и фиксирует их смысл, устанавливает связи между ними (выступает в роли посредника носителя знаний); организует хранение информации путем запоминания, выборки и документирования.

Интерфейс пользователя и разработчика может быть организован аналогично естественно-языковому интерфейсу, который был рассмотрен ранее. Он выполняет следующие действия:

1) распределяет роли пользователя и системы и организует их взаимодействие в процессе решения задачи;

2) преобразует данные пользователя на внутренний язык;

3) преобразует результаты на внешний язык.

Модуль создания системы может строиться либо с помощью алгоритмического языка, либо с помощью специальных языков типа ЛИСП или Пролог, либо с помощью специальных программных оболочек экспертных систем – готовых программных сред, которые могут быть приспособлены к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний.

Решатель в режиме работысистемы в определенном порядке обрабатывает знания из базы знаний на основании запроса и данных, вводимых пользователем. В результате пользователю дается вариант (варианты) решения его проблемы.

Подсистема объяснений – это основное отличие экспертных систем от других диалоговых человеко-машинных систем. Она объясняет, как система получила решение задачи, и какие знания при этом использовались. Это облегчает пользователю понимание результатов и повышает доверие к системе.