Приобретение знаний, уровни оснащения экспертными знаниями. Приемы извлечения знаний

Экспертная система - это компьютерная программа, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в некоторой определенной области и использует для этого базу знаний, содержащую факты и правила об этой области, и некоторую процедуру логического вывода.

Для того чтобы пользователь мог эффективно взаимодействовать с экспертной системой, ее интерфейс должен выполнять две основные функции: давать советы и объяснения пользователю и управлять приобретением знаний. Взаимодействие эксперта, пользователя и структурных частей системы можно представить в виде базовой структуры экспертной системы.

У экспертной системы должно быть два режима работы: режим приобретения знаний и режим решения задач. В режиме приобретения знаний эксперт общается с экспертной системой при посредничестве инженера знаний, в режиме решения задач в общении с экспертной системой участвует пользователь, которого интересует результат и способ его получения. Экспертная система в отличие от решения задач по алгоритму не исключает пользователя из решения, а, наоборот, сохраняет за ним 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 точки зрения решения основной задачи экспертных систем: кодирования знаний о предметной области и их использования для решения проблем в этой области наиболее существен опыт исследователей искусственного интеллекта в решении задач представления знаний и распознавания образов.

Объем знаний, необходимых для любого значительного приложения экспертных систем, обычно очень велик и поэтому для выборки, обновления и поддержания таких больших объемов знаний экспертным системам необходимы хорошие модели представления знаний. Кроме того, удачная модель представления может значительно облегчить построение логического вывода. в экспертных системах наиболее часто используется представление знаний в виде продукционных правил, фреймов. Используются также семантические сети, предложения Пролога и комбинированные представления. Каждая из этих моделей имеет свои преимущества и недостатки, например, семантическая сеть хранит связанную информацию вместе, но в ней затруднено построение выводов из этой информации. С другой стороны. Пролог имеет готовый механизм для построения логических выводов, но не хранит связанную информацию вместе. Большие базы знаний хранятся обычно на дисках и только необходимая в данный момент часть - в оперативной памяти. Создание эффективных баз знаний для хранения правил, фреймов и т.д. является актуальной задачей.

В целом представление знаний является наиболее важной проблемой при построении экспертных систем и более подробно она будет рассмотрена ниже.

Традиционно процесс распознавания разделяется на два этапа: обучение и собственно распознавание. Первый этап индуктивный, второй - дедуктивный.

На первом этапе обрабатываются данные многочисленных наблюдений над отдельными представителями исследуемого класса объектов и на основе полученных результатов строится некоторое решающее правило.

Второй этап предполагает применение описанного привила для распознавания интересующих нас, но непосредственно не измеряемых свойств других объектов данного класса.

На этапе обучения выявляются некоторые закономерности, присущие исследуемому классу, и совокупность этих закономерностей служит далее моделью предметной области, которая в формализованном виде составляет основу базы знаний, на основе модели решаются задачи распознавания свойств конкретных объектов, очевидна связь обучения и решения задач с описанными ранее режимами работы ЭС. Описанная схема распознавания в той или иной мере характерна для многих задач, решаемых экспертными системами.

Экспертные системы ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях, решение задачи распознавания образов в таких областях предполагает составление описаний объектов и правил, определяющих по этим описаниям принадлежность объектов к тем или иным классам. Процедуры применения таких правил к каким-либо объектам в экспертных системах подчиняются различным стратегиям. Наиболее часто применяются стратегии прямого или обратного вывода. Используются также комбинированные стратегии, стратегии на основе так называемой доски объявлений. Прямой вывод - это вывод, направляемый целями (правилами) к данным. Обратный вывод - это вывод, направляемый данными к целям. В сложных экспертных системах (например, понимания речи) ни один из источников знаний системы не может гарантировать единственности и правильности получаемых им результатов, для того чтобы ошибка одного источника знания не влияла роковым образом на работу других, источники знания должны рассматриваться как независимые. Однако, так как все источники знания решают общую задачу, от них требуется взаимодействие. Чтобы удовлетворить эти требования, был предложен механизм доски объявлений.