экспертные системы - системы, основанные на знаниях



Экспертная система – это интеллектуальная программа, способная делать логические выводы на основании знаний в конкретной предметной области и обеспечивающая решение специфических задач. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы приобретения знаний, подсистемы объяснения  и диалогового интерфейса (процессора).

Все требуемые для работы экспертной системы знания о предментной области определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы. Главное достоинство ЭС - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации  от наличия в ней квалифицированных специалистов.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика (Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях), контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.

Все системы ИИ (искусственного интеллекта) можно разбить на 2 класса:
общего назначения (ОН) и специализированные.

ОН – не только исполняют заданные процедуры, но и на основе метапроцедур поиска генерируют и исполняют процедуры решения новых конкретных задач. Технология их использования:
Пользователь-эксперт формирует знания (данные и правила), описывающие выбранное приложение. Затем на основании этих значений, заданной цели и исходных данных метапроцедуры системы генерируют и исполняют процедуру решения конкретной задачи.

Эта технология называется также технологией систем, основанных на знании или технологией инженерии знаний. Она позволяет специалисту, не знающему программирования разрабатывать гибкие прикладные системы.

Оболочки ЭС – это единственный тип интеллектуальных систем, которые могут быть отнесены к классу систем общего назначения.

Специализированные системы – такие, которые выполняют решение фиксированного набора задач, предопределенного при проектировании системы. Для использования такие системы требуется наполнить  данными, соответствующими выбранному приложению.

До определенного времени при разработке специализированных систем использовалась технология традиционного процедурного программирования, что позволяло обеспечить высокую эффективность. Однако эта технология существенно ограничивала способность систем к изменению их поведения при изменяющемся окружении, что крайне важно для решения многих интеллектуальных задач.

В связи с этим в последнее время с целью устранения этого недостатка специализированные интеллектуальные системы (речевого общения, обработки изображений и др.) стали разрабатывать, используя технологию инженерии знаний, т.е. в виде экспертных систем.

Обычно к ЭС относят системы, основанные на знании, т.е. системы, вычислительная возможность которых является следствием наращивания их базы знаний (БЗ) и только во вторую очередь определяется используемыми методами.

Отличается от базы данных возможностью получать информацию (знания), которые непосредственно не содержатся в базе знаний, т.е. способность генерировать новые знания.


Типичная ЭС состоит из компонентов:
•    решателя (интерпретатора);
•    рабочей памяти, называемой также базой данных (БД);
•    базой знаний (БЗ);
•    компонентов приобретения знаний, объяснительного и диалогового.

БД предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу, с термином, используемом в ИПС и СУБД для обозначения всех данных (и в первую очередь не текущих, а долгосрочных), хранимых в системе.
БЗ в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих описываемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразное преобразование данных  этой области.
Решатель, используя исходные данные из РП и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которая, будучи применена к исходным данным, приводит  к решению задачи.

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

Объяснительный компонент объясняет, как система получила/не получила решение задачи и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружелюбного общения со всеми категориями пользователей, как в ходе решения задач, так и приобретения знаний, объяснения результатов работы.