Классификация ИИС

ИИС можно классифицировать по разным основаниям, например, [1]:

- по областям применения (ИИС менеджера, ИИС для анализа инвестиций, ИИС для налогообложения);

- степени интеграции с другими программными средствами, используемыми на предприятии (автономные, сопрягаемые интерфейсом, интегрированные);

- оперативности (статические, квазидинамические, реального времени);

- адаптивности (обучаемые, настраиваемые);

- используемой модели знаний (метод резолюций исчисления предикатов, фреймовые, продукционные, семантические сети, нейросетевые, нечеткие системы и выводы).

ИИС особенно эффективны в применении к слабоструктурированным задачам, в которых отсутствует строгая формализация и для решения которых применяются эвристические процедуры, позволяющие в большинстве случаев получить решение. По мере совершенствования принципов логического и правдоподобного вывода, применяемых в ИИС за счет использования нечеткой, модальной, временной логики, байесовских сетей вывода, ИИС начинают проникать в высокоинтеллектуальные области, связанные с разработкой стратегических решений по совершенствованию деятельности предприятий. Включение в состав ИИС классических экономико-математических моделей, методов линейного, квадратичного и динамического программирования позволяет сочетать анализ объекта на основе экономических показателей с учетом факторов и рисков политических и внеэкономических факторов, оценивать последствия полученных решений.

Классификация ИИС может быть выполнена на основании признаков, определенных в п. 1.1 [3]:

- по коммуникативным способностям (интеллектуальности интерфейса): интеллектуальные БЗ, естественно-языковой интерфейс, гипертекстовые системы, контекстные системы помощи, когнитивная графика;

- решению сложных задач: классифицирующие системы, доопределяющие системы, трансформирующие системы, многоагентные системы;

- способности к самообучению: индуктивные системы, нейронные сети, интеллектуальный анализ данных;

- адаптивности: CASE- технология, компонентная технология.

ЭС классифицируется [2]:

- по решаемой задаче: интерпретация данных, диагностика, проектирование, прогнозирование, планирование, обучение, мониторинг, управление;

- связи с реальным временем: статические, квазидинамические, динамические;

- типу ЭВМ: супер-ЭВМ, ЭВМ на символьных процессорах, на рабочих станциях, на персональных компьютерах;

- степени интеграции: автономные и гибридные.

Интерпретация данных является традиционной задачей для ЭС. Под интерпретацией понимается процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.

Под диагностикой понимается процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов или обнаружение неисправности в некоторой системе.

Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание объекта с заранее заданными свойствами. Прогнозирование позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных.

Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции.

Обучение предполагает использование компьютера для усвоения материала по некоторой дисциплине.

Основная задача мониторинга – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.

Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности.

Приведенные классификации ИИС не являются исчерпывающими и в процессе развития теории и практики построения систем могут модифицироваться и дополняться.

Глава 2. Структура и этапы проектирования
экспертных систем

2.1. Структура статической и динамической ЭС

ЭС – сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей [2]. Первые ЭС, получившие практическое использование, были статическими, то есть не учитывали изменение исходных данных во время решения задачи (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Обобщенная структура статической ЭС

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя и ЭС как на стадии ввода информации, так и при получении результатов. Рабочая память предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Решатель является программой, моделирующей ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимами понятия «решатель» являются дедуктивная машина, машина вывода, блок логического вывода. Используя исходные данные рабочей памяти знания из БЗ, решатель формирует такую последовательность правил, которая, будучи применима к исходным данным, приведет к решению задачи. БЗ – ядро ЭС, совокупность знаний предметной области. Подсистема объяснений – это программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена рекомендация? Почему система приняла такое решение?». Ответ на вопрос «Как?..» – это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ. Ответ на вопрос «Почему?..» – ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, то есть отход на один шаг назад. Развитие подсистемы объяснений поддерживают и другие типы вопросов. Интеллектуальный редактор БЗ – программа, представляющая инженеру по знаниям (когнитологу) возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Программа включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок и других сервисных средств, облегчающих работу с БЗ. Промышленные прикладные ЭС включают дополнительно БД, интерфейсы обмена данными с различными пакетами прикладных программ (ППП).

ЭС может функционировать в двух режимах: режиме приобретения знаний и режиме использования. В режиме приобретения знаний эксперт, используя интеллектуальный редактор, наполняет БЗ знаниями. В режиме использования общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, который в общем случае не является специалистом в данной проблемной области.

Существуют проблемные области, требующие учитывать динамику исходных данных в процессе решения задачи (системы противовоздушной обороны, управление атомными электростанциями). Соответствующие ЭС называются динамическими (рис. 2.2) [7].

Рис. 2.2. Обобщенная структура динамической ЭС

Подсистема моделирования внешнего мира необходима для анализа и адекватной оценки состояния внешней среды. Подсистема сопряжения с внешним миром осуществляет связь с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. С целью отражения временной логики происходящих в реальном мире событий претерпевают существенные изменения БЗ и решатель.

2.2. Характеристики, стадии существования
и этапы проектирования статических ЭС

ЭС как любую сложную систему можно определить совокупностью характеристик. В основном исходят из статичности предметной области.

Характеристики, определяющие ЭС [2]:

- число и сложность правил, используемых в задаче. По степени сложности выделяют простые и сложные правила;

- связанность правил. Малосвязанные задачи удается разбить на несколько подзадач;

- пространство поиска, которое определяется размером, глубиной и широтой. Малыми считаются пространства поиска до 10! состояний. Глубина характеризуется средним числом последовательно применяемых правил, преобразующих исходные данные в конечный результат. Ширина характеризуется средним числом правил, пригодных к выполнению в текущем состоянии.

По типу используемых методов и знаний ЭС подразделяются на традиционные и гибридные. Традиционные используют в основном неформализованные методы инженерии знаний и неформализованные знания, полученные от эксперта. Гибридные ЭС используют методы инженерии знаний и формализованные методы.

Выделяют три поколения ЭС:

- статические поверхностные, в которых знания представляются в виде правил и процесс поиска не обрывается до решения;

- статические глубинные, которые обладают способностью при возникновении неизвестной ситуации определить действия, которые следует выполнить;

- динамические (глубинные и гибридные).

Простые ЭС являются поверхностными, традиционными, БЗ включает от 200 до 1000 правил. Сложные ЭС – это глубинные, гибридные системы с БЗ от 1500 до 10 000 правил.

Стадии существования ЭС:

- демонстрационный прототип – решает часть требуемых задач, БЗ содержит до 100 правил;

- исследовательский прототип – решает все задачи, в работе не- устойчив, БЗ содержит до 500 правил;

- действующий прототип – решает все задачи, но для решения сложных задач требуется большой объем вычислительных ресурсов. БЗ содержит до 1000 правил;

- промышленный образец обеспечивает высокое качество решаемых задач;

- коммерческая система – предназначена для широкого распространения.

Статические поверхностные ЭС предусматривают следующие этапы проектирования:

- идентификация – определяются задачи, выявляются цели, ресурсы, наличие экспертов, категории пользователей;

- концептуализация – содержательный анализ предметной области, выделяются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач;

- формализация – определяются способы представления, специфицируются выделенные ранее понятия, фиксируются способы интерпретации знаний, моделируется работа ЭС, оцениваются полученные результаты;

- реализация – создание программной обстановки, в которой будет функционировать ЭС и наполнение БЗ;

- тестирование – эксперт и когнитолог в интерактивном режиме, используя объяснения, проверяют компетентность ЭС.

Процесс разработки промышленной ЭС можно разделить на шесть основных этапов.

1. Выбор проблемы. Данный этап предшествует решению начать разработку ЭС и предусматривает:

-определение проблемной области;

- нахождение экспертов и разработчиков;

- определение предварительного подхода к решению поставленных задач;

- анализ расходов и прибыли от разработки;

- подготовку плана разработки ЭС.

Задачи, подходящие для решения с помощью ЭС, являются узкоспециализированными; не являются для эксперта ни слишком легкими, ни слишком сложными; время, необходимое эксперту для решения задачи, может составлять от трех часов до трех недель; условия исполнения задачи определяются пользователем ЭС; полученные результаты можно оценить.

2. Разработка прототипной системы. Прототипная система является усеченной версией ЭС, спроектированной для проверки жизнеспособности выбранного подхода к представлению фактов, связей и стратегий рассуждений эксперта. Разработка прототипной ЭС включает стадии:

- Идентификация проблемы. Уточняется задача и определяются необходимые ресурсы, источники знаний, аналогичные ЭС, цели и классы решаемых задач. Задача стадии – создание неформальной формулировки проблемы.

- Извлечение знаний. Получение когнитологом наиболее полного из возможных представления о предметной области и способах принятия решения в ней.

- Структурирование (концептуализация) знаний. Выявляется структура полученных знаний о предметной области, то есть определяются терминология, список основных понятий и атрибутов; отношения между понятиями; структура входной и выходной информации; стратегия принятия решений; ограничения стратегий. Задача стадии – разработка неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста, которое отражает основные концепции и взаимосвязи между понятиями предметной области. Такое описание называется полем знаний P_z.

- Формализация. Строится формализованное представление концепции предметной области на основе выбранного языка представления знаний (ЯПЗ) или специального формализма с использованием логических методов, продукционных моделей, семантических сетей, фреймов. Задача стадии – разработка БЗ.

- Реализация. Создается прототип ИИС, включающий БЗ и остальные блоки (п. 2.1), при помощи одного из следующих способов: программирование на языках С⁺⁺, Паскаль и др.; программирование на специализированных языках ЛИСП, ПРОЛОГ, SMALL TALK; использование инструментальных средств типа СПЭИС, ПИЭС, ART, J2; использование «пустых» ЭС GURU, ЭКСПЕРТ, ФИАКР. Задача стадии – разработка программного комплекса, демонстрирующего жизнеспособность подхода в целом.

- Тестирование. Прототип проверяется на удобство и адекватность интерфейсов ввода/вывода, эффективность стратегии управления, качество проверочных примеров, корректность БЗ. Задача стадии – выявление ошибок в подходе и реализации прототипа, выработка рекомендаций по доводке системы до промышленного образца.

3. Доработка прототипа до промышленной ИИС. Основное на данном этапе заключается в добавлении большого числа дополнительных эвристик, которые увеличивают «глубину» ЭС. После установления основной структуры системы когнитолог приступает к разработке и адаптации интерфейсов, с помощью которых ЭС будет общаться с пользователем и экспертом.

4. Оценка ЭС. Оценку системы можно проводить исходя из различных критериев: критерии пользователей (понятность и «прозрачность» работы ЭС, удобство интерфейсов); критерии приглашенных экспертов (оценка советов-решений, предлагаемых системой; сравнение с собственными решениями; оценка подсистемы объяснений); критерии коллектива разработчиков (эффективность реализации, производительность, время отклика, дизайн, широта охвата предметной области, непротиворечивость БЗ, количество тупиковых ситуаций).

5. Стыковка системы. Под стыковкой понимается включение всех процедур, необходимых для успешной работы ЭС совместно с остальными системами, эксплуатируемыми в организации.

6. Поддержка системы. Поддержка ЭС предусматривает деятельность по ее совершенствованию и адаптации. При перекодировании ЭС на язык, подобный С, повышается быстродействие системы, увеличивается переносимость, однако гибкость ЭС уменьшается. Это приемлемо лишь в том случае, если ЭС сохраняют все знания проблемной области, и эти знания не будут изменяться. Однако если ЭС создана именно из-за того, что проблемная область изменяется, то необходимо поддерживать ЭС в ее инструментальной среде разработки.

Дата добавления: 2015-12-07