Преимущества. 1) подавляющая часть человеческих знаний может быть представлена в виде систем

1) подавляющая часть человеческих знаний может быть представлена в виде систем продукций;

2) продукции описывают разнообразные знания простыми структурами с высокой степенью стандартизации;

3) продукционные системы в высокой степени удовлетворяют принципу модульности – высокая модульность – отдельные логические правила могут быть добавлены в базу знаний, удалены или изменены независимо от других, модульный принцип разработки систем позволяет автоматизировать их проектирование;

4) наличие в продукциях указателей на сферу применения продукций позволяет эффективно организовать память, сократить время поиска в ней информации;

5) продукционные системы позволяют легко организовать параллельные процессы, в которых все продукции, входящие во фронт готовых, могут выполняться независимо друг от друга, что позволяет реализовывать системы искусственного интеллекта с базой знаний, состоящей из сотен тысяч продукций, за счет распределенных, например, grid-вычислений.

Недостатки продукционных моделей:

· при большом числе продукций становится сложной проверка на непротиворечивость;

· при числе продукций более 1000 сложности с корректностью системы;

· продукционным системам не хватает строгой теории, много эвристик, не всегда можно быть уверенным в полноте и непротиворечивости;

· современные тенденции часто требуют создания динамических продукций (меняющихся в процессе принятия решения), следовательно, нужны эффективные стратегии управления.

2. Понятие экспертной системы. Основные этапы построения.

В настоящее время создание экспертных систем сформировалось как самостоятельное направление искусственного интеллекта. Если задача трудно формализуема, но в данной области существуют эксперты-профессионалы, готовые делиться своими знаниями и опытом для создания экспертной системы, то можно приступать к её созданию. Отметим важность такого компонента ЭС, как блок объяснения выводов. Его назначение - объяснить пользователю, как система получила решение задачи и какие знания она при этом использовала, что повышает доверие пользователя к принимаемому решению.

База знаний формируется на основании выбранного способа представления знаний, однако, чаще всего ЭС используют продукции.

При разработке ЭС обычно используется концепция быстрого прототипа. Суть ее в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе создается прототип ЭС, который должен удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, он должен решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой стороны, время и трудоемкость их разработки должны быть незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний с процессом разработки самого программного обеспечения.

Прототип должен продемонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о предметной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непригодности методов ЭС для данного приложения. Трудоемкость и время создания ЭС в значительной степени зависят от типа используемого программного обеспечения.

В ходе создания ЭС сложилась определенная последовательность этапов, как:

· идентификация;

· концептуализация;

· формализация;

· выполнение;

· тестирование;

· опытная эксплуатация.

На этапе идентификации ставится задача и определяется число экспертов и инженеров по знаниям, происходит предварительное изучение предметной области; составляется неформальное описание решаемой задачи: общие характеристики задачи, подзадачи, ключевые понятия (объекты), характеристики и отношения, входные и выходные данные, примеры решения задач (тесты). Основной вопрос, который нужно решить на данном этапе - позволят ли выбранные методы инженерии знаний решить данную задачу.

На этапе концептуализации выделяются ключевые понятия, отношения, упомянутые на этапе идентификации, и характеристики, необходимые для описания процесса решения задачи; определяются типы данных, используемые стратегии и гипотезы, виды взаимосвязей между объектами, процессы, используемые в ходе решения, состав знаний, используемых для объяснения решения. На данном этапе инженер по знаниям рассматривает вопросы, относящиеся к представлению знаний и методам решения, но решения по выбору конкретных способов и методов окончательно не принимаются. Для выделения ключевых понятий, их характеристик используются также диаграммы. Диаграммы используются и как средства проектирования, сопровождения и документирования, а также для организации взаимодействия между различными участниками процесса создания системы.

На этапе формализации все ключевые понятия и отношения, введенные на этапе концептуализации, выражаются на формальном языке, выбранном инженером по знаниям, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решения, средств представления и манипулирования знаниями.

Для выбора инструментальных средств для решения рассматриваемой проблемы нужно проанализировать:

· степень выполнения общих требований в выбираемом инструментальном средстве (интегрированность, открытость и переносимость, использование языков традиционного программирования и рабочих станций, использование архитектуры клиент-сервер, проблемно/предметная ориентация);

· тип приложения (изолированность / интегрированность, закрытость / открытость, централизованность / децентрализованность);

· тип проблемной среды, включающей как характеристики предметной области, так и характеристики решаемых задач (анализ / синтез, частность / общность утверждений и т.п.);

· технологию разработки ЭС, которую допускает выбираемое инструментальное средство.

Основные задачи в процессе формализации - проблемы структуризации исходной задачи и знаний в выбранном формализме, а именно разбиения общей задачи на подзадачи, структуризация знаний на декларативные и процедурные; структуризация предметной области на основе иерархии классов и структуризация приложения на основе иерархии «часть/целое».

На этапе выполнения осуществляется наполнение экспертом базы знаний. Это наиболее важный и трудоемкий этап создания ЭС. Целью этапа является создание одного или нескольких прототипов ЭС, решающих требуемые задачи. Затем по результатам этапов отладки и опытной эксплуатации на данном этапе создается конечный продукт, пригодный для конечного использования. Разработка прототипа состоит в программировании его компонентов или выборе их из имеющихся инструментальных средств и наполнения базы знаний. В первом прототипе реализуется простейшая процедура вывода. Идея заключается в получении решения задачи, не задумываясь об эффективности. После успешности первого прототипа необходимо расширить круг задач, решаемых системой для того, чтобы уточнить замечания, которые будут учтены в следующем прототипе (или версии экспертной системы).

На этапе отладки команда разработчиков проверяет пригодность ЭС для решения поставленных задач. Среди процессов отладки выделим доказательство корректности (верификацию), соответствие системы предъявляемым требованиям (валидацию), тестирование, требующее запуска системы на тестовых данных и сравнение полученных результатов с ожидаемыми. Наибольшую сложность здесь представляет построение тестов, позволяющих выявить ошибки в системе. Наибольшую трудность представляет нахождение ошибок в самих знаниях. Процесс отладки продолжается до тех пор, пока команда разработчиков не решит, что система достигла требуемого уровня компетентности.

Дата добавления: 2015-07-15