Назначение экспертных систем

Экспертные системы (ЭС) - это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.

Цель исследования экспертных систем - разработка программ, которые при решении задач из некоторой предметной области, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности результатам, полученным экспертами.

Экспертные системы предназначены для решения неформализованных, практически значимых задач. Использование экспертной системы следует только тогда, когда их разработка является возможной и целесообразной.

Факты, свидетельствующие о необходимости разработки и внедрения экспертных систем:

- нехватка специалистов, расходующих значительное время для оказания помощи другим;

- потребность в многочисленном коллективе специалистов, поскольку ни один из них не обладает достаточным знанием;

- низкая производительность, поскольку задача требует полного анализа сложного набора условий, а обычный специалист не в состоянии просмотреть (за отведенное время) все эти условия;

- наличие конкурентов, имеющих преимущество в том, что они лучше справляются с поставленной задачей.

По функциональному назначению экспертные системы можно разделить на следующие типы:

1. Мощные экспертные системы, рассчитанные на узкий круг пользователей (системы управления сложным технологическим оборудованием, экспертные системы ПВО). Такие системы обычно работают в реальном масштабе времени и являются очень дорогими.

2. Экспертные системы, рассчитанные на широкий круг пользователей. К ним можно отнести системы медицинской диагностики, сложные обучающие системы. База знаний этих систем стоит недешево, так как содержит уникальные знания, полученные от специалистов экспертов. Сбором знаний и формированием базы знаний занимается специалист по сбору знаний – инженер-когнитолог.

3. Экспертные системы с небольшим числом правил и сравнительно недорогих. Эти системы рассчитаны на массового потребителя (системы, облегчающие поиск неисправностей в аппаратуре). Применение таких систем позволяет обойтись без высококвалифицированного персонала, уменьшить время поиска и устранения неисправностей. Базу знаний такой системы можно дополнять и изменять, не прибегая к помощи разработчиков системы. В них обычно используются знания из различных справочных пособий и технической документации.

4. Простые экспертные системы индивидуального использования. Часто изготавливаются самостоятельно. Применяются в ситуациях, чтобы облегчить повседневную работу. Пользователь, организовав правила в некоторую базу знаний, создает на ее основе свою экспертную систему. Такие системы находят применение в юриспруденции, коммерческой деятельности, ремонте несложной аппаратуре.

Использование экспертных систем и нейронных сетей приносит значительный экономический эффект. Так, например: - American Express сократила свои потери на 27 млн. долларов в год благодаря экспертной системе, определяющей целесообразность выдачи или отказа в кредите той или иной фирме; - DEC ежегодно экономит 70 млн. долларов в год благодаря системе XCON/XSEL, которая по заказу покупателя составляет конфигурацию вычислительной системы VAX. Ее использование сократило число ошибок от 30% до 1%; - Sira сократила затраты на строительство трубопровода в Австралии на 40 млн. долларов за счет управляющей трубопроводом экспертной системы.

5.2. Типы задач, решаемых с помощью
экспертных систем

Интерпретация данных. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Примеры ЭС:

- обнаружение и идентификация различных типов океанских судов - SIAP;

- определение основных свойств личности по результатам психодиагностического тестирования в системах АВТАНТЕСТ и МИКРОЛЮШЕР и др.

Диагностика. Под диагностикой понимается обнаружение неисправности в некоторой системе. Примеры ЭС:

- диагностика и терапия сужения коронарных сосудов - ANGY;

- диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ - система CRIB и др.

Мониторинг. Основная задача мониторинга - непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы - "пропуск" тревожной ситуации и инверсная задача "ложного" срабатывания. Примеры ЭС:

- контроль за работой электростанций СПРИНТ, помощь диспетчерам атомного реактора - REACTOR:

- контроль аварийных датчиков на химическом заводе - FALCON и др.

Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание "объектов" с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов чертеж, пояснительная записка и т.д. Примеры ЭС:

- проектирование конфигураций ЭВМ VAX ― 1/780 в системе XCON (или R1),

- проектирование БИС - CADHELP;

- синтез электрических цепей - SYN и др.

Прогнозирование. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. Примеры ЭС:

- предсказание погоды - система WILLARD:

- оценки будущего урожая - PI.ANT;

- прогнозы в экономике - ЕСОN и др.

Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности. Примеры ЭС:

- планирование поведения робота - STRIPS,

- планирование промышленных заказов - 1SIS,

- планирование эксперимента - MOLGEN и др.

Обучение. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом "ученике" и его характерных ошибках, затем в работе способны диагностировать слабости в знаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Примеры ЭС:

- обучение языку программирования Лисп в системе "Учитель Лиспа";

- система PROUST - обучение языку Паскаль и др.

Решения экспертных систем обладают прозрачностью, т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне.

Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом.