1) Взаимодействие на основе меню.
При этом виде взаимодействия пользователь выбирает позицию или пункт из списка возможных выборов для того, чтобы функция была выполнена.
Меню появляются в логическом порядке, начиная с главного меню и продвигаясь к локальным меню.
Меню может оказаться утомительным и продолжительным по времени, когда анализируются сложные ситуации, т.к. это может потребовать несколько меню для построения или использования системы и пользователь должен будет перемещаться назад и вперед.
2) Командный язык.
При этом виде взаимодействия, пользователь вводит команды. Многие команды включают комбинации глагол-существительное. Команды могут также вводиться голосом. Другим способом упрощения команд является использование макросов.
3) Вопросно-ответный вид интерфейса.
Начинается с вопросов компьютера пользователю. Пользователь отвечает на вопросы фразой или предложением (или выбором пункта меню). В некоторых вариациях данного вида порядок вопросов может быть обратным, то есть пользователь задает вопросы, а компьютер дает ответы.
4) Естественный язык.
Взаимодействие человек – компьютер, которое подобно диалогу человека с человеком называется естественным языком. Сегодня диалог на естественном языке выполняется главным образом посредством клавиатуры.
Также уже возможно проводить подобный диалог с использованием голоса для ввода и вывода информации. Основным ограничением использования естественного языка является по существу неспособность компьютера понимать естественный язык. Однако достижения ИИ приводят к все большему развитию данного вида диалога.
Естественно-языковый интерфейс используется для:
• доступа к интеллектуальным базам данных;
• контекстного поиска документальной текстовой информации;
• голосового ввода команд в системах управления;
• машинного перевода с иностранных языков.
5) Графический пользовательский интерфейс.
В графическом пользовательском интерфейсе объекты обычно представляются как пиктограммы и пользователь непосредственно ими манипулирует. Все современные операционные системы компьютеров и их приложения исключительно основаны на графике.
Обратимся к таблице 1.2 – кратко характеризующей рассмотренные стадии.
Таблица 1.2. Переход от прототипа к промышленной экспертной системе
| Этапы развития прототипа | Функциональность прототипа (краткая характеристика) |
| Демонстрационный прототип ЭС | Система решает часть задач, демонстрируя жизнеспособность подхода |
| Исследовательский прототип ЭС | Система решает большинство задач, но неустойчива в работе и не полностью проверена |
| Действующий прототип ЭС | Система надежно решает все задачи на реальных примерах, но для сложной задачи требует много времени и памяти |
| Промышленная система | Система обеспечивает высокое качество решений при минимизации требуемого времени и памяти; переписывается с использованием более эффективных средств представления знаний |
| Коммерческая система | Промышленная система, пригодная к продаже, хорошо документирована и снабжена сервисом |
В настоящее время выделяются следующие этапы проектирования ЭС:
Э — эксперт; А — аналитик (инженер по знаниям); П — программист; Польз — пользователь.
На втором этапе проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия, определяются методы решения задач.
На третьем этапе происходит выявление взаимосвязей между основными понятиями проблемной области и упорядочение полученных знаний в определенную структуру.
На этапе формализации определяются способы представления знаний, способы интерпретации знаний, оценивается адекватность методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
На этапе реализации проотипа происходит наполнение базы знаний экспертной системы и разбаботка основных узлов будущей программы.
получения или структурирования знаний.
Рассмотрим основные типы задач, решаемых при помощи экспертных систем:
• Интерпретация данных – это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными.
Примеры существующих ЭС: SIAP (обнаружение и идентификация
различных типов океанских судов), АВТАНТЕСТ, МИКРОЛЮШЕР
(определение основных свойств личности по результатам психодиагностического тестирования).
• Диагностика – это обнаружение неисправности в некоторой системе. Трактовка неисправности как отклонения от нормы позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии.
Примеры существующих ЭС: ANGY (диагностика и терапия сужения коронарных сосудов), CRIB (диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении компьютера).
• Мониторинг – это 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. Сложность этих проблем состоит в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимости учета временного контекста.
Примеры существующих ЭС: СПРИНТ (контроль над работой электростанций), REACTOR (помощь диспетчерам атомного реактора), FALCON (контроль аварийных датчиков на химическом заводе).
• 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 существующих ЭС: XCON (проектирование конфигураций ЭВМ), CADHELP (проектирование БИС), SYN (синтез электрических цепей).
• Прогнозирование – это логический вывод вероятных следствий из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия оставляют основу для прогнозов с вероятностными оценками.
Примеры существующих ЭС: WILLARD (предсказание погоды), PLANT
(оценки будущего урожая), ECON (экономические прогнозы).
• Планирование – нахождение планов действий для объектов, способных выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности.
Примеры существующих ЭС: STRIPS (планирование поведения робота), ISIS (планирование промышленных заказов), MOLGFN (планирование эксперимента).
• Обучение – процесс диагностирования ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью компьютера и подсказки правильного решения.
Такие системы аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, а затем в ходе работы способны диагностировать слабости в знаниях обучаемых и находить соответствующие средства их ликвидации. Кроме того, они планируют процесс общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний.
Примеры существующих ЭС: PROUST (обучение языку программирования Pascal); обучение языку программирования LISP в системе "Учитель LISP".
· Управление. Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.
Например: помощь в управлении газовой котельной — GAS; управление системой календарного планирования Project Assistant и др.
· Поддержка принятия решений — совокупность процедур, обеспечивающая принимающего решения индивидуума необходимой информацией и рекомендациями, облегчающими процесс принятия решения. Эти ЭС помогают специалистам выбрать и/или сформировать нужную альтернативу среди множества выборов при принятии ответственных решений.
Например: выбор стратегии выхода фирмы из кризисной ситуации — CRYSIS; помощь в выборе страховой компании или инвестора — CHOICE и др.
