IV. Разработка и проектирование ИИС

1. Этапы проектирования ИИС

Существуют различные взгляды на определение числа этапов проектирования интеллектуальных систем. Это зависит от многих факторов, в частности от характера функций будущей интеллектуальной системы, области использования, наличия развитых инструментальных средств и т. д.

Процесс построения систем ИИ можно разделить на пять этапов (см.Рис.4.1.1.).

Рис.4.1.1. Этапы проектирования ИИ

1. Идентификация определения задач и идентификация их характеристик. Разрабатывается техническое задание на проектируемую систему, ограничивается круг пользователей системы.

2. Выделение главных концепций предметной области, которые отражают знания круга экспертов. Инженер знаний определяет формальные средства представления знаний и процедуры получения решений. Выявляются и формулируются понятия, определяющие выбор характерной схемы представления знаний эксперта о предметной области. Основным источником знанийо проблемной области является человек-эксперт, книги, технологические описания, инструкции, документы, методы «мозгового штурма», методы автоматизированного заполнения БЗ. Другим важным источником знаний является Интернет (традиционный поиск необходимой информации и знаний, а также интеллектуальные агенты (программные роботы)).

3. Выбор формализма представления знаний и определение механизма вывода решений. Разработанная структура для представления знаний является основой для реализации следующего этапа — непосредственного построения базы знаний системы.

4. Выбор или разработка языка представления знаний. После того как правила сформулированы и представлены на выбранном языке представления, они заносятся инженером знаний в БЗ.

5. Тестирование системы путем решения конкретных проверочных задач.

Этапы создания интеллектуальных систем не являются четко очерченными и подробно регламентированными. Между некоторыми из них трудно провести временную и содержательную границу. Они в какой-то степени приблизительно описывают процесс проектирования интеллектуальных систем.

2. Стадии существования ИИС

Стадии существования интеллектуальных систем (или жизненные циклы системы) соответствуют уровню готовности системы, завершенности ее функциональных возможностей, реализуемых инструментарием. Определяют следующие стадии существования интеллектуальных систем: демонстрационный прототип; исследовательский прототип; действующий прототип; промышленная система; коммерческая система.

Демонстрационный прототип — это состояние разработанности системы, когда она решает некоторую часть проблемных задач. При разработке демонстрационного прототипа стремятся достичь противоречивых целей: с одной стороны, система на стадии демонстрационного прототипа должна выполнять задачи, которые бы довольно полно характеризовали ее возможности, с другой стороны, эту стадию стремятся пройти как можно быстрее. Работа демонстрационного прототипа может быть признана удовлетворительной, если он оперирует минимальным набором правил, достаточным для решения некоторых задач. Время разработки колеблется от двух месяцев до года.

Исследовательский прототип проектируется в течение 1,5...2 лет. На этой стадии развития системы ее БЗ уже содержит несколько сотен правил, которые достаточно адекватно описывают предметную область.

Действующий прототип интеллектуальных систем осуществляет качественный вывод решений на расширившемся пространстве правил, достигшем порядка 1000. Поэтому для вывода сложных решений требую большие ресурсы времени и памяти.

Промышленные системы обеспечивают высокий уровень качества решения проблем предметной области при значительных уменьшениях времени решения и требуемой памяти. Количество правил возрастает не столь значительно по сравнению с действующим прототипом. На этой стадии происходит преобразование действующего прототипа за счет расширения числа правил и совершенствования интеллектуальных систем на базе использования более эффективных, инструментальных средств. Это требует примерно 3... 4 года.

Коммерческая система предназначена в основном для продажи. Она является либо проблемно-ориентированной, либо проблемно-независимой.

3. Инструментальные средства проектирования ИИС

Несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем, можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:

· нисходящий (Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;

· восходящий (Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Для разработки ИИС раньше использовались логические языки (Пролог, Лисп и т. д.), а сейчас используются различные процедурные языки. Логико-математическое обеспечение разрабатывается как для самих модулей систем, так и для состыковки этих модулей. Однако в области лингвистики тоже существует множество проблем, например, для обеспечения работы системы в режиме диалога с пользователем на естественном языке необходимо заложить в систему алгоритмы формализации естественного языка, а эта задача оказалась куда более сложной, чем предполагалось на заре развития интеллектуальных систем. Еще одна проблема — постоянная изменчивость языка, которая обязательно должна быть отражена в системах искусственного интеллекта.

На проектирование и создание одной экспертной системы ранее требовалось 20-30 человек-лет. В настоящее время имеется ряд средств, ускоряющих создание. Эти средства называют инструментальными или инструментарием. Использование инструментальных средств разработки экспертных систем сокращает время, затрачиваемое на их создание, в 3-5 раз.

Инструментальное средство разработки экспертных систем – это язык программирования, используемый инженером знаний и/или программистом для построения экспертной системы. Этот инструмент отличается от обычных языков программирования тем, что обеспечивает удобные способы представления сложных высокоуровневых понятий.

По своему назначению и функциональным возможностям инструментальные программы, применяемые при проектировании экспертных систем, можно разделить на четыре большие категории:

1. Оболочки экспертных систем

Системы этого типа создаются, как правило, на основе какой-нибудь экспертной системы, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системы-прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и оставляются те, которые не имеют узкой специализации. Примером может служить система EMYCIN, созданная на основе прошедшей длительную «обкатку» системы MYCIN. В EMYCIN сохранен интерпретатор и все базовые структуры данных – таблицы знаний и связанные с ними механизм индексации. Оболочка дополнена специальным языком, улучшающим читабельность программ, и средствами поддержки библиотеки типовых случаев и заключений, выполненных по ним экспертной системой.

2. Языки программирования высокого уровня

Инструментальные средства этой категории избавляют разработчика от необходимости углубляться в детали реализации системы – способы эффективного распределения памяти, низкоуровневые процедуры доступа и манипулирования данными. Одним из наиболее известных представителей таких языков является OPS5. Этот язык прост в изучении и предоставляет программисту гораздо более широкие возможности, чем типичные специализированные оболочки. Следует отметить, что большинство подобных языков так и не было доведено до уровня коммерческого продукта и представляет собой скорее инструмент для исследователей. Осуществляется программирование на обычных языках (Паскаль, Си и др.), программирование на специализированных языках, применяемых в задачах искусственного интеллекта (LISP, FRL, SmallTalk и др.) и др.

3. Среда программирования, поддерживающая несколько парадигм

Средства этой категории включают несколько программных модулей, что позволяет пользователю комбинировать в процессе разработки экспертной системы разные стили программирования. Среди первых проектов такого рода была исследовательская программа LOOP, которая допускала использование двух типов представления знаний: базирующегося на системе правил и объектно-ориентированного. На основе этой архитектуры во второй половине 1980-х годов было разработано несколько коммерческих программных продуктов, из которых наибольшую известность получили KEE, KnowledgeCraft и ART. Эти программы предоставляют в распоряжение квалифицированного пользователя множество опций и для последующих разработок, таких как КАРРА и CLIPS, и стали своего рода стандартом. Однако освоить эти языки программистам далеко не так просто, как языки, отнесенные к предыдущей категории.

4. Дополнительные модули

Средства этой категории представляют собой автономные программные модули, предназначенные для выполнения специфических задач в рамках выбранной архитектуры системы решения проблем.

Глава V. Архитектура ИИС

5.1. Структура интеллектуальной системы

В зависимости от характера выполняемых функций и области действий эксперты выполняют несколько характерных задач, которые являются типичными: интерпретация, планирование, управление, проектирование, прогнозирование, диспетчирование и мониторинг, диагностика. Главное, эксперт способен обновлять свои знания (т. е. обучаться), объяснять действия, обосновывать решения, прогнозировать развитие ситуаций, активно взаимодействовать с внешней средой и воспринимать информацию различного характера, получать решения на основе имеющихся знаний, хранить в памяти необходимую информацию и фактографические данные. Анализ задач послужит ориентиром при рассмотрении архитектуры ИС, основанных на знаниях.

Таким образом, чтобы создать систему, работающую со знаниями и способную в какой-то мере заменить эксперта или помочь ему в принятии решений при управлении производством, необходимо стремиться заложить в архитектуру нашей системы возможности по реализации названных функций.

На Рис.5.1.1.. представлена обобщенная структура и компоненты интеллектуальной системы, а также ее окружение.

Рис.5.1.1. Структура интеллектуальных систем.

5.2. Структура БЗ и взаимодействие с другими компонентами интеллектуальной системы

Структурно БЗ можно организовать в виде двух основных подбаз - базы правил (БП) и базы данных (БД).

В БД хранится фактографическая информация о решаемых на объекте задачах и данные, которые относятся к указанной предметной области. БП определяет отношения между элементами данных, хранящихся в БД, на основе моделей представления знаний о предметной области, а также способы активизации этих знаний.

Таким образом, очень обобщенно можно говорить о двух уровнях представления знаний: первый уровень — фактографическая информация, данные; второй уровень — описания, отношения, правила и процедуры, определяющие способ манипулирования фактографической информации.

Помимо знаний о предметной области в БЗ должны храниться и другие типы знаний: модель мира системы, знания о пользователе, целях и т. д. Эти знания в основном содержатся на втором уровне представления в виде блоков или органических частей БП.

Во многих интеллектуальных системах, особенно работающих в реальном времени, реализуется уровень метазнаний, который необходим для обеспечения рационализации процессов оперирования знаниями в БЗ, уменьшения области поиска решения, сокращения время обработки информации. Метазнания - это знания системы о себе, т. е. знания о своих знаниях, их структуре и о принципах своего функционирования. На основе этих знаний на уровне метазнаний (в блоке метазнаний) среди имеющегося набора стратегий поиска определяется наиболее эффективная.

Рис.5.2.1. Обобщенная структура БЗ

При варианте структуры БЗ, представленном на Рис.5.2.1., функции интерпретатора правил, рациональным образом реализующего механизм вывода решений, по существу выполняет верхний уровень БЗ - метазнания (или блок метазнаний).

Необходимо подчеркнуть, что существуют различные варианты как организации самой БЗ, так и взаимодействия БЗ с другими компонентами ИС.

На Рис.5.2.2. приведен фрагмент системы ИИ, отражающий взаимодействие БЗ с основными модулями системы при поиске и генерации знаний. В БЗ представлена как фактографическая информация, так и правила, или эвристики.

Рис.5.2.2. Структура взаимодействия БЗ с основными компонентами ИИС для продукционных систем

Вывод решения либо генерация новых правил и знаний осуществляется с помощью блока вывода, который взаимодействует с метауровнем БЗ при интерпретации правил и данных БЗ.

Решение задачи и работа с правилами и данными осуществляются в специальном блоке - рабочей области. В рабочей области представляются описания запроса - или решаемой задачи, данные и правила из БЗ, процедуры или стратегия механизма вывода.

При использовании наиболее распространенных в настоящее время продукционных систем представления знаний возможен вариант структурной и функциональной организации основных компонентов системы, представленный на Рис.5.2.3.

Рис.5.2.3. Структура взаимодействия БЗ с основными компонентами ИС для продукционных систем.

5.3. Модели представления знаний в ИИС

Важным вопросом при создании БЗ является выбор способа представления знаний. Цель представления знаний — организация необходимой информации в такую форму, чтобы программа искусственного интеллекта имела легкий доступ к ней для принятия решений, планирования, узнавания объектов и ситуаций, анализа сцен, вывода заключений и других когнитивных функций.

Представление знаний в интеллектуальных системах осуществляется на основе:

1. Фреймов и семантических сетей

2. Продукционных и логических моделей

3. Моделей представления и формализации нечетких знаний

4. Нейронных сетей.

Знания в ИИС можно представить с помощью моделей двух типов: декларативных и процедурных. К типовым декларативным моделям относят семантические сети и фреймы, а типовым процедурным моделям – исчисления предикатов, системы продукций, нечёткая логика. На практике редко удаётся обойтись рамками одной модели при разработке ИИС, поэтому представление знаний получается сложным.

Семантическая сеть представляет собой ориентированный граф, вершинами которого являются информационные единицы, имеющие индивидуальные имена. В качестве информационной единицы могут выступать события, действия, обобщённые понятия или свойства объектов. Вершины графа соединяются дугой, если соответствующие информационные единицы находятся в каком-либо отношении.

Фрейм представляет собой структуру данных, дающую целостное представление об объектах, явлениях и их типах в виде абстрактных образов. Структура фрейма записывается в виде списка свойств (слотов). Каждый фрейм имеет

специальный слот, заполненный наименованием представляемой сущности, а другие заполнены значениями разнообразных атрибутов, ассоциирующихся с объектом.

Логика предикатов является расширением логики высказываний. Основным объектом здесь является переменное высказывание (предикат), истинность и ложность которого зависят от значения его переменных. Язык логики предикатов является более мощным по сравнению с языком логики высказываний. Он пригоден для формализации понятий многих проблемных областей.

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа ЕСЛИ(условие), ТО (действие).

Количественные данные (знания) могут быть неточными. Для учёта неточности лингвистических знаний используется формальный аппарат нечёткой алгебры. Одно из главных понятий в нечёткой логике – это понятие лингвистической переменной, которое определяется через нечёткие множества. Нечёткие множества позволяют учитывать субъективные мнения отдельных экспертов.

Нейронные сети – это направление компьютерной индустрии, в основе которого лежит идея создания ИИ по образу и подобию человеческого мозга. Существует большое количество различных алгоритмов обучения нейросетей, среди которых успешным признаётся идея генетических алгоритмов, которая состоит в имитации природных оптимизационных процессов, происходящих при эволюции живых организмов.

5.4. Обработка знаний и вывод решений в ИИС

Основными методами обработки знаний и вывода решений в ИИС являются:

I. Методы вывода и поиска решений в продукционных системах

1. Методы вывода на основе прямой и обратной цепочек

2. Общие методы поиска решений в пространстве состояний

-Методы перебора

-Поиск в глубину

-Поиск в ширину

-Поиск на основе стоимости дуг (Нахождение пути минимальной стоимости)

-Поиск с возвратом (бэктрекинг)

3. Эвристические методы поиска (для определения направления поиска используется оценочная функция)

4. Методы редукции

5. Методы поиска решений в больших пространствах состояний

- Методы порождения и проверки

- Методы последовательного уточнения сверху

- др.

II. Выводы на фреймах и в семантических сетях

III. Дедуктивные методы поиска решений

IV. Поиск решений в условиях неопределенности

1. Вероятностный вывод

2. Вывод на основе теории уверенности

3. Нечеткая логика и приближенные рассуждения

V. Вывод в нейронных сетях

5.5. Интеллектуальный интерфейс

Термин «пользовательский интерфейс» охватывает все аспекты взаимодействия между пользователем и ИИС. Он включает не только техническое и программное обеспечение, но также факторы, которые связаны с обеспечением использования, доступности и человеко-машинного взаимодействия. Развитие способностей и возможностей комфортного и качественного взаимодействия пользователя с системой, которая организует, предоставляет этот компонент, позволяет говорить об интеллектуальном интерфейсе. Подсистема интеллектуального интерфейса управляется программным обеспечением, называемым управляющая система интеллектуального интерфейса.

Виды интерфейса.

Взаимодействие на основе меню. При этом виде взаимодействия пользователь выбирает позицию или пункт из списка возможных выборов (меню) для того, чтобы функция была выполнена. Меню появляются в логическом порядке, начиная с главного меню и продвигаясь к локальным меню. Пункты меню могут включать команды, которые появляются в отдельных локальных меню или в меню с не командными пунктами. 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 перемещаться назад и вперед меню.

Командный язык. При это виде пользователь вводит команды. Многие команды включают комбинации глагол-существительное. Некоторые команды могут исполняться с функциональными ключами. Другим способом упрощения команд является использование макросов. Команды могут также вводиться голосом.

Вопросно – ответный вид интерфейса начинается с вопросов компьютера пользователю. Пользователь отвечает на вопросы фразой или предложением (или выбором пункта меню). Компьютер может подсказывать пользователю для прояснения или дополнительного ввода информации. В некоторых применениях порядок вопросов может быть обратным: пользователь задает вопросы, а компьютер дает ответы.

Формирование взаимодействия. Пользователь вводит данные или команды в обозначенные формы (поля). Заголовки формы (или отчета, или таблицы) служат подсказками для входа. Компьютер может представлять какой-то выход как результат, и пользователь может быть спрошен о продолжении интерактивного процесса.

Естественный язык. Взаимодействие человек – компьютер, которое подобно диалогу человека с человеком называетсяестественным языком. Сегодня диалог на естественном языке выполняется главным образом посредством клавиатуры. Такой диалог будет проводиться в будущем с использованием голоса для ввода и вывода информации. Главным ограничением использования естественного языка является по существу неспособность компьютера понимать естественный язык. Однако, достижения ИИ все больше повышают уровень диалога на естественном языке.

Графический пользовательский интерфейс. В графическом пользовательском интерфейсе объекты обычно представляются как пиктограммы (или символы) и пользователь непосредственно ими манипулирует. Новейшие операционные системы компьютеров и их приложения исключительно основаны на графике.

VI. Классификация ИИС

ИИС могут размещаться на каком-либо сайте, где пользователь задает системе вопросы на естественном языке (если это вопросно-ответная система) или, отвечая на вопросы системы, находит необходимую информацию (если это экспертная система). Но, как правило, ЭС в интернете выполняют рекламно-информационные функции (интерактивные баннеры), а серьезные системы (такие, как, например, ЭС диагностики оборудования) используются локально, так как выполняют конкретные специфические задачи.

Интеллектуальные поисковики отличаются от виртуальных собеседников тем, что они достаточно безлики и в ответ на вопрос выдают некоторую выжимку из источников знаний (иногда достаточно большого объема), а собеседники обладают «характером», особой манерой общения (могут использовать сленг, ненормативную лексику), и их ответы должны быть предельно лаконичными (иногда даже просто в форме смайликов, если это соответствует контексту).

ИИС:

· Экспертные системы

· Собственно экспертные системы (ЭС)

· Интерактивные баннеры (web + ЭС)

· Вопросно-ответные системы (в некоторых источниках «системы общения»)

· Интеллектуальные поисковики (например, система Старт)

· Виртуальные собеседники

· Виртуальные цифровые помощники

6.1. Экспертные системы

Экспертная система (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Это вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой узкой предметной области в форме базы знаний. Такие системы могут использоваться не экспертом для улучшения их способностей и возможностей в решении задач определенного класса в конкретной предметной области. ЭС могут быть использованы для распространения источников редких знаний. Эти системы могут иметь значительное влияние как на деятельность таких профессиональных консультантов, как финансовые аналитики, юристы, аудиторы и др., так и на организации и их менеджмент.

Внутри экспертной системы нет заранее заданного дерева вопросов, каждый следующий вопрос выбирается исходя из ответов на все предыдущие. Это позволяет исключить лишние вопросы и не выдавать варианты ответа, которые не приведут к каким-либо результатам. Отсутствие фиксированного дерева позволяет пользователю задавать приоритет вопросов, выбирая наиболее важные для себя аспекты в процессе поиска. В любой момент можно снова вернуться к вопросу и выбрать другой ответ без необходимости снова отвечать на остальные вопросы.

Экспертные системы имеют одно большое отличие от других ИИС: они не предназначены для решения каких-то универсальных задач, как например нейронные сети или генетические алгоритмы. Экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях – областях.

Рис.6.1.1. Экспертная система

Технологию построения ЭС (см. Рис.6.1.2.) часто называют инженерией знаний.

Рис.6.1.2. Процесс построения ЭС.

Характерными чертами ЭС являются:

· четкая ограниченность предметной области;

· способность принимать решения в условиях неопределенности;

· способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом;

· четкое разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода);

· способность пополнять базу знаний, возможность наращивания системы;

· результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложившейся ситуации, не уступающих решениям лучших специалистов;

· ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач;

· алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой;

· отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.

Классификации ЭС

· Собственно Экспертные системы

· Интерактивные баннеры (web + ЭС)

Интерактивные говорящие баннеры — это инфы или экспертные системы, предназначенные для размещения на внешних ресурсах.

Преимущества интерактивных баннеров:

· Повышенная привлекательность для потребителей — с необычным баннером хочется пообщаться.

· Продолжительный контакт с пользователем. Среднее время общения с баннером может составлять около 3 минут.

· Баннер может вести разных собеседников на разные страницы, в соответствии с их запросами и потребностями.

Классификация ЭС по связи с реальным временем:

· Статические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

· Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.

· Динамические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Структура ЭС:

На Рис.6.1.3. ниже представлена каноническая структура экспертной системы динамического типа:

Рис.6.1.3. Структура ЭС

· механизм логического вывода, называемый также интерпретатором, решателем;

· рабочую память (РП), называемую также рабочей базой данных (БД);

· базу знаний (БЗ);

· подсистему приобретения и пополнения знаний;

· подсистему объяснения;

· подсистему диалога;

· подсистему взаимодействия с внешним миром.

Механизм логического вывода (МЛВ) предназначен для получения новых фактов на основе сопоставления исходных данных из рабочей памяти и знаний из базы знаний. Механизм логического вывода реализует алгоритмы прямого и/или обратного вывода и формально может быть представлен четверкой:

Механизм вывода является мозгом ЭС, его также называют управляющая структура или интерпретатор правил (в ЭС, основанных на правилах).

Эта компонента является в основном компьютерной программой, которая обеспечивает методологию для рассуждения об информации в БЗ и в рабочей области, а также для формулирования заключений. Она обеспечивает указания о том, как использовать знания системы при реализации аренды (расписания запланированных действий в рабочей области), которая организует и управляет шагами, предпринимаемыми для решения задачи.

Механизм вывода имеет два главных элемента:

- Интерпретатор, который выполняет выбранные позиции аренды, используя соответствующие правила БЗ.

- Планировщик, который поддерживает управление агендой. Он оценивает результаты используемых правил вывода в свете их приоритетов или других критериев в агенде.

Рабочая память предназначена для хранения исходных и промежуточных фактов решаемой в текущий момент задачи. Как правило, размещается в оперативной памяти ЭВМ и отражает текущее состояние предметной области в виде фактов с коэффициентами уверенности (КУ) в истинности этих фактов.

Ценность всей экспертной системы как законченного продукта на 90% определяется качеством созданной базы знаний. Как правило, БЗ ЭС содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты. В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке Пролог— язык и система логического программирования) с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.

Подсистема приобретения и пополнения знаний автоматизирует процесс наполнения экспертной системы знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом, и адаптации базы знаний системы к условиям ее функционирования. Адаптация экспертной системы к изменениям в предметной области реализуется путем замены правил или фактов в базе знаний.

Подсистема объяснения объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату. Возможность объяснять свои действия является одним из самых важных свойств экспертной системы, так как:

· повышается доверие пользователей к полученным результатам;

· облегчается отладка системы;

· создаются условия для пользователей по вскрытию новых закономерностей предметной области;

· объяснение полученных выводов может служить средством поиска точки в парето-оптимальном множестве решений.

В настоящее время на практике все СО реализуются на одних и тех же принципах в основном двумя способами:

- фиксацией событий и состояний с помощью заготовленных текстов на естественном языке;

- трассировкой рассуждений, обратным развертыванием дерева целей с указанием подцелей.

При реализации каждого из этих способов предварительно выделяются ситуации, факты и узлы перехода в новые состояния, требующие объяснений. Им ставится в соответствие некоторый текст объяснения.

Структура экспертной системы была бы неполной без подсистемы диалога. Подсистема диалога ориентирована на организацию дружественного интерфейса со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и в ходе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

Факты и правила в экспертной системе не всегда либо истинны, либо ложные. Иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется «коэффициентом доверия».

Коэффициент доверия – это число, которое означает вероятность или степень уверенности, с которой можно считать данный факт или правило достоверным или справедливым. Данный коэффициент является оценкой степени доверия к решению, выдаваемому экспертной системой. Такая оценка, например, может проводиться по схеме Шортлиффа.

Режимы функционирования ЭС:

1. Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.

2. Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

Табл.6.1.1.

Основные классы решения задач, решаемые ЭС

Класс	На решение какой задачи направлена
Интерпретация	Выявление описаний ситуации из наблюдений
Предсказание	Выявление похожих последствий в данной ситуации.
Диагностика	Выявление неисправности системы через наблюдения.
Проектирование	Конфигурирование и разработка объектов, удовлетворяющих определенным требованиям.
Планирование	Разработка планов для достижения целей.
Мониторинг	Сравнение наблюдений с планами, сигнализируя об отклонениях и исключениях.
Отладка	Выявление и устранение неисправностей.
Управление	Интерпретирование, предсказывание восстановление и мониторинг поведения системы.

Некоторые ЭС принадлежат к двум или более из этих категорий. Дадим краткое описание каждой их этих категорий.

Системы интерпретации выявляют описания ситуации из наблюдений. Это категория включает наблюдения, понимание речи, анализ образов, интерпретацию сигналов и многие другие виды интеллектуального анализа. Система интерпретации объясняют наблюдаемые данные путем присвоения им символических значений, описывающих ситуацию.

Системы предсказания включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование.

Системы диагностики включают диагностику в медицине, электронике, механике и программном обеспечении. Диагностирующие системы обычно соотносят наблюдаемые поведенческие отклонения с причинами, лежащими в основе.

Системы проектирования разрабатывают конфигурации объектов, которые удовлетворяют определенным требованиям задачи проектирования. Такие задачи включают конструирование зданий, планировка расположения оборудования и др. Эти системы конструируют различные взаимосвязи описаний объектов друг с другом и проверяют, удовлетворяют ли эти конфигурации установленным ограничениям и требованиям.

Системы планирования специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование. Они также работают с кратко и долгосрочным планированием в управлении проектами, маршрутизация, коммуникация, разработка продукт а, военные приложения, производственное и финансовое планирование.

Системы мониторинга сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели. Эти решающие выявления соответствуют потенциальным недостаткам на предприятии. Существует много компьютерных систем мониторинга: от контроля движения воздушных потоков до задач управления сбором налогов.

Системы управления и контроля адаптивно управляют всеобщим поведением системы. Для осуществления этого система управления должна периодически интерпретировать текущую ситуацию, предсказывать будущее, диагностировать причины ожидаемых проблем, формулировать план устранения этих проблем и осуществлять мониторинг его выполнения для обеспечения успеха.

Наиболее известные/распространённые ЭС:

· CLIPS — популярная ЭС (public domain)

· OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов

· MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.

· HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.

Первую ЭС под названием Dendral разработали в Стэнфорде в конце 1960-х гг. Она определяла строение органических молекул по химическим формулам и спектрографическим данным о химических связях в молекулах. Ценность Dendral заключалась в следующем: органические молекулы, как правило, очень велики и поэтому число возможных структур этих молекул также велико; благодаря эвристическим знаниям экспертов-химиков, заложенных в ЭС, правильное решение из миллиона возможных находилось всего за несколько попыток. Принципы и идеи, заложенные в Dendral оказались настолько эффективными, что они до сих пор применяются в химических и фармацевтических лабораториях по всему миру. ЭС Dendral одной из первых использовала эвристические знания специалистов для достижения уровня эксперта в решении задач, однако методика современных экспертных систем связана с другой разработкой – Myсin. В ней использовались знания экспертов медицины для диагностики и лечения специального менингита и бактериальных инфекций крови. ЭС Mycin, также разработанная в Стэнфорде в середине 1970-х гг., одной из первых обратилась к проблеме принятия решений на основе ненадежной или недостаточной информации. Все рассуждения экспертной системы Mycin были основаны на принципах управляющей логики, соответствующих специфике предметной области. Многие методики разработки экспертных систем, использующиеся сегодня, были впервые разработаны в рамках проекта Mycin. MYCIN была ранней экспертной системой разработанной за 5 или 6 лет в начале 1970х годов в Стендфордском университете. Она была написана на Лиспе как докторская диссертация Edward Shortliffe под руководством Bruce Buchanan, Stanley N. Cohen и других. В этой же лаборатории была ранее создана экспертная система Dendral, но на этот раз внимание было акцентировано на использовании решающих правил с элементами неопределенности. MYCIN был спроектирован для диагностирования бактерий, вызывающих тяжелые инфекции, такие как бактериемия и менингит, а также для рекомендации необходимого количества антибиотиков в зависимости от массы тела пациента. Название системы происходит от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков. Также Mycin использовалась для диагностики заболеваний свертываемости крови.

Преимущества ЭС:

1. Постоянство

Человеческая компетенция ослабевает со временем. Перерыв в деятельности человека-эксперта может серьёзно отразиться на его профессиональных качествах.

2. Лёгкость передачи

Передача знаний от одного человека другому – долгий и дорогой процесс. Передача искусственной информации – это простой процесс копирования программы или файла данных.

3. Устойчивость и воспроизводимость результатов

Экспертные системы устойчивы к «помехам». Человек же легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей. Эксперт-человек может принимать в тождественных ситуациях разные решения из-за эмоциональных факторов. Результаты экспертной системы – стабильны.

4. Стоимость

Эксперты, особенно высококвалифицированные обходятся очень дорого. Экспертные системы, наоборот, сравнительно недороги. Их разработка дорога, но они дёшевы в эксплуатации.

Кроме того, эксперт–человек может принимать различные решения в тождественных ситуациях из-за эмоциональных факторов (влияние дефицита времени, влияние стресса).

Табл.6.1.2.

Сравнение человеческой и искусственной компетентности

Человеческая компетентность	Искусственная компетентность
Непрочная Трудно представляемая Трудно документируемая Непредсказуемая Дорогая	Постоянная Легко передаваемая Легко документируемая Устойчивая Приемлемая по затратам

Недостатки ЭС:

На сегодняшний день создано уже большое количество экспертных систем. С помощью них решается широкий круг задач, но исключительно в узкоспециализированных предметных областях. Как правило, эти области хорошо изучены и располагают более менее четкими стратегиями принятия решений. Сейчас развитие экспертных систем несколько приостановилось, и этому есть ряд причин:

· Передача экспертным системам «глубоких» знаний о предметной области является большой проблемой. Как правило, это является следствием сложности формализации эвристических знаний экспертов.

· Экспертные системы неспособны предоставить осмысленные объяснения своих рассуждений, как это делает человек. Как правило, экспертные системы всего лишь описывают последовательность шагов, предпринятых в процессе поиска решения.

· Отладка и тестирование любой компьютерной программы является достаточно трудоемким делом, но проверять экспертные системы особенно тяжело. Это является серьезной проблемой, поскольку экспертные системы применяются в таких критичных областях, как управление воздушным и железнодорожным движением, системами оружия и в ядерной промышленности.

· Экспертные системы обладают еще одним большим недостатком: они неспособны к самообучению. Для того, чтобы поддерживать экспертные системы в актуальном состоянии необходимо постоянное вмешательство в базу знаний инженеров по знаниям. Экспертные системы, лишенные поддержки со стороны разработчиков, быстро теряют свою востребованность.

· Эксперты могут непосредственно воспринимать комплекс входной сенсорной информации (визуальной, звуковой, осязательной, обонятельной и тактильной). ЭС – только символы. Хотя в отдельных направлениях разработки инженерных и производственных интеллектуальных систем получены реальные результаты определенной обработки сенсорной информации.

· Эксперты – люди могут охватить картину в целом, все аспекты проблемы и понять, как они соотносятся с основной задачей. ЭС стремится сосредоточить на самой задаче, хотя смежные задачи могут повлиять на решение основной.

· Люди, эксперты и не эксперты, имеют то, что мы называем здравым смыслом, или общедоступными знаниями. Это широкий спектр общих знаний о мире, о том, какие законы в нем действуют, т.е. знания, которыми каждый из нас обладает, приобретает из опыта и которыми постоянно пользуется. Из-за огромного объема знаний, образующих здравый смысл, не существует легкого способа встроить их в интеллектуальную программу. Знания здравого смысла включают знания о том, что вы знаете и чего не знаете.

Поэтому ЭС наиболее часто используются как советчики, в качестве консультантов или помощников ЛПР.

§2. Вопросно-ответные системы

Классификация Вопросно-ответных систем:

· Интеллектуальные поисковики (например, система Старт)

· Виртуальные цифровые помощники

· Виртуальные собеседники (ВС)

Виртуальные собеседники устанавливаются на сайт и общаются с его пользователями посредством текстового чата. У каждого инфа есть свой визуальный образ, который способен передавать эмоции инфа и делает общение с собеседником более личным и доверительным.

Структура виртуальных собеседников:

Первый компонент ВС – это пользовательский интерфейс, при помощи которого пользователь разговаривает с ВС. Пользовательский интерфейс представляет собой окошко со строкой ввода текста, репликами инфа и его визуальным образом. По сути, это Flash-приложение, которое легко и быстро устанавливается на любой сайт.

Второй компонент – это комплексная платформа, которая определяет поведение и словарный запас ВС. Помимо прочего, в комплексную платформу входит база знаний инфа - набор гибких сценариев с заданными вариантами вопросов и ответов на них. Дополнительно к базе знаний может быть подключена клиентская база данных с пользовательской информацией, откуда инф будет брать конкретные данные о товарах и услугах. В частности, это широко применяется при разработке инфов-продавцов.

Решаемые задачи:

ВС легко поддаются обучению и помогают решить множество задач, стоящих перед заказчиком. Они могут быть:

· консультантами, отвечающими на вопросы пользователей о представленных товарах и услугах;

· продавцами, помогающими подобрать нужный товар, услугу, тариф и т.п.;

· сотрудниками технической поддержки, помогающими пользователю решить возникшие технические проблемы;

· промоутерами, продвигающими новые товары и услуги;

· интересными собеседниками, вызывающими интерес, повышающими настроение и лояльность посетителей.

Сферы применения:

· Банки и страховые компании, которым важно иметь на сайте грамотного консультанта, способного оперативно рассказать все подробности о предоставляемых услугах;

· Интернет–магазины, которым важно помогать клиентам в выборе товаров, а также продвигать акции и распродажи;

· Интернет–порталы, которым необходимо привлекать внимание пользователей к их внутренним проектам;

· Организаторы мероприятий, которым важно информировать посетителей сайта о всех новостях и подробностях;

· Компании, оказывающие технические услуги, которым важно обеспечить круглосуточную техническую поддержку пользователей.

Преимущества виртуальных собеседников:

· Работоспособность: инф работает 24 часа в сутки 7 дней в неделю и может одновременно общаться с неограниченным количеством пользователей. Инф позволяет снизить нагрузку и расходы на call-центр, консультантов и специалистов технической поддержки.

· Доступность: инф снимает психологический барьер, стоящий перед пользователем при обращении за помощью; достаточно ввести фразу – и инф моментально даст грамотный совет. При этом пользователи относятся к инфу с доверием, поскольку он умеет поддерживать живой, непринужденный диалог и даже выражать эмоции в ответ на реплики пользователя.

· Простота работы: инф не требует от пользователя использования никаких дополнительных программ. В то же время инф не создает проблем и у заказчика: для установки инфа на сайт достаточно разместить на страницах специальный короткий код.

· Компетентность: инф легко поддается обучению, что позволяет заложить в него все важные вопросы, которые интересуют пользователей. Инф способен помогать пользователю в навигации по сайту, автоматически открывая необходимые страницы. При необходимости инф может сам инициировать диалоги на нужные темы.

· Внимательность: Инф записывает все разговоры с пользователями, и заказчик имеет к ним полный доступ. Записи разговоров полезны как с точки зрения дальнейшего обучения инфа, так и с точки зрения сбора ценной информации о пользователях и их интересах.

Использование ВС позволяет:

· Увеличить конверсию посетителей в клиентов: инф снимает мотивационный барьер между пользователем и сайтом, поскольку сразу вызывает доверие у пользователя и дает ему именно ту информацию, которая его интересует.

· Повысить лояльность посетителей: яркий, позитивный инф поддерживает живое общение с пользователем и вызывает у него самые положительные эмоции. Что важно, в сознании пользователя эти эмоции будут напрямую связаны с образом компании - заказчика инфа.

· Улучшить эффект от рекламной кампании и маркетинговых акций: инф привлекает к себе внимание пользователей и предоставляет им самую полную информацию о рекламируемом предмете.

· Снизить нагрузку на штатных консультантов, продавцов и сотрудников техподдержки: отвечая на часто возникающие и легко решаемые вопросы, инф экономит время и силы штатных специалистов, позволяя им сконцентрироваться на действительно важных проблемах.

· Повысить уровень обслуживания клиентов: инф позволяет выяснить, что интересует конкретного клиента, и предоставить ему то, что нужно!