Файл: Макарова_Информатика_2000.doc

В таблице дополнительные столбцы предназначены для описания типа слота и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма; так образуют сети фреймов.

Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных.

Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-Of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов.

Пример 16.4. Например, в сети фреймов на рис. 16.2 понятие "ученик" наследует свойства фреймов "ребенок" и "человек", которые находятся на более высоком уровне иерархии. Так, на вопрос: "Любят ли ученики сладкое?" Следует ответ: "Да", так как этим свойством обладают все дети, что указано во фрейме "ребенок". Наследование свойств может быть частичным, так, возраст для учеников не наследуется из фрейма "ребенок", поскольку указан явно в своем собственном фрейме.

Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека [13], а также ее гибкость и наглядность.

Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Language) [1] и другие позволяют эффективно строить промышленные ЭС. Широко известны такие фреймо-ориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС [3, 8].

Рис. 16.2. Сеть фреймов

Формальные логические модели

Традиционно в представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов I порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Мы же опустим описание этих моделей по следующим причинам. Исчисление предикатов I порядка в промышленных экспертных системах практически не используется. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских "игрушечных" системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области.

В промышленных же экспертных системах используются различные ее модификации и расширения, изложение которых выходит за рамки данного учебника.

16.2. Экспертные системы: структура и классификация

Предметные области для экспертных систем

Обобщенная структура экспертной системы. Основные понятия и определения

Классификация экспертных систем

Инструментальные средства построения экспертных систем

ПРЕДМЕТНЫЕ ОБЛАСТИ ДЛЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

В нашей стране современное состояние разработок в области экспертных систем можно охарактеризовать как стадию всевозрастающего интереса среди широких слоев экономистов, финансистов, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, программистов, лингвистов. К сожалению, этот интерес имеет пока достаточно слабое материальное подкрепление – явная нехватка учебников и специальной литературы, отсутствие символьных процессоров и рабочих станций искусственного интеллекта, ограниченное финансирование исследований в этой области, слабый отечественный рынок программных продуктов для разработки экспертных систем.

Поэтому распространяются "подделки" под экспертные системы в виде многочисленных диалоговых систем и интерактивных пакетов прикладных программ, которые дискредитируют в глазах пользователей это чрезвычайно перспективное направление. Процесс создания экспертной системы требует участия высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, которых пока выпускает небольшое количество высших учебных заведений страны.

Современные экспертные системы широко используются для тиражирования опыта и знаний ведущих специалистов практически во всех сферах экономики. Традиционно знания существуют в двух видах – коллективный опыт и личный опыт.

Если большая часть знаний в предметной области представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), эта предметная область не нуждается в экспертных системах (рис. 16.3).

Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня (экспертов), если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область скорее всего нуждается в экспертной системе (рис. 16.4).

Рис. 16.3. Предметная область, не пригодная для создания экспертной системы

Рис. 16.4. Предметная область, пригодная для создания экспертной системы

ОБОБЩЕННАЯ СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

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

Обобщенная структура экспертной системы представлена на рис. 16.5. Следует учесть, что реальные экспертные системы могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой действительно экспертной системе, поскольку являют собой негласный канон на структуру современной экспертной системы.

Определим основные термины в рамках данного учебника.

Рис. 16.5. Структура экспертной системы

Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.

Инженер по знаниям - специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Синонимы: когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик.

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получения результатов.

База знаний (БЗ) – ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному). Параллельно такому "человеческому" представлению существует БЗ во внутреннем "машинном" представлении.

Решатель - программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы: дедуктивная машина, блок логического вывода.

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: "Как была получена та или иная рекомендация?" и "Почему система приняла такое решение?" Ответ на вопрос "как" – это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, т.е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос "почему" – ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад.

Интеллектуальный редактор БЗ – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок ("help" - режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.

В коллектив разработчиков ЭС входят как минимум четыре человека:

эксперт;

инженер по знаниям;

программист;

пользователь.

Возглавляет коллектив инженер по знаниям, это ключевая фигура при разработке систем, основанных на знаниях.

КЛАССИФИКАЦИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

Схема классификации

Класс "экспертные системы" сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям. Полезными могут оказаться следующие классификации (рис. 16.6).

Рис. 16.6. Классификация экспертных систем

Классификация по решаемой задаче

Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.

Пример 16.5 (все примеры далее из [7, 8, 10]):

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. Неисправность – это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является необходимость понимания функциональной структуры ("анатомии") диагностирующей системы.

Пример 16.6:

диагностика и терапия сужения коронарных сосудов – ANGY;

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

Смотрите также файлы

Лермонтов.doc

Лекция FrontPage.doc

Курсовая.docx

курсовая сцен.мастерство.doc

КУРСОВАЯ КАМНЕРЕЗЫ.doc

Файл: Макарова_Информатика_2000.doc

16.2. Экспертные системы: структура и классификация

Смотрите также файлы

Информация

Списки файлов

Дополнительно