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.
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. Сложность
этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учета временного контекста.
Пример 16.7:
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. Основные проблемы здесь – получение четкого структурного описания знаний об объекте и проблема "следа". Для организации эффективного проектирования и, в еще большей степени, перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения.
Пример 16.8:
проектирование конфигураций ЭВМ VAX – 11/780 в системе XCON (или R1), проектирование БИС – CADHELP;
синтез электрических цепей – SYN и др.
Прогнозирование. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров "подгоняются" под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками.
Пример 16.9:
504
предсказание погоды – система WILLARD; оценки будущего урожая – PLANT; прогнозы в экономике – ECON 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.
Пример 16.10:
планирование поведения робота – STRIPS; планирование промышленных заказов – ISIS; 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. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний.
Пример 16.11:
обучение языку программирования Лисп в системе "Учитель Лиспа";
система PROUST – обучение языку Паскаль и др.
В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа, и на системы, решающие задачи синтеза. Основное отличие задач анализа от задач синтеза заключается в следующем: если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально строится из решений компонентов или подпроблем. Задача анализа – это интерпретация данных, диагностика; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование. Комбинированные задачи: обучение, мониторинг, прогнозирование.
Классификация по связи с реальным временем
Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны.
Пример 16.12. Диагностика неисправностей в автомобиле.
Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.
Пример 16.13. Микробиологические ЭС, в которых
снимаются лабораторные измерения с технологического процесса один раз в 4 - 5 ч (производство лизина, например)
и анализируется динамика полученных показателей по отношению к предыдущему измерению.
Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых данных.
Пример 16.14. Управление гибкими производственными комплексами, мониторинг в реанимационных палатах и т.д.
Пример инструментария для разработки динамических систем – G2[5].
Классификация по типу ЭВМ
На сегодняшний день существуют:
ЭС для уникальных стратегически важных задач на суперЭВМ (Эльбрус, CRAY, CONVEX и
др.);
ЭС на ЭВМ средней производительности (типа ЕС ЭВМ, mainframe); ЭС на символьных процессорах и рабочих станциях (SUN, APOLLO); ЭС на мини- и супермини-ЭВМ (VAX, micro-VAX и др.);
ЭС на персональных компьютерах (IBM PC, MAC II и подобные).
Классификация по степени интеграции с другими программами
Автономные ЭС работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфически "экспертных" задач, для решения которых не требуется привлекать традиционные методы обработки данных (расчеты, моделирование и т.д.).
Гибридные ЭС представляют программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (например, математическую статистику, линейное программирование или системы управления базами данных) и средства манипулирования знаниями. Это может быть
интеллектуальная надстройка над ППП или интегрированная среда для решения сложной задачи с элементами экспертных знаний.
Несмотря на внешнюю привлекательность гибридного подхода, следует отметить, что разработка таких систем являет собой задачу, на порядок более сложную, чем разработка автономной ЭС. Стыковка не просто разных пакетов, а разных методологий (что происходит в гибридных системах) порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей.
ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Традиционные языки программирования
В эту группу инструментальных средств входят традиционные языки программирования (С, C++, Basic, SmallTalk, Fortran и т.д.), ориентированные в основном на численные алгоритмы и слабо подходящие для работы с символьными и логическими данными. Поэтому создание систем искусственного интеллекта на основе этих языков требует большой работы программистов. Однако большим достоинством этих языков является высокая эффективность, связанная с их близостью к традиционной машинной архитектуре. Кроме того, использование традиционных языков программирования позволяет включать интеллектуальные подсистемы (например, интегрированные экспертные системы) в крупные программные комплексы общего назначения. Среди традиционных языков наиболее удобными считаются объектно-ориентированные (SmallTalk, C++). Это связано с тем, что парадигма объектно-ориентированного программирования тесно связана с фреймовой моделью представления знаний. Кроме того, традиционные языки программирования используются для создания других классов инструментальных средств искусственного интеллекта.
Языки искусственного интеллекта
Это прежде всего Лисп (LISP) и Пролог (Prolog) [8] – наиболее распространенные языки, предназначенные для решения задач искусственного интеллекта. Есть и менее распространенные языки искусственного интеллекта, например РЕФАЛ, разработанный в России. Универсальность этих языков меньшая, нежели традиционных языков, но ее потерю языки искусственного интеллекта компенсируют богатыми возможностями по работе с символьными и логическими данными, что крайне важно для задач искусственного интеллекта. На основе языков искусственного интеллекта создаются специализированные компьютеры (например, Лисп-машины), предназначенные для решения задач искусственного интеллекта. Недостаток этих языков – неприменимость для создания гибридных экспертных систем.
Специальный программный инструментарий
В эту группу программных средств искусственного интеллекта входят специальные инструментарии
общего назначения. Как правило, это библиотеки и надстройки над языком искусственного интеллекта Лисп: КЕЕ (Knowledge Engineering Environment), FRL (Frame Representation Language), KRL (Knowledge Represantation Language), ARTS и др. [1,4,7,8,10], позволяющие пользователям работать с заготовками экспертных систем на более высоком уровне, нежели это возможно в обычных языках искусственного интеллекта.
"Оболочки"
Под "оболочками" (shells) понимают "пустые" версии существующих экспертных систем, т.е. готовые экспертные системы без базы знаний. Примером такой оболочки может служить EMYCIN (Empty MYCIN – пустой MYCIN) [8], которая представляет собой незаполненную экспертную систему MYCIN. Достоинство оболочек в том, что они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Требуется только специалист(ы) в предметной области для заполнения базы знаний. Однако если некоторая предметная область плохо укладывается в модель, используемую в некоторой оболочке, заполнить базу знаний в этом случае весьма не просто.
16.3. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Этапы разработки Этап 1: выбор подходящей проблемы
Этап 2: разработка прототипной системы Этап 3: развитие прототипа до промышленной ЭС Этап 4: оценка системы Этап 5: стыковка системы Этап 6: поддержка системы
ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ
Разработка программных комплексов экспертных систем как за рубежом, так и в нашей стране находится на уровне скорее искусства, чем науки. Это связано с тем, что долгое время системы искусственного интеллекта внедрялись в основном во время фазы проектирования, а чаще всего разрабатывалось несколько прототипных версий программ, прежде чем был получен конечный продукт. Такой подход действует хорошо в исследовательских условиях, однако в коммерческих условиях он является слишком дорогим, чтобы оправдать коммерчески жизненный продукт.
Процесс разработки промышленной экспертной системы, опираясь на традиционные технологии [4,8,10], можно разделить на шесть более или менее независимых этапов (рис. 16.7), практически не зависимых от предметной области.
Рис. 16.7. Этапы разработки ЭС
Последовательность этапов дана для общего представления о создании идеального проекта. Конечно, последовательность эта не вполне фиксированная. В действительности каждый последующий этап разработки ЭС приносит новые идеи, которые могут повлиять на предыдущие решения и даже привести к их переработке. Именно поэтому многие специалисты по информатике весьма критично относятся к методологии экспертных систем. Они считают, что расходы на разработку таких систем очень большие, время разработки слишком длительное, а полученные в результате программы ложатся тяжелым бременем на вычислительные ресурсы.
В целом за разработку экспертных систем целесообразно браться организации, где накоплен опыт по автоматизации рутинных процедур обработки информации, например:
информационный поиск; сложные расчеты; графика; обработка текстов.
Решение таких задач, во-первых, подготавливает высококвалифицированных специалистов по информатике, необходимых для создания интеллектуальных систем, во-вторых, позволяет отделить от экспертных систем неэкспертные задачи.
ЭТАП 1: ВЫБОР ПОДХОДЯЩЕЙ ПРОБЛЕМЫ
Этот этап включает деятельность, предшествующую решению начать разрабатывать конкретную ЭС. Он включает:
определение проблемной области и задачи; нахождение эксперта, желающего сотрудничать при решении проблемы, и назначение коллектива разработчиков;
определение предварительного подхода к решению проблемы; анализ расходов и прибыли от разработки; подготовку подробного плана разработки.
Правильный выбор проблемы представляет, наверное, самую критическую часть разработки в целом. Если выбрать неподходящую проблему, можно очень быстро увязнуть в "болоте" проектирования задач, которые никто не знает, как решать. Неподходящая проблема может также привести к созданию экспертной системы, которая стоит намного больше, чем экономит. Дело будет обстоять еще хуже, если разработать систему, которая работает, но не приемлема для пользователей. Даже если разработка выполняется самой организацией для собственных целей, эта фаза является подходящим моментом для получения рекомендаций извне, чтобы гарантировать удачно выбранный и осуществимый с технической точки зрения первоначальный проект.
При выборе области применения следует учитывать, что если знание, необходимое для решения задач, постоянное, четко формулируемое и связано с вычислительной обработкой, то обычные алгоритмические программы, по всей вероятности, будут самым целесообразным способом решения проблем в этой области.
Экспертная система ни в коем случае не устранит потребность в реляционных базах данных, статистическом программном обеспечении, электронных таблицах и системах текстовой обработки. Но если результативность задачи зависит от знания, которое является субъективным, изменяющимся, символьным или вытекающим частично из соображений здравого смысла, тогда область может обоснованно выступать претендентом на экспертную систему.
Приведем некоторые 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; сниженная производительность, поскольку задача требует полного анализа сложного набора
условий, а обычный специалист не в состоянии просмотреть (за отведенное время) все эти условия; большое расхождение между решениями самых хороших и самых плохих исполнителей;
наличие конкурентов, имеющих преимущество в том, что они лучше справляются с
508