Файл: ais_33.docx

Взаимодействие пользователя с экспертной системой осуществляется через интерфейс с пользователем. В программах, реализующих интерфейс с пользователем, происходит преобразование (трансляция) предложений естественного языка (или другого проблемно-ориентированного языка непроцедурного типа) на внутренний язык представления знаний данной экспертной системы.

Рабочая память(РП) – область памяти, в которой хранится множество фактов, описывающих текущую ситуацию, и все пары атрибут-значение, которые установлены к определенному моменту. (Применительно к продукционной модели)

Описание задачи пользователя на выбранном языке представления знаний поступает в подсистему логического вывода, которая использует информацию из БЗ, генерирует рекомендации по решению искомой задачи. Основу БЗ составляют факты и правила. В подсистеме логического вывода реализуется некоторая стратегия выбора соответствующего факта из БЗ, которая зависит от способа представления знаний в ЭС и характера решаемых задач.

Для продукционной модели представления знаний характерно, что БЗ отделена от механизма вывода. Подсистема логического вывода при этом включает компоненту вывода и управляющую компоненту. Управляющая компонента определяет порядок применения правил, а также устанавливает факты, которые могут быть изменены в случае продолжения работы. Действие компоненты вывода основано на применении правила вывода, называемого ModusPonendoPonens, которое означает, по сути, следующее: если в РП есть фактA, и имеется правило «ЕслиA, тоB», то фактBпризнается истинным и заносится в РП.

В семантических сетях БЗ не отделена от механизмов вывода. Процедура вывода обычно представляет совокупность процедур обработки сети.

Модуль отображения и объяснения решениядемонстрирует промежуточные и окончательные решения задачи и объясняет пользователю действия системы. Считается, что если метод рассуждений не может быть объяснен пользователю, то он должен быть признан неудовлетворительным. Я не согласен.

Функция модуля приобретения знанийсостоит в поддержке процесса извлечения знаний о соответствующей узкоспециализированной предметной области. Эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из предметной области.

Различают предметно-ориентированные ЭС и ЭС-оболочки. ЭС-оболочки предназначены для наполнения любым предметным знанием.

Второй вариант ответа на этот же вопрос:

Структура ЭС

Экспертные системы имеют две категории пользователей и два отдельных “входа”, соответствующих различным целям взаимодействия пользователей с ЭС:

1)обычный пользователь (эксперт), которому требуется консультацияЭС- диалоговый сеанс работы с ней, в процессе которой она решает некоторую экспертную задачу. Диалог с ЭС осуществляется черездиалоговый процессор- специальную компоненту ЭС. Существуют две основные формы диалога с ЭС- диалог на ограниченном подмножестве естественного языка ( с использованием словаря-меню (при котором на каждом шаге диалога система предлагает выбор профессионального лексикона экспертов) и диалог на основе из нескольких возможных действий);

2)экспертная группа инженерии знаний, состоящая из экспертов в предметной области и инженеров знаний. В функции этой группы входит заполнение базы знаний, осуществляемое с помощью специализированной диалоговой компоненты ЭС - подсистемыприобретения знаний, которая позволяет частично автоматизировать этот процесс.

Подсистема приобретения знаний

Подсистема приобретения знаний предназначена для добавления в базу знаний новых правил и модификации имеющихся. В ее задачу входит приведение правила к виду, позволяющему подсистеме вывода применять это правило в процессе работы. В более сложных системах предусмотрены еще и средства для проверки вводимых или модифицируемых правил на непротиворечивость с имеющимися правилами.

База знаний

База знаний- наиболее важная компонента экспертной системы, на которой основаны ее «интеллектуальные способности». В отличие от всех остальных компонент ЭС, база знаний- «переменная » часть системы, которая может пополняться и модифицироваться инженерами знаний и опыта использование ЭС, между консультациями. Существует несколько способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной форме. Тем самым, в ЭС реализуется принципсимвольной природырассуждений, который заключается в том, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований.

Наиболее распространенный способ представления знаний - в виде конкретных фактов и правил, по которым из имеющихся фактов могут быть выведены новые.

Правилав базе знаний имеют вид:

ЕСЛИ А ТО S, где А-условие;S-действие. ДействиеSисполняется, если А истинно. Наиболее часто действиеS, так же, как и условие, представляет собой утверждение, которое может бытьвыведеносистемой (то есть становится ей известной), если истинно условие правила А.

Правила в базе знаний служат для представления эвристических знаний (эвристик), т.е. неформальных правил рассуждения, вырабатываемых экспертом на основе опыта его деятельности.

Действия, входящие в состав правил, могут содержать новые факты. При применении таких правил эти факты становятся известны системе, т.е. включаются в множество фактов, которое называется рабочим множеством. Если система не может вывести некоторый факт, истинность или ложность которого требуется установить, то система спрашивает о нем пользователя.

Существуют динамические и статические базы знаний. Динамическая база знаний изменяется со временем. Ее содержимое зависит и от состояния окружающей. Новые факты, добавляемые в базу знаний, являются результатом вывода, который состоит в применении правил к имеющимся фактам.

В системах с монотонным выводом факты, хранимые в базе знаний, статичны, то есть не изменяются в процессе решения задачи. В системах с немонотонным выводом допускается изменение или удаление фактов из базы знаний.

Подсистема вывода

2.4.1 Подсистема вывода, способы логического вывода

Подсистема вывода - программная компонента экспертных систем, реализующая процесс ее рассуждений на основе базы знаний и рабочего множества. Она выполняет две функции: во-первых, просмотр существующих фактов из рабочего множества и правил из базы знаний и добавление (по мере возможности) в рабочее множество новых фактов и, во-вторых, определение порядка просмотра и применения правил. Эта подсистема управляет процессом консультации, сохраняет для пользователя информацию о полученных заключениях, и запрашивает у него информацию, когда для срабатывания очередного правила в рабочем множестве оказывается недостаточно данных.

Цель ЭС - вывестинекоторый заданный факт, который называетсяцелевым утверждением, либоопровергнутьэтот. Целевое утверждение может быть либо «заложено» заранее в базу знаний системы, либо извлекается системой из диалога с пользователем.

Работа системы представляет собой последовательность шагов, на каждом из которых из базы выбирается некоторое правило, которое применяется к текущему содержимому рабочего множества. Цикл заканчивается, когда выведено либо опровергнуто целевое утверждение. Цикл работы экспертной системы иначе называется логическим выводомЛогический вывод может происходить многими способами, из которых наиболее распространенные - прямой порядоквыводаиобратный порядок вывода.

Прямой порядок вывода- от фактов, которые находятся в рабочем множестве, к заключению. Если такое заключение удается найти, то оно заносится в рабочее множество. Прямой вывод часто называют выводом, управляемым данными.

Эффективность той или иной стратегии вывода зависит от характера задачи и содержимого базы знаний. В системах диагностики чаще применяется прямой вывод, в то время как в планирующих системах более эффективным оказывается обратный вывод. В некоторых системах вывод основывается на сочетании обратного и ограниченно- прямого. Такой комбинированный метод получил название циклического.

механизм вывода включает в себя два компонента- один из них реализует собственно вывод, другой управляет этим процессом. Компонент вывода выполняет первую задачу, рассматривая имеющиеся правила и факты из рабочего множества и добавляя в него новые факты при срабатывании какого-нибудь правила. Управляющий компонент определяет порядок применения правил.