Экспертные системы – программа, заменяющая экспертов предметной области.
Возможности:
1)знание, которое сложно описать
Области применения:
— интерпретация данных (ЭС Dendral) – определение структурной формулы ком.в-ва.
— система проспектор – оценка потенциальной рудоносности района Prospector.
2) диагностика
— Mycin – диагностика крови
3) мониторинг
— Reactor – помощь диспетчерам реакторов.
4) проектирование
XCON – подбор оптим-конфигурации компа.
Willard – прогноз погоды.
СТРУКТУРА ЭС
Наибольшей проблемой при разработке ЭС является извлечение знаний из эксперта. Для выявления знаний эксперта с ним взаимодействует инженер по знаниям.
Этапы разработки ЭС
- уточняется задача, планируется ход разработки, происходит знакомство и обучение членов коллектива. Продолжительность 1-2 недели.
- инженер получает представление о предметной области. Продолжительность 1-3 месяца.
- знание представляется в виде графов, таблицы, диаграммы или текста. Продолжительность 1-3 месяца.
- разработка базы знаний на языке представления знаний, 1-2 месяца.
- 1-2 месяца.
- проверка работы ЭС, 1-2 недели.
Средства разработки ЭС
- Языки программирования.
«+» большая скорость работы.
«-» языки не для высокоуровневых задач.
- языки искусственного интеллекта (Пролог, Лисп). Разработка проще.
- Оболочки экспертных систем.
Пример:
Цель ЭС— идентификация животных по различным признакам.
Животные делятся на птиц и млекопитающих Птицы делятся на страуса, пингвина, альбатроса. Млекопитающие делятся на хищников и копытных. К хищникам относятся гепард и тирг. К копытным относятся жираф и зебра.
Модели представления знаний
Требования в моделям знаний:
- общность, универсальность
- наглядность
- однородность
- открытость базы знаний (возможность удалять, добавлять и модифицировать базу знаний)
1. Формальные логические модели
Они основаны на исчислении предикатов первого порядка. Такая модель используется в прологе.
Is (X,human)^study (x,university) →is (x,student).
Достоинства: гарантирует получение надежного результата при увеличении размерности задачи; высокий уровень формализации
Недостатки: высокие требования к качеству и полноте знаний о предметной области; не наглядность
Применяется для теоретических исследований.
2. Продукционная модель
Знания представляются в виде продукции. Продукция: ЕСЛИ условие ТО действие
Достоинства: наглядность; легкость изменений и дополнений; простота механизмов вывода
Недостатки: при увеличении размерности, падает эффективность; сложность управления выводом; отличие от структур знаний, свойственных человеку.
