Экспертные и учебные системы


Экспертная порядок - это программа, которая ведет себя как эксперту в некоторой, обычно узкой практический области. Типичные применения экспертных систем содержат в себе такие задачи, как медицинская диагностика, локализация неисправностей в оборудовании и интерпретация результатов измерений.

Экспертные системы должны разгадывать задачи, которые требуют для своего приговор экспертных знаний в некоторой конкретной области. В той или бесстрастный форме экспертные системы должны организовать эти знания. Поэтому их также называют системами, основанными для знаниях. Однако не всякую систему, основанную для знаниях, дозволено испытывать как экспертную.

Экспертная порядок должна также мочь определенным образом поручать свое обычай и приманка решения пользователю, беспричинно же, как это делает эксперт-людин. Это наипаче надо в областях, для которых характерная неопределенность, ложь информации (например, в медицинской диагностике). В этих случаях работоспособность к объяснению нужна для того, для повысить стадия доверия пользователя к советам системы, а также для того, для дать дерзать пользователю встречать статочный недостача в рассуждениях системы. В связи с этим в экспертных системах стоит предвидеть дружественное взаимодействие с пользователем, который делает для пользователя действие рассуждения системы "прозрачным".

Часто к экспертным системам выдвигают дополнительное воля - работоспособность организовать афера с неопределенностью и неполнотой. Информация о поставленной задаче может быть неполной или ненадежной; отношения между объектами предметной области могут быть приближенными. Например, может не быть полной уверенности в наличии у пациента некоторого симптома или в потому, который данные, полученные пребывание измерении, верные; лекарства может случаться причиной осложнения, хоть обычно этого не происходит. Во всех этих случаях необходимы рассуждения с использованием вероятностного подхода.

В самом общем случае для того, для построить экспертную систему, мы должны разработать механизмы выполнения следующих функций системы: решение задач с использованием знаний о конкретной предметной области возможно, пребывание этом возникнет необходимости организовать афера с неопределенностью; взаимодействие с пользователем, включая объяснения намерений и решений системы около дата и сообразно окончании процесса решения задачи.

Каждая из этих функций может быть далеко сложной и зависит после практический области, а также после разных практических требований. В процессе разработки и реализации могут следовательно разнообразные тяжелые проблемы.

Структура экспертной системы

При разработке экспертной системы принято разбирать ее для три основных модуля: база знаний; машина логического вывода; интерфейс с пользователем.

База знаний содержит знания, которые относятся к конкретной практический области, в обрубок числе отдельные факты, правила, который описывают или отношения явления, а также, возможно, методы, эвристики и разные идеи, которые относятся к решению задач в этой практический области.

Машина логического вывода умеет активно извлекать информацию, которая содержится в базе знаний.

Интерфейс с пользователем отвечает для бесперебойный мена информацией между пользователем и системой; он также дает пользователю дерзать замечать для процессом приговор задач, которые протекают в машине логического вывода.

Принято испытывать машину вывода и интерфейс как взаперти тонкий модуль, обычно називаний оболочкой экспертной системы, или, для сжатости, буржуазный оболочкой.

В описанной выше структуре собственное знание отделенные после алгоритмов, которые используют эти знания. Такое аквариум удобно сообразно следующим пониманиях. База знаний, по-видимому, зависит после конкретного додатка. С бесстрастный стороны, оболочка, сообразно крайней мере в принципе, независимая после дополнений. Таким образом, здравомыслящий род разработки экспертной системы для нескольких дополнений сводится к созданию универсальной оболочки, впоследствии чего для каждого додатка довольно подключить к системе новую базу знаний. Понятно, всетаки эти базы знаний должны вознаграждать тому же формализму который наволочка "понимает". Практический опыт показывает, который для сложных экспертных систем сценарий с одной оболочкой и многими базами знаний работает, не беспричинно гладко, как аппетит этого хотелось, для исключением тех случаев, если прикладные области далеко близки. Однако, даже буде переход после одной практический области к бесстрастный требует модификации оболочки то, сообразно крайней мере основные принципы ее построения обычно удается сохранить.

Для создания оболочки, с после которой дозволено проиллюстрировать основные идеи и методы в области экспертных систем, дозволено исполнять дальнейший план: •вибрати торжественный инструмент для представления знаний.

•розробити конструкция логического вывода, который отвечает этому формализму.

•додати средству взаимодействия с пользователем.

• Обеспечить дерзать работы в условиях неопределенность.

Учебные системы

Приобретение знаний реализуется с после двух функций: получение информации извне и ее систематизации. При этом в зависимости после способности системы учебы к логическим выводам возможны разные формы приобретения знаний, а также разные формы получаемой информации. Форма представления знаний для их использования определяется внутри системы, потому выкройка информации, который она может принимать, зависит после того, какие способности имеет порядок для формализации информации к уровню знаний. Если система, которая учится, подобный лишена такой способности, то индивидуальность принужден давно подготовить все, вплоть давно формализации информации, то есть чем выше способности машины к логическим выводам, тем меньшая нагрузка для человека.

Функции, необходимые системе, который учится, для приобретения знаний, различаются в зависимости после конфигурации системы. В дальнейшем пребывание рассмотрении систем инженерии знаний предусматривается, который Существует порядок с конфигурацией, показанной для рис, 1.1, который включает базу знаний и конструкция логических выводов, который использует эти знания пребывание решении задач. Если основание знаний пополняется знаниями о стандартной форме их представления, то этими знаниями также дозволено воспользоваться. Следовательно, после функций учебы надо перемена полученной извне информации в знание и пополнение ими базы знаний.

Рис.1 Базовая конструкция систем обработки знаний

Можно предложить следующую классификацию систем приобретения знаний, которое аминь показывать для работоспособность системы к восприятию знаний в разных форматах, которые качественно различаются между собой и способностью давно формализации.

Список литературы

С. М. Шалютин “Искусственный интеллект”, М.: Мысль, 1985

А. Ендрю “Искусственный интеллект”, М.: Мир, 1985

Н. Винер “Кибернетика”, М.: Наука, 1983

М. Клаус “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963

В.Л. Стефанюк “Экспертные системы и их приложение”: Курс лекций.

“Новости искуственного интелекта”, Москва – 1993. “Вычислительная техника и ее приложение”: Москва 1989р. №2