Экспертные системы является одним из основных применений искусственного интеллекта. Искусственный интеллект - это один из разделов информатики, в котором рассматриваются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые считаются интеллектуальными. Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах, способных решать творческие задачи, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти (базы знаний) системы. Системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого класса задач, к которым относятся так называемые частично структурированные или неструктурированные задачи (задачи, слабо формализуются или не формализуются вообще).

 

Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида:

 

1. Образующие управленческие отчеты (выполняющих обработку данных: поиск, сортировка, фильтрация). Принятие решения осуществляется на основе сведений, содержащихся в этих отчетах.

 

2. Разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.

 

Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными или экспертными:

 

1. Модельные информационные системы предоставляют пользователю модели (математические, статистические, финансовые и др.), которые помогают обеспечить выработку и оценку альтернатив решения.

 

2. Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив пользователем за счет создания систем, основанных на знаниях, полученных от специалистов - экспертов.

 

Экспертные системы - это программы для компьютеров, аккумулирующие знания специалистов - экспертов в конкретных предметных областях, которые предназначены для получения приемлемых решений в процессе обработки информации. Экспертные системы трансформируют опыт экспертов в какой-либо конкретной области знаний в форму эвристических правил и предназначены для консультаций менее квалифицированных специалистов. Известно, что знания существуют в двух видах: коллективный опыт, личный опыт. Если предметная область представлена коллективным опытом (например, высшая математика), то эта предметная область не нуждается экспертных систем. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня и эти знания являются слабоструктурированных, то такая область нуждается экспертных систем. Современные экспертные системы нашли широкое применение во всех сферах экономики. База знаний является ядром экспертной системы. Переход от данных к знаниям является следствием развития информационных систем. Для хранения данных применяются базы данных, а для хранения знаний - базы знаний. В базе данных, как правило, сохраняются большие массивы данных с относительно небольшой стоимостью, а в базах знаний сохраняются небольшие по объему, но дорогие информационные массивы. База знаний - это совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы их представления. Наполнение базы знаний является одной из сложнейших задач, связанное с выбором знаний их формализацией и интерпретацией.

 

Экспертная система состоит из:

 

базы знаний (в составе рабочей памяти и базы правил), предназначенной для хранения исходных и промежуточных фактов в рабочей памяти (ее еще называют базой данных) и хранение моделей и правил манипулирования моделями в базе правил;

 

решателя задач (интерпретатора), который обеспечивает реализацию последовательности правил для решения конкретной задачи на основе фактов и правил, хранящейся в базах данных и базах знаний;

 

подсистемы объяснения, позволяет пользователю получить ответы на вопросы: «Почему система приняла такое решение?»;

 

подсистемы приобретения знаний, предназначенной как для добавления в базу знаний новых правил, так и модификации имеющихся правил;

 

интерфейса, комплекса программ, реализующих диалог пользователя с системой на стадии ввода информации, и получение результатов.

 

Функциональные возможности ЕС определяются двумя ее главными системными частями: средой развития и средой рекомендаций (рис. 11.1). Среда развития используется разработчиком ЕС для построения компонентов и размещения знаний в базе знаний (БЗ). Среда рекомендаций используется не экспертами для получения экспертных знаний и советов.

 

Три главные компоненты, которые проявляются в каждой ЕС - это БЗ, механизм заключения и пользовательский интерфейс. Хотя вообще ЕС могут содержать следующие компоненты:

 

• подсистема извлечения знаний;

 

• база знаний;

 

• механизм заключения;

 

• пользовательский интерфейс;

 

• рабочая область;

 

• подсистема объяснения;

 

• подсистема верификации знаний.

 

Экспертные системы отличаются от традиционных систем обработки данных тем, что в них, как правило, используется символьный способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решений. Для решения задач, слабо формализуются или не формализуются вообще, перспективными являются нейронные сети или нейрокомпьютеры. Основу нейрокомпьютеров составляют нейронные сети - иерархические организованные параллельные соединения адаптивных элементов - нейронов, которые обеспечивают взаимодействие с объектами реального мира так же, как и биологическая нервная система. Большие успехи использования нейросетей достигнуты при создании самообучающихся экспертных систем. Сеть налаживают, т.е. учат, пропуская через нее все известные решения и добиваясь получения необходимых ответов на выходе. Настройка заключается в подборе параметров нейронов. Часто используют специализированную программу обучения, которая занимается обучением сети. После обучения система готова к работе. Если в экспертную систему ее создатели заранее закладывают знания в определенной форме, то в нейронных сетях неизвестно даже разработчикам, как формируются знания в ее структуре в процессе обучения и самообучения, то есть сеть является «черным ящиком».

 

Нейрокомпьютеры, как системы искусственного интеллекта, весьма перспективными и могут бесконечно совершенствоваться в своем развитии. В настоящее время системы искусственного интеллекта в форме экспертных систем и нейронных сетей находят широкое применение при решении финансово-экономических проблем.


Загрузка...
Яндекс.Метрика Google+