ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ

Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.

Отёска стен и прирубка косяков - Когда на доме не достаёт окон и дверей, красивое высокое крыльцо ещё только в воображении, приходится подниматься с улицы в дом по трапу.

Дифференциальные уравнения второго порядка (модель рынка с прогнозируемыми ценами) - В простых моделях рынка спрос и предложение обычно полагают зависящими только от текущей цены на товар.

Технологии быстрого прототипирования.

1 2 34

При разработке экспертных систем используется концепция "быстрого прототипа". Суть ее в следующем: сначала создается не экспертная система, а ее прототип, который должен решать типичные задачи и требовать на свою разработку незначительное время. Этот прототип должен демонстрировать пригодность методов экспертной системы для данной области. В ходе работ по созданию экспертных систем сложилась определенная технология их разработки, включающая 6 этапов:

- идентификация;

- концептуализация

- формализация;

- выполнение;

- тестирование;

- опытная эксплуатация.

Прототипная система является усеченной версией экспертной системы, спроектированной для проверки правильности кодирования фактов, связей и стратегий рассуждения эксперта. Она также дает возможность инженеру по знаниям привлечь эксперта к активному участию в разработке экспертной системы и, следовательно, к принятию им обязательства приложить все усилия для создания системы в полном объеме. Объем прототипа - несколько десятков правил, фреймов или примеров. На рис. 2.2. изображены шесть стадий разработки прототипа и минимальный коллектив разработчиков, занятых на каждой из стадий. Приведем краткую характеристику каждой из стадий, хотя эта схема представляет грубое приближение к сложному итеративному процессу. Хотя любое теоретическое разделение бывает часто условным, осознание коллективом разработчиков четких задач каждой стадии представляется целесообразным. Роли разработчиков (эксперт, программист, пользователь и аналитик) являются постоянными на протяжении всей разработки. Совмещение ролей нежелательно.

Идентификация проблемы. Уточняется задача, планируется ход разработки прототипа экспертной системы, определяются: необходимые ресурсы (время, люди, ЭВМ и т.д.), источники знаний (книги, дополнительные эксперты, методики), имеющиеся аналогичные экспертные системы, цели (распространение опыта, автоматизация рутинных действий и др.), классы решаемых задач и т.д. Идентификация проблемы - знакомство и обучение коллектива разработчиков, а также создание неформальной формулировки проблемы. Средняя продолжительность 1 - 2 недели.

Извлечение знаний. Происходит перенос компетентности экспертов на инженеров по знаниям с использованием различных методов: анализ текстов, диалоги, экспертные игры, лекции, дискуссии, интервью, наблюдение и другие. Извлечение знаний - получение инженером по знаниям наиболее полного представления о предметной области и способах принятия решения в ней. Средняя продолжительность 1 -3 месяца.

Структурирование или концептуализация знаний. Выявляется структура полученных знаний о предметной области, т.е. определяются: терминология, список основных понятий и их атрибутов, отношения между понятиями, структура входной и выходной информации, стратегия принятия решений, ограничения стратегий и т.д. Концептуализация знаний - разработка неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста, которое отражает основные концепции и взаимосвязи между понятиями предметной области. Такое описание называется полем знаний. Средняя продолжительность этапа 2 - 4 недели.

Формализация. Строится формализованное представление концепций предметной области на основе выбранного языка представления знаний (ЯПЗ). Традиционно на этом этапе используются: логические методы (исчисления предикатов I порядка и др.), продукционные модели (с прямым и обратным выводом), семантические сети, фреймы, объектно-ориентированные языки, основанные на иерархии классов, объектов и др. Формализация знаний - разработка базы знаний на языке, который, с одной стороны, соответствует структуре поля знаний, а с другой - позволяет реализовать прототип системы на следующей стадии программной реализации. Все чаще на этой стадии используется симбиоз языков представления знаний, например, в системе ОМЕГА - фреймы + семантические сети + полный набор возможностей языка исчисления предикатов. Средняя продолжительность 1 - 2 месяца.

Реализация. Создается прототип экспертной системы, включающий базу знаний и остальные блоки, при помощи одного из следующих способов: программирование на традиционных языках типа Паскаль, Си и др., программирование на специализированных языках, применяемых в задачах искусственного интеллекта: LISP , FRL , SmallTalk и др., использование инструментальных средств разработки ЭС типа СПЭИС, ПИЭС, использование "пустых" ЭС или "оболочек" типа ЭКСПЕРТ, ФИАКР и др.

Реализация - разработка программного комплекса, демонстрирующего жизнеспособность подхода в целом. Чаще всего первый прототип отбрасывается на этапе реализации действующей ЭС. Средняя продолжительность 1 - 2 месяца.

Тестирование. Оценивается и проверяется работа программ прототипа с целью приведения в соответствие с реальными запросами пользователей. Прототип проверяется на: удобство и адекватность интерфейсов ввода-вывода, эффективность стратегии управления, качество проверочных примеров, корректность базы знаний. Тестирование - выявление ошибок в подходе и реализации прототипа и выработка рекомендаций по доводке системы до промышленного варианта. Средняя продолжительность 1 - 2 недели.

Вывод.

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 - сложное 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 поставленной задачей.

Системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом.

1. У них нет предубеждений.

2. Они не делают поспешных выводов.

3. Эти системы работают, систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.

4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются.

5. Системы, основанные на знаниях, устойчивы к “помехам”. Эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей. ЭС, не обремененные знаниями из других областей, по своей природе менее подвержены “шумам”. Со временем системы, основанные на знаниях, могут рассматриваться пользователями как разновидность тиражирования - новый способ записи и распространения знаний. Подобно другим видам компьютерных программ они не могут заменить человека в решении задач, а скорее напоминают орудия труда, которые дают ему возможность решат задачи быстрее и эффективнее.

6. Эти системы не заменяют специалиста, а являются инструментом в его руках.

Список используемой литературы

1. Амарселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 2005 г.

2. Моисеев В.Б. Представление знаний в интеллектуальных системах. Информатика и образование,. 2, 2003 г. с. 84-91

3. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: М. Наука, 2004 г.

4. Зубов В. В., Макушкин В. А., Оглоблин А. Г. Экспертная система диагностирования цифровых устройств и БИС. Средства связи, №3, 2000, с. 32-36.

5. Зубов В. В., Макушкин В. А. Экспертная система диагностирования цифровых устройств ДИЭКС на персональной ЭВМ.ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ НА ПЕРСОНАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРАХ, М.: МДНТП, 2005, с. 115-120.

6. Макушкин В. А., Щербицкий К. А. Экспертная система для контроля и диагностирования цифроаналоговых устройств. НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПЛАНИРОВАНИИ, УПРАВЛЕНИИ И В ПРОИЗВОДСТВЕ, М.: МДНТП, 2001, с. 121-125.

7. Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапт М. Д.Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 2003 г.

8. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2003г.

9. Володичев Д.С., Макушкин В.А. OMEGAMON - эффективная система управления вычислительными ресурсами. М: Научная сессия МФТИ-2004, том 12, с.199-201.

10. Муромцев Д.И. Введение в технологию экспертных систем. СПб: СПб ГУ ИТМО, 2005.

11. Минский М.Л. Фреймы для представления знаний. М.:Энергия, 2001.

12. Моделирование управления движением человека М.: СпортАкадемПресс, 2003. 360 с., сборник научных трудов под ред. Шестакова М. П. и Аверкина А. Н.

13. Люгер Д. Искусственный интеллект М.: Мир, 2006. 690 с.

14. Макаров И. М., Топчиев Ю. И. Робототехника. История и перспективы М.: Наука, МАИ, 2004. 350 с.

15. Ярушкина Н. Г Основы теории нечетких и гибридных систем Учебное пособие, М.: Финансы и статистика, 2004. 320 c.

16. Рыбина Г. В., Пышагин С. В., Смирнов В. В., Левин Д. Е., Душкин Р. В. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для поддержки разработки интегрированных экспертных систем учебное пособие, М.: МИФИ, 2001, 100 с.

17. Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS BHV-Санкт-Петербург, 2003 г., 606 стр.

18. И. Абдуллин. Программирование в промышленности. – М.: Логос. 2000г

19. Г. Долин. Что такое ЭС. – Компьютер Пресс, 2002 г.

20. К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энегроатомиздат, 2007.

21. В.О. Сафонов. Экспертные системы – интеллектуальные помощники специалистов. – СПб.: Санкт-Петербургская организация общества «Знания Росси», 2007.

22. К. Таусенд, Д. Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика. 2005.

23. Н. Убейко. Экспертные системы. – М.: МАИ, 2002.

1 2 34