Информационные технологии экспертных систем и их основные компоненты

      Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

      Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними.

      Понятиями обычно выступают абстрактные или  конкретные объекты, а отношения  — это связи типа: «это», «имеет частью», «принадлежит», «любит».

      Характерной особенностью семантических сетей  является обязательное наличие трех типов отношений:

      1. Класс — элемент класса;

      2. Свойство — значение;         

      3. Пример элемента класса.

      Выделяют  несколько классификаций семантических  сетей:

      — по количеству типов отношений (однородные – с единственным типом отношений; неоднородные – с различными типами отношений);

      — по типам отношений (бинарные – в  которых отношения связывают  два объекта; n-арные – отношения, связывающие более двух понятий).

      Наиболее  часто в семантических сетях  используются следующие отношения:

      — связи типа «часть-целое»;

      — функциональные связи;

      — количественные;

      — пространственные;

      — временные;

      — атрибутные связи;

      — логические связи.

      Проблема  поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей  поставленному вопросу.

      Основное  преимущество этой модели – в соответствии современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток модели – сложность поиска вывода на семантической сети.

      Под фреймом понимается абстрактный  образ или ситуация. В психологии и философии известно понятие  абстрактного образа.

      Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа.  

      Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы - экземпляры, которые создаются для отображения  реальных ситуаций на основе поступающих  данных.

      Модель  фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

      — фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

      — фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

      — фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

      — фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

      Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических  сетей наследование свойств.

      Основным  преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.

      В представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов I порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских «игрушечных» системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области. В промышленных же экспертных системах используются различные ее модификации и расширения.

      Модели  знаний – продукционная, фреймовая, семантических сетей – обладают практически равными возможностями  представления знаний. Дополнительно  каждая модель знаний обладает следующими свойствами:

      — продукционная модель позволяет легко расширять и усложнять множество правил вывода;

      — фреймовая модель позволяет усилить вычислительные аспекты обработки знаний за счет расширения множества присоединенных процедур;

      — модель семантических сетей позволяет расширять список отношений между вершинами и дугами сети, приближая выразительные возможности сети к уровню естественного языка[4]. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      2. Основные компоненты информационных технологий экспертных систем 

      Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются: интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы[4]. 

      

      Рис.1 Основные компоненты информационной технологии экспертных систем 

      Рассмотрим  более подробно данные компоненты.

      Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи экспертной системы.

      Инженер по знаниям – специалист в области  искусственного интеллекта, выступающий в роли посредника между экспертом и базой знаний.

      Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с  экспертной системой как на стадии ввода информации и команд, так  и при получении выходной информации, т.е. менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее.

      Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным.

      Технология  экспертных систем предусматривает  возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения.

      Различают два вида объяснений:

      • объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;

      • объяснения полученного решения  проблемы. После получения решения  пользователь может потребовать  объяснений того, как оно было получено.

      Система должна пояснить каждый шаг своих  рассуждений, ведущих к решению задачи. Хотя технология работы с экспертной системой не является простой, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.

      База  знаний – совокупность знаний предметной области, реализованная на основе выбранной модели представления знаний и записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю.

      Таким образом, база знаний содержит факты, описывающие  проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов.

      Центральное место в базе знаний принадлежит  правилам. Правило определяет, что  следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться  или нет, и действия, которое следует  произвести, если условие выполняется. Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил. Все виды знаний в зависимости от специфики предметной области и квалификации проектировщика (инженера по знаниям) с той или иной степенью адекватности могут быть представлены с помощью одной либо нескольких семантических моделей. К наиболее распространенным моделям относятся [4]:

      — логические;

      — продукционные;

      — фреймовые;

      — семантические сети.

      Интерпретатор. Это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний.

      Технология  работы интерпретатора сводится к последовательному  рассмотрению совокупности правил (правило  за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

      Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных.

      Блок  расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели.

      Блок  ввода и корректировки данных используется для оперативного и  своевременного отражения текущих  изменений в базе данных.

      Модуль  создания системы. Он служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют три  подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования, среды программирования и оболочек экспертных систем.

      К числу инструментальных средств  программирования относятся языки  обработки символьной информации, наиболее известными из которых являются Пролог и ЛИСП. Пролог — язык высокого уровня, ориентированный на использование методов математической логики.

      Основной  особенностью Пролога, отличающей его  от всех других языков, является декларативный  характер написанных на нем программ. Языки программирования ЛИСП и Пролог имеют встроенные механизмы для манипулирования знаниями.

      Для разработки экспертных систем используются также языки программирования общего назначения: Си, Паскаль, Фортран и  др. Общим недостатком языков программирования для создания экспертных систем являются:

      —       большое время разработки готовой системы;

      — необходимость привлечения высококвалифицированных программистов;

      —        трудности модификации готовой системы.

      Среды программирования позволяют разработчику не программировать некоторые или все компоненты экспертной системы, а выбирать их из заранее составленного набора[2].

      Оболочка  экспертных систем представляет собой  готовую программную среду, которая  может быть приспособлена к решению  определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.

      Однако  необходимо, чтобы управляющие стратегии, вложенные в процедуры вывода, а также принятая модель представления знаний подходили для данного приложения. Это затрудняет выбор подходящей оболочки экспертной системы и ее применение. Кроме того, уже в процессе создания прикладной системы может выясниться, что возможности, заложенные в используемом инструментальном средстве, не позволяют реализовать необходимые процедуры вывода и представления знаний, требующиеся для успешной работы системы [5]. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

       Заключение 

      Информационные  технологии прочно вошли в нашу жизнь. Применение ЭВМ стало обыденным делом, хотя совсем ещё недавно рабочее место, оборудованное компьютером, было большой редкостью. Информационные технологии открыли новые возможности для работы и отдыха, позволили во многом облегчить труд человека.

      Информационная технология — это процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления.