Интеллектуальные информационные системы

      Первые  два этапа разработки экспертной системы составляют логическую стадию, не связанную с применением четко определенного инструментального средства. Последующие этапы реализуются в рамках физического создания проекта на базе выбранного инструментального средства. Вместе с тем, процесс создания экспертной системы, как сложного программного продукта, имеет смысл выполнять методом прототипного проектирования, сущность которого сводится к постоянному  наращиванию  базы  знаний, начиная с логической стадии. Технология разработки прототипов представлена в таблице  2.2.

                   Таблица 2.2.

 

     Прототипная технология создания экспертной системы  означает, что простейший прототип будущей системы  реализуется с помощью любого подручного инструментального средства еще на этапах идентификации и концептуализации, в дальнейшем этот прототип детализируется, концептуальная модель уточняется, реализация выполняется в среде окончательно выбранного инструментального средства. После каждого  этапа  возможны итеративные возвраты на уже выполненные этапы проектирования, что способствует постепенному проникновению  инженера  по  знаниям  в  глубину   решаемых   проблем, эффективности  использования  выделенных ресурсов,  сокращению времени разработки,  постоянному улучшению компетентности и производительности системы.

      Пример  разработки экспертной системы гарантирования (страхования) коммерческих займов CLUES (loan-uderwriting expert systems) [ 21 ] представлен в таблице 2.3. Эта система создавалась в интегрированной среде ART группой разработчиков в составе одного менеджера проекта, двух инженеров по знаниям, двух программистов, ответственных за сопряжение ЭС с существующей информационной системой и аналитическим инструментом, одного контролера качества.  Сложность созданной системы: 1000 правил, 180 функций, 120 объектов. Эффективность: при оценке 8500 кредитов в месяц годовая экономия на обработке информации составляет 0,91 млн. долл., при 30000 кредитов - 2,7 млн. долл. При этом в 50% случаев система принимает самостоятельные решения, в остальных случаях дает экспертам  диагностику возникающих проблем. Время оценки кредита сократилось с 50 минут до 10-15 минут. Перечисленные показатели эффективности позволили компании Contrywide расширить сферу своей деятельности во всех штатах США  и  увеличить оборот  с  1 млрд. долл. в месяц в 1991 году до 5 млрд. долл. в 1993 году.

2.2. Идентификация проблемной  области

      Этап  идентификации проблемной области  включает определение  назначения и  сферы  применения  экспертной  системы,  подбор  экспертов и  группы инженеров по знаниям, выделение ресурсов, постановку и параметризацию решаемых задач.

      Начало  работ по созданию экспертной системы  инициируют руководители компаний (предприятий, учреждений). Обычно необходимость  разработки экспертной системы в  той или иной сфере деятельности связана с затруднениями лиц, принимающих решение, что сказывается на эффективности функционирования проблемной  области. Эти затруднения  могут  быть обусловлены недостаточным опытом работы в данной области,   сложностью   постоянного   привлечения    экспертов, нехваткой трудовых   ресурсов  для  решения  простых  интеллектуальных задач, необходимостью интеграции разнообразных источников знаний. Как правило, назначение  экспертной  системы  связано с одной из следующих областей:

• обучение  и  консультация  неопытных пользователей;
• распространение  и  использование  уникального  опыта экспертов;
• автоматизация работы экспертов по  принятию  решений ;
• оптимизация  решения  проблем,  выдвижение  и  проверка гипотез.

      Таблица 2.3.

      Сфера применения экспертной системы характеризует  тот круг задач, который подлежит формализации, например, "оценка финансового состояния предприятия", "выбор поставщика     продукции",     "формирование маркетинговой стратегии" и т.д. Обычно сложность решаемых в экспертной системе проблем должна соответствовать трудоемкости работы эксперта в течение нескольких часов.  Более  сложные  задачи  имеет  смысл  разбивать на совокупности взаимосвязанных  задач,  которые  подлежат  разработке  в рамках нескольких экспертных систем.

      Ограничивающими факторами   на   разработку   экспертной  системы выступают отводимые сроки, финансовые ресурсы и программно-техническая среда. От  этих  ограничений зависит количественный  и качественный состав групп инженеров по знаниям и экспертов, глубина прорабатываемых вопросов, адекватность и эффективность решения проблем. Обычно различают три стратегии разработки экспертных систем (таблица 2.4) [18, 20]:

• широкий набор задач, каждая из которых ориентирована на узкую проблемную область;
• концентрированный набор задач, определяющий основные направления повышения эффективности функционирования экономического объекта;
• комплексный набор задач, определяющий организацию всей деятельности экономического объекта.

      После предварительного определения  контуров   разрабатываемой экспертной  системы  инженеры по знаниям совместно с экспертами осуществляют более детальную постановку проблем и параметризацию системы.  К  основным  параметрам  проблемной   области относятся следующие:

• класс решаемых задач (интерпретация, диагностика, коррекция, прогнозирование, планирование, проектирование, мониторинг, управление);
• критерии  эффективности результатов решения задач  (минимизация использования ресурсов,  повышение качества продукции и  обслуживания, ускорение оборачиваемости капитала и т.д.);
• критерии  эффективности  процесса  решения   задач   (повышение точности  принимаемых решений,  учет большего числа факторов,  просчет большего числа альтернативных  вариантов,  адаптивность  к  изменениям проблемной  области  и информационных потребностей пользователей,  сокращение сроков принятия решений);
• цели решаемых задач (выбор из  альтернатив, например,  выбор поставщика или синтез значения, например, распределение бюджета по статьям);
• подцели  (разбиение задачи на подзадачи,  для каждой из которых определяется своя цель);
• исходные данные (совокупность используемых факторов);
• особенности используемых знаний (детерминированность/ неопределенность, статичность/динамичность, одноцелевая/ многоцелевая  направленность, единственность/множественность источников знаний).

 

Стратегии разработки экспертных систем

Таблица 2.4.

 

2.3. Построение концептуальной  модели

      На  этапе построения концептуальной модели создается целостное и системное  описание используемых знаний, отражающее сущность функционирования проблемной области. От качества построения концептуальной модели проблемной области во многом зависит насколько часто в дальнейшем по мере развития проекта будет выполняться перепроектирование базы знаний. Хорошая концептуальная модель может только уточняться (детализироваться или упрощаться), но не перестраиваться.

      Результат концептуализации проблемной области  обычно фиксируется в виде наглядных графических схем на объектном, функциональном и поведенческом уровнях моделирования:

• объектная модель описывает структуру предметной области как совокупности взаимосвязанных объектов;
• функциональная модель отражает действия и преобразования над объектами;
• поведенческая модель рассматривает взаимодействия объектов во временном аспекте.

      Первые  две модели описывают статические  аспекты функционирования проблемной области, а третья модель - динамику изменения ее состояний. Естественно, что для различных классов задач могут требоваться разные виды моделей, а следовательно, и ориентированные на них методы представления знаний. Рассмотрим каждую из представленных видов моделей.

      Объектная модель отражает фактуальное знание о составе объектов, их свойств и связей. Элементарной единицей структурного знания является факт, описывающий одно свойство или одну связь объекта, который представляется в виде триплета:

      предикат (Объект, Значение).

      Если  предикат определяет название свойства объекта, то в качестве значения выступает конкретное значение этого свойства, например:

      профессия ("Иванов", "Инженер").

      Если  предикат определяет название связи  объекта, то значению соответствует  объект, с которым связан первый объект, например:

      Работает ("Иванов", "Механический цех" ).

      В качестве важнейших типизированных видов отношений рассматриваются  следующие отношения:

“род” - “вид” (обобщение);

“целое” - “часть” (агрегация);

“причина” - “следствие”;

“цель” - “средство”;

“функция” - “аргумент”;

“ассоциация”;

“хронология”;

“пространственное положение” и др.

      Так, отношения обобщения  ("род"  -  "вид") фиксируется на уровне названий классов объектов, например:

      есть-подкласс (Инженеры, Личности).

      Под классом объектов понимается совокупность объектов с одинаковым набором предикатов (свойств и связей).  Класс объектов часто описывается в виде n-арного реляционного отношения, например: