Экспертные системы и их использование

     После того как задача определена, необходимо подсчитать расходы и прибыли от разработки экспертной системы. В расходы включаются затраты на оплату труда коллектива разработчиков. В дополнительные расходы приобретаемого программного инструментария, с помощью которого разрабатывается экспертная система.

     Прибыль возможна за счет снижения цены продукции, повышения производительности труда, расширения номенклатуры продукции  или услуг или даже разработки новых видов продукции или  услуг в этой области. Соответствующие  расходы и прибыли от системы определяются относительно времени, в течение которого возвращаются средства, вложенные в разработку. На современном этапе большая часть фирм, развивающих крупные экспертные системы, предпочли разрабатывать дорогостоящие проекты, приносящие значительные прибыли.

     Наметились  тенденции разработки менее дорогостоящих  систем, хотя и с более длительным сроком возвращаемости вложенных в  них средств, так как программные  средства разработки экспертных систем непрерывно совершенствуются.

     После того как инженер по знаниям убедился, что:

• данная задача может быть решена с помощью экспертной системы;
• экспертную систему можно создать предлагаемыми на рынке средствами;
• имеется подходящий эксперт;
• предложенные критерии производительности являются разумными;
• затраты и срок их возвращаемости приемлемы для заказчика.

     он  составляет план разработки. План определяет шаги процесса разработки и необходимые  затраты, а также ожидаемые результаты. 
 
 
 

     2.2. Этап 2. Разработка  прототипной экспертной  системы

     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.

     

     Рис. 2.2.Стадии разработки прототипа ЭС 

     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.

     Сроки приведены условно, так как зависят  от квалификации специалистов и особенностей задачи.

     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 исчисленияпредикатов. 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 (характер вопросов в диалоге, связность выводимого текста результата и др.)

• эффективность стратегии управления (порядок перебора,использование нечеткого вывода и др.);
• качество проверочных примеров;
• корректность базы знаний (полнота инепротиворечивость правил).

     Тестирование - выявление ошибок в подходе и реализации прототипа и выработка рекомендаций по доводке системы до промышленного варианта.

     Средняя продолжительность 1 - 2 недели. 

     2.3. Этап 3. Развитие прототипа  до промышленной  ЭС

     При неудовлетворительном функционировании прототипа эксперт и инженер по знаниям имеют возможность оценить, что именно будет включено в разработку окончательного варианта системы.

     Если  первоначально выбранные объекты  или свойства оказываются неподходящими, их необходимо изменить. Можно сделать  оценку общего числа эвристических правил, необходимых для создания окончательного варианта экспертной системы. Иногда при разработке промышленной системы выделяют дополнительные этапы для перехода: демонстрационный прототип - исследовательский прототип - действующий прототип - промышленная система.

     Однако  чаще реализуется плавный переход  от демонстрационного прототипа  к промышленной системе, при этом, если программный инструментарий выбран удачно, необязательна перепись другими  программными средствами.

     Понятие же коммерческой системы в нашей стране входит в понятие промышленный программный продукт, или промышленной ЭС в этой работе (табл.2.1). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Таблица 2.1. Переход от прототипа к промышленной экспертной системе

 

     Основное  на третьем этапе заключается  в добавлении большого числа дополнительных эвристик. Эти эвристики обычно увеличивают глубину системы, обеспечивая большее число правил для трудноуловимых аспектов отдельных случаев. В то же время эксперт и инженер по знаниям могут расширить охват системы, включая правила, управляющие дополнительными подзадачами или дополнительными аспектами экспертной задачи (метазнания).

     После установления основной структуры ЭС инженер по знаниям приступает к  разработке и адаптации интерфейсов, с помощью которых система  будет общаться с пользователем  и экспертом. Необходимо обратить особое внимание на языковые возможности интерфейсов, их простоту и удобство для управления работой ЭС. Система должна обеспечивать пользователю возможность легким и естественным образом спрашивать непонятное, приостанавливать работу и т.д. В частности, могут оказаться полезными графические представления.

     На  этом этапе разработки большинство  экспертов узнают достаточно о вводе  правил и могут сами вводить в  систему новые правила. Таким  образом, начинается процесс, во время  которого инженер по знаниям передает право собственности и контроля за системой эксперту для уточнения, детальной разработки и обслуживания. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     2.4. Этап 4. Оценка системы

     После завершения этапа разработки промышленной экспертной системы необходимо провести ее тестирование в отношении критериев эффективности. К тестированию широко привлекаются другие эксперты с целью апробирования работоспособности системы на различных примерах. Экспертные системы оцениваются главным образом для того, чтобы проверить точность работы программы и ее полезность. Оценку можно проводить, исходя из различных критериев, которые сгруппируем следующим образом:

• критерии пользователей (понятность и "прозрачность" работы системы, удобство интерфейсов и др.);
• критерии приглашенных экспертов (оценка советов-решений, предлагаемых системой, сравнение ее с собственными решениями, оценка подсистемы объяснений и др.);
• критерии коллектива разработчиков (эффективность реализации, производительность, время отклика, дизайн, широта охвата предметной области, непротиворечивость БЗ, количество тупиковых ситуаций, когда система не может принять решение, анализ чувствительности программы к незначительным изменениям в представлении знаний, весовых коэффициентах, применяемых в механизмах логического вывода, данных и т.п.).