Обобщённая структурная схема (ЭС).

Искусственный интеллект

Artificial intellect - способность прикладного процесса обнаруживать свойства, ассоциируемые с разумным поведением Человека.

Задачей искусственного интеллекта является придание системам, а точнее - их прикладным процессам, способности обучаться и "думать". При этом, естественно предполагается, что алгоритм решения задачи, выполняемой искусственным интеллектом, не известен. Создание искусственного интеллекта является исключительно сложной задачей. Между тем, ее решение уже осуществляется по нескольким следующим направлениям:

· создание эффективно функционирующих обучающих систем;

· разработка многочисленных экспертных систем, определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов в некоторой области, и механизмом решения, позволяющим распознать ситуацию, ставить диагноз, давать рекомендации к действию;

· решение многих задач распознавания речи, что позволяет компьютерам понимать естественные языки, правда пока в ограниченной области применения;

· внедрение в реальную жизнь технологии и идентификации отпечатков пальцев;

· серьезные достижения в распознавании человеческих лиц.

Эти задачи уже решены для тех случаев, когда в этом заинтересованы сами лица, например, опознание для работы с банковских системах;

· использование диагностических систем в исследовании явлений и процессов, например, для анализа крови, управления доменным производством, изучения состояния нефтяных полей и т.д.

Важную роль в развитии искусственного интеллекта играют специально создаваемые для этой цели языки. Среди них следует выделить язык LISP (использует принцип функционального программирования) и язык PROLOG (основа - логическое программирование).

Экспертная система (expert system, knowledge based system) - это программная система, знания и умения которой сравнимы с умением и знаниями специалистов в какой-нибудь специальной области знаний.

Экспертная система - это программа, которая ведет себя подобно эксперту в некоторой, обычно узкой прикладной области.

Типичные применения экспертных систем включают в себя такие задачи, как медицинская диагностика, локализация неисправностей в оборудовании и интерпретация результатов измерений.

Их также называют системами, основанными на знаниях. Однако не всякую систему, основанную на знаниях, можно рассматривать как экспертную. Экспертная система должна также уметь каким-то образом объяснять свое поведение и свои решения пользователю, так же, как это делает эксперт-человек. Это особенно необходимо в областях, для которых характерна неопределенность, неточность информации (например, в медицинской диагностике).

Например, медицинская диагностика и обследование пациентов, генные и молекулярные исследования, составление конфигурации вычислительных машин, образование, поиск неисправностей в устройствах и системах и многие другие практические приложения.

Выбор способа представления знаний

Чтобы проводить экспертизу, компьютерная программа должна быть способна решать задачи посредством логического вывода и получать при этом достаточно надежные результаты. Программа должна иметь доступ к системе фактов, называемой базой знаний. Программа также должна во время консультации выводить заключения из информации, имеющейся в базе знаний. Некоторые экспертные системы могут также использовать новую информацию, добавляемую во время консультации. Экспертную систему, таким образом, можно представлять состоящей из трех частей:

База знаний (БЗ)

Механизм вывода (МВ)

Система пользовательского интерфейса (СПИ)

Обобщённая структурная схема (ЭС).

Реальные ЭС могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображённые на рисунке, непременно будут присутствовать в любой действительно ЭС.

Пользователь – специалист предметной области для которого предназначена система.

Инженер по знаниям – специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли буфера между экспертом и базой знаний.

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС.

База знаний (БЗ) – совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю.

Блок логического вывода – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ.

Подсистема объяснений – программа, позволяющая

пользователю получать ответы на вопросы.

Интеллектуальный редактор – программа,

представляющая инженеру по знаниям возможность

создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя

сервисные средства, облегчающие работу с базой.

В коллектив разработчиков ЭС входят:

· эксперт;

· инженер по знаниям;

· программист;

· пользователь.

Возглавляет коллектив инженер по знаниям.

- База знаний - центральная часть экспертной системы. Она содержит правила, описывающие отношения или явления, методы и знания для решения задач из области применения системы.

Можно представлять базу знаний состоящей из фактических знаний и знаний, которые используются для вывода других знаний. Утверждение "Джон Ф. Кеннеди был 35-м президентом Соединенных Штатов" - пример фактического знания. "Если у вас болит голова, то примите две таблетки цитрамона" - пример знания для вывода. Сама база знаний обычно располагается на диске или другом носителе.

- Механизм вывода содержит принципы и правила работы.

Механизм вывода "знает", как использовать базу знаний так, чтобы можно было получать разумно согласующиеся заключения (выводы) из информации, находящейся в ней. Когда экспертной системе задается вопрос, механизм вывода выбирает способ применения правил базы знаний для решения задачи, поставленной в вопросе. Фактически, механизм вывода запускает экспертную систему в работу, определяя какие правила нужно вызвать и организуя к ним доступ в базу знаний. Механизм вывода выполняет правила, определяет, когда найдено приемлемое решение и передает результаты программе интерфейса с пользователем.

Когда вопрос должен быть предварительно обработан, то доступ к базе знаний осуществляется через интерфейс с пользователем.

- Интерфейс - это часть экспертной системы, которая взаимодействует с пользователем.

Как правило, пользователи мало знают об организации базы знаний, поэтому интерфейс может помочь им работать с экспертной системой даже, если они не знают, как она организована. Интерфейс может также объяснить пользователю, каким образом экспертная система выводит результат.

Система интерфейса с пользователем принимает информацию от пользователя и передает ему информацию. Просто говоря, система интерфейса должна убедиться, что, после того как пользователь описал задачу, вся необходимая информация получена. Интерфейс, основываясь на виде и природе информации, введенной пользователем, передает необходимую информацию механизму вывода. Когда механизм вывода возвращает знания, выведенные из базы знаний, интерфейс передает их обратно пользователю в удобной форме. Интерфейс с пользователем и механизм вывода могут рассматриваться как "приложение" к базе знаний. Они вместе составляют оболочку экспертной системы. Для базы знаний, которая содержит обширную и разнообразную информацию, могут быть разработаны и реализованы несколько разных оболочек. Хорошо разработанные оболочки экспертных систем обычно содержат механизм для добавления и обновления информации в базе знаний.

Экспертная система состоит из трех основных частей. Взаимосвязь между частями может быть сложной, зависящей от природы и организации знаний, а также от методов и целей вывода.

Экспертные системы вместе с системами обработки естественных языков являются наиболее важными в коммерческом плане областями использования искусственного интеллекта.

Таблица 1. Критерий применимости ЭС.

применимы	неприменимы
Не могут быть построены строгие алгоритмы или процедуры, но существуют эвристические методы решения.	Имеются эффективные алгоритмические методы.
Есть эксперты, которые способны решить задачу.	Отсутствуют эксперты или их число недостаточно.
По своему характеру задачи относятся к области диагностики, интерпретации или прогнозирования.	Задачи носят вычислительный характер.
Доступные данные “зашумленны”.	Известны точные факты и строгие процедуры.
Задачи решаются методом формальных рассуждений.	Задачи решаются прецедурными методами, с помощью аналогии или интуитивно.
Знания статичны (неизменны).	Знания динамичны (меняются со временем).

В целом ЭС не рекомендуется применять для решения следующих типов задач:

- математических, решаемых обычным путем формальных преобразований и процедурного анализа;

- задач распознавания, поскольку в общем случае они решаются численными методами;

- задач, знания о методах, решения которых отсутствуют (невозможно построить базу знаний).

1.4. Области применения экспертных систем.

а) Медицинская диагностика. б) Прогнозирование. в) Планирование. г) Интерпретация. д) Контроль и управление е) Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах. ж) Обучение.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.

Классификация экспертных систем:

· по задаче;

· по связи с реальным временем;

· по типу ЭВМ;

· по степени интеграции.

Дата добавления: 2021-03-18; просмотров: 135; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

12 3 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!