Экспертные системы как прикладная область искусственного интеллекта

Автор: Пользователь скрыл имя, 07 Декабря 2011 в 07:18, курсовая работа

Описание работы

При создании экспертных систем возникает ряд затруднений. Это, прежде всего, связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят «машиной». Но эти страхи не обоснованы, так как экспертные системы не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также экспертные системы неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.

Содержание

Введение
1. Экспертные системы, их особенности
1.1. Определение экспертных систем, достоинство и назначение
1.2. Классификация экспертных систем
1.3. Отличие экспертных систем от традиционных программ
1.4. Области применения экспертных систем
2. Структура, этапы разработки экспертных систем
2.1.Основные компоненты экспертных систем
2.2. Классификация инструментальных средств экспертных систем
2.3. Организация знаний в экспертных системах
2.4. Технология разработки экспертных систем
Заключение
Литература

Работа содержит 1 файл

И.И..doc

— 254.00 Кб (Скачать)

     В процессе разработки и последующего расширения системы инженер по знаниям  и эксперт обычно работают вместе. Инженер по знаниям помогает эксперту структурировать знания, определять и формализовать понятия и правила, необходимые для решения проблемы.

     Во  время первоначальных бесед они  решают, будет ли их сотрудничество успешным. Это немаловажно, поскольку  обе стороны будут работать вместе по меньшей мере в течение одного года. Кроме них в коллектив разработчиков целесообразно включить потенциальных пользователей и профессиональных программистов.

     Предварительный подход к программной реализации задачи определяется исходя из характеристик задачи и ресурсов, выделенных на ее решение. Инженер по знаниям выдвигает обычно несколько вариантов, связанных с использованием имеющихся на рынке программных средств. Окончательный выбор возможен лишь на этапе разработки прототипа.

     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 включают стоимость  приобретаемого программного инструментария, с помощью которого разрабатывается экспертная система.

     Прибыль возможна за счёт 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 необходимые  затраты, а также ожидаемые результаты. 

     Этап 2: разработка прототипной  системы

     Понятие прототипной системы

     Прототипная система является усечённой версией экспертной системы, спроектированной для проверки правильности кодирования фактов, связей и стратегий рассуждения эксперта. Она также даёт 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 объёме.

     Объём прототипа - несколько десятков правил, фреймов или примеров. Выделяют шесть  стадий разработки прототипа. Рассмотрим краткую характеристику каждой из стадий.

     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 так далее.);
  • источники знаний (книги, дополнительные эксперты, методики);
  • имеющиеся аналогичные экспертные системы;
  • цели (распространение опыта, автоматизация рутинных действий и другие);
  • классы решаемых задач и так далее.

     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 предметной области и способах принятия решения в ней.

     Средняя продолжительность 1 - 3 месяца.

     Структурирование  или концептуализация знаний

     Выявляется  структура полученных знаний о предметной области, то есть определяются:

  • терминология;
  • список основных понятий и их атрибутов;
  • отношения между понятиями;
  • структура входной и выходной информации;
  • стратегия принятия решений;
  • ограничения стратегий и так далее.

       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.

     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 порядка и другие); продукционные модели (с прямым и обратным выводом); семантические сети;
  • фреймы;
  • объектно-ориентированные языки, основанные на иерархии классов, объектов и другие.

     Формализация  знания - 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.

     Всё 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

     Создаётся прототип экспертной системы, включающий базу знаний и остальные блоки, при  помощи одного из следующих способов:

  • программирование на традиционных языках типа Паскаль, Си и других; программирование на специализированных языках, применяемых в задачах искусственного интеллекта: LISP, FRL, SmallTalk и другие;
  • использование инструментальных средств разработки экспертных систем типа СПЭИС, ПИЭС;
  • использование «пустых» экспертных систем 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 экспертной системы.

     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 другое);
  • эффективность стратегии управления (порядок перебора, использование нечёткого вывода и другое);
  • качество проверочных примеров;
  • корректность базы знаний (полнота и непротиворечивость правил).

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

     Средняя продолжительность 1 - 2 недели.

     Этап 3: развитие прототипа до промышленной экспертной системы

     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 экспертной системы в этой работе (табл. 1).

Таблица. 1. Переход от прототипа к промышленной экспертной системе

Демонстрационный  прототип ЭС Система решает часть задач, демонстрируя жизнеспособность подхода (несколько десятков правил или понятий).
Исследовательский прототип ЭС Система решает большинство задач, но не устойчива в работе и не полностью проверена (несколько сотен правил или понятий).
Действующий прототип ЭС Система надёжно  решает все задачи на реальных примерах, но для сложной задачи требует  много времени и памяти.
 
 
Промышленная  система 
 
 
Система обеспечивает высокое качество решений при минимизации требуемого времени и памяти; переписывается с использованием более эффективных средств представления знаний.
Коммерческая  система Промышленная  система, пригодная к продаже, то есть хорошо документирована и снабжена сервисом.
 

     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 экспертной системы 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 экспертной системой. Система должна обеспечивать пользователю возможность лёгким 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 передаёт право собственности и контроля за системой эксперту для уточнения, детальной разработки и обслуживания.

Информация о работе Экспертные системы как прикладная область искусственного интеллекта