загрузка...
загрузка...
На головну

Функціональні можливості та характеристика експертних систем. Ролі експерта, інженера знань і користувача. База знань.

  1. A. Характеристика Фінансової діяльності підприємства
  2. Cedil; Наведена характеристика насоса
  3. CLIPS як багатофункціональне середовище програмування (інженерії знань)
  4. Divide; Характеристика трубопроводу
  5. I. Загальна характеристика міжнародних відносин в Новий час.
  6. II. актуалізація знань
  7. II.7.1. Загальна характеристика уваги

Основними характеристиками ЕС є:

- Накопичення і організація знань - одна з найважливіших характеристик ЕС;

- Знання - основа ЕС, вони є явними и доступними, що відрізняє ці системи від більшості традиційних програм;

- ЕС застосовує для вирішення проблем високоякісний досвід кваліфікованих експертів. Саме високоякісний досвід в поєднанні з умінням його застосовувати робить системи рентабельною. Цьому також сприяє гнучкість системи;

- Наявність прогностичних здібностей. ЕС може пояснити яким чином нова ситуація привела до змін;

- Провідні фахівці йдуть, але їх досвід залишається і використовується в ЕС;

- ЕС можна використовувати для навчання і тренування.

переваги ЕС.

Навіщо розробляти ЕС? Чи не краще звернеться до людського досвіду як це було в минулому. Наведемо аргументи на користь ЕС.

Таблиця 9.2 - Порівняння людської і штучної компетентності.

 людська компетентність  штучна компетентність
 НепрочнаяТрудно представляемаяТрудно документіруемаяНепредсказуемаяДорогая  ПостояннаяЛегко передаваемаяЛегко документіруемаяУстойчіваяПріемлемая за витратами

Тут очевидні переваги штучної компетентності. Крім того, експерт - людина може приймати різні рішення в тотожних ситуаціях через емоційних чинників (вплив дефіциту часу, вплив стресу).

Необхідність людини в контурі управління. Чому необхідно залишити для людини місце в системі?

Якщо штучна компетентність настільки краще людської, чому б повністю не відмовитися від експертів - людей, замінивши їх ЕС? Про неспроможність подібних пропозицій і міркувань говорять багато доводів. Наведемо деякі з них:

- Хоча ЕС добре справляються зі своєю роботою, але в деяких областях діяльності людська компетентність перевершує будь-яку штучну. Це не є відображенням фундаментальних обмежень ІІ, але характерно для сучасного його стану. Наприклад, область творчості.

- Навчання: людська компетентність поки перевершує штучну. Експерти адаптуються до умов, що змінюються, пристосовують свої стратегії до нових обставин. ЕС мало пристосовані до навчання новим концепціям і правилам. Навчальні програми розроблені для простих завдань і мало придатні, коли потрібно враховувати всю складність реальних завдань.

- Експерти можуть безпосередньо сприймати комплекс вхідний сенсорної інформації (візуальної, звукової, дотиковий, нюхової і тактильної). ЕС - тільки символи. Хоча в окремих напрямках розробки інженерних і виробничих інтелектуальних систем отримані реальні результати певної обробки сенсорної інформації.

- Експерти - люди можуть охопити картину в цілому, всі аспекти проблеми і зрозуміти, як вони співвідносяться з основним завданням. ЕС прагне зосередити на самій задачі, хоча суміжні завдання можуть вплинути на рішення основний.

- Люди, експерти і не експерти, мають те, що ми називаємо здоровим глуздом, Або загальнодоступними знаннями. Це широкий спектр загальних знань про світ, про те, які закони в ньому діють, тобто знання, якими кожен з нас має, набуває з досвіду і якими постійно користується. Через величезного обсягу знань, що утворюють здоровий глузд, не існує легкого способу вбудувати їх в інтелектуальну програму. Знання здорового глузду включають знання про те, що ви знаєте і чого не знаєте.

Тому ЕС найбільш часто використовуються як порадники, в якості консультантів або помічників ЛПР.


 Функціональні можливості ЕС визначаються двома її головними системними частинами: середовищем розвитку і середовищем рекомендацій (рис.9.8). Середовище розвитку використовується розробником ЕС для побудови компонентів і розміщення знань в БЗ. Серед рекомендацій використовується не експертами для отримання експертних знань і порад.

Рис.9.8 - Структура ЕС і її оточення.

Три головні компоненти, які проявляються в кожній ЕС - це БЗ, механізм виведення і призначений для користувача інтерфейс. Хоча взагалі ЕС можуть містити такі компоненти:

- Підсистема вилучення знань;

- БЗ;

- Механізм виведення;

- користувальницький інтерфейс;

- робоча область;

- Підсистема пояснення;

- Підсистема верифікації знань.

Зазвичай, більшість ЕС не містять підсистему верифікації знань. Існує також великі коливання в змісті і здібностях кожного компонента.

Вилучення знань є накопичення, передачу та перетворення експертиз рішення задачі від експертів або документованих джерел знань комп'ютерною програмою для конструювання або розширення БЗ. Потенційні джерела знань включають експертів, підручники, довідники, мультимедійні документи, бази даних (громадські або приватні), спеціальні дослідницькі звіти та інформацію, доступну через Інтернет. Вилучення знань з експертів є складним завданням, яке часто створює вузьке місце при побудові ЕС.

Сучасні умови вимагають від знань і здібностей взаємодіяти з одним або більше людьми - експертами при побудові БЗ. Інженер знань допомагає експерту структурувати проблемну область шляхом інтерпретації і об'єднання відповідей людини на питання, проводячи аналогії, пропонуючи контрприклади і виявляючи концептуальні труднощі.

База знань містить знання, необхідні для розуміння, формулювання та вирішення завдань. Вона включає два основних елементи: факти, такі як проблемна ситуація і теоретичні знання про проблемну область; і спеціальні евристики - ті правила, які направляють використання знань при вирішенні специфічних завдань в окремій області. Крім того, механізм виведення, тісно пов'язаний з БЗ, містить стандартні правила вирішення завдань і прийняття рішень. Евристики висловлюють неформальні знання, думки і судження в прикладної області. Глобальні стратегії, які можуть бути як евристиками, так і частиною теорії проблемної області, зазвичай включаються в БЗ. Знання, а не просто факти, є початковим необробленим матеріалом експертних систем. Інформація та знання в БЗ представлені і включені в комп'ютерну програму шляхом реалізації процесу, званого уявлення знань.

механізм виведенняє мозком ЕС, його також називають керуюча структура або інтерпретатор правил (В ЕС, заснованих на правилах).

Ця компонента є в основному комп'ютерною програмою, яка забезпечує методологію для міркування про інформацію в БЗ і в робочій області, а також для формулювання висновків. Вона забезпечує вказівки про те, як використовувати знання системи при реалізації оренди (розкладу запланованих дій в робочій області), яка організовує і управляє кроками, які вживаються для вирішення завдання.

Механізм виведення має два головні елементи:

- Інтерпретатор, який виконує вибрані позиції Агенда, використовуючи відповідні правила БЗ.

- Планувальник, який підтримує управління Агенда. Він оцінює результати використовуваних правил виведення в світлі їх пріоритетів чи інших критеріїв в Агенда.

Користувальницький інтерфейс.ЕС містять мовної процесор для дружнього, проблемно - орієнтованого спілкування між користувачем і комп'ютером. Спілкування найкращим чином виконується на природній мові. Іноді воно доповнюється меню і графікою.

Робоча область- Це область, розташована окремо для опису поточної завдання, як визначено вхідними даними. Вона також використовується для запам'ятовування проміжних результатів. У робочій області запам'ятовуються проміжні гіпотези та вирішення.

Можуть бути збережені три типи рішень: план (Як атакувати завдання), Агенда (Потенційні дії, які очікують виконання) і Рішення (Гіпотези - кандидати і альтернативні напрямки дій, які система згенерувала досі).

Підсистема пояснення.Здатність відслідковувати відповідальність і відповідність висновків їх джерелами є вирішальною і при проведенні експертизи, і при вирішенні задачі. Підсистема пояснення може відстежувати таку відповідальність і пояснювати поведінку експертної системи інтерактивно відповідаючи на питання.

Підсистема верифікації та вдосконалення знань.Експерти мають здібностей верифікувати і вдосконалювати знання. Тобто, вони можуть аналізувати свої власні знання та їх використання, навчатися від них і покращувати їх для майбутніх консультацій. Аналогічно, така еволюція необхідна в комп'ютеризованому навчанні, так, щоб програма могла аналізувати міркування під кутом їх успіху або невдачі. Це може привести до поліпшень, і як результату, більш точним БЗ і більш ефективному міркування. Такий складової в даний час поки немає в комерційних ЕС, але вона розробляється в експериментальних ЕС.



Попередня   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   Наступна

Управлінських рішень. | Організація роботи з даними і знаннями. Інженерія знань. | Дані. Джерела даних. | Структура даних і системи управління базами даних. | Сховище даних. | OLAP: оперативна аналітична обробка даних. | Інтелектуальні бази даних. | Система управління базою знань | Інженерія знань. | Статичні і динамічні експертні системи. |

загрузка...
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати