загрузка...
загрузка...
На головну

Область застосування експертних систем

  1. B.3. Системи економетричних рівнянь
  2. CASE-технологія створення інформаційних систем
  3. D.3. Системи економетричних рівнянь
  4. I. 2. 2. Сучасна психологія і її місце в системі наук
  5. I. Процес об'єднання Італії і його вплив на систему міжнародних відносин
  6. I. Суб'єктивні методи дослідження ендокринної системи.
  7. I.2.3) Система римського права.

Критерій використання ЕС для вирішення завдань. [1]
 Існує ряд прикладних задач, які вирішуються за допомогою систем, заснованих на знаннях, більш успішно, ніж будь-якими іншими средcтв. При визначенні доцільності застосування таких систем потрібно керуватися наступними критеріями.

  1. Дані і знання надійні і не змінюються з часом.
  2. Простір можливих рішень відносно невелике.
  3. У процесі виконання завдання повинні використовуватися формальні міркування. Існують системи, засновані на знаннях, поки ще не придатні для вирішення завдань методами проведення аналогій або абстрагування (людський мозок справляється з цим краще). У свою чергу традиційні комп'ютерні програми виявляються ефективніше систем, заснованих на знаннях, в тих випадках, коли рішення задачі пов'язане із застосуванням процедурного аналізу. Системи, засновані на знаннях, більш підходять для вирішення завдань, де потрібні формальні міркування.
  4. Повинен бути принаймні один експерт, який здатний явно сформулювати свої знання і пояснити свої методи застосування цих знань для вирішення задач.

У таблиці один наведені порівняльні характеристики прикладних задач, за наявністю яких можна судити про доцільність використання для їх вирішення ЕС.

Критерій застосовності ЕС.

 застосовні  незастосовні
 Не можуть бути побудовані строгі алгоритми або процедури, але існують евристичні методи рішення.  Є ефективні алгоритмічні методи.
 Є експерти, які здатні вирішити задачу.  Відсутні експерти або їх число недостатньо.
 За своїм характером завдання ставляться до області діагностики, інтерпретації або прогнозування.  Завдання носять обчислювальний характер.
 Доступні дані "зашумленими".  Відомі точні факти і суворі процедури.
 Завдання вирішуються методом формальних міркувань.  Завдання вирішуються процедурними методами, за допомогою аналогії або інтуїтивно.
 Знання статичні (незмінні).  Знання динамічні (згодом змінюються).


 В цілому ЕС не рекомендується застосовувати для вирішення наступних типів завдань:

  • математичних, розв'язуваних звичайним шляхом формальних перетворень і процедурного аналізу;
  • задач розпізнавання, оскільки в загальному випадку вони вирішуються чисельними методами;
  • задач, знання про методи вирішення яких відсутні (неможливо будувати базу знань).

Області застосування систем, заснованих на знаннях, можуть бути згруповані в кілька основних класів: медична діагностика, контроль та управління, діагностика несправностей в механічних і електричних пристроях, навчання.

  1. Медична діагностика.


 Діагностичні системи використовуються для встановлення зв'язку між порушеннями діяльності організму і їх можливими причинами. Найбільш відома діагностична система MYCIN, яка призначена для діагностики і спостереження за станом хворого при менінгіті і бактеріальних інфекціях. Її перша версія була розроблена в Стенфордському університеті в середині 70-х років. В даний час ця система ставить діагноз на рівні лікаря-фахівця. Вона має розширену базу знань, завдяки чому може застосовуватися і в інших областях медицини.

  1. Прогнозування.


 Прогнозують системи передбачають можливі результати або події на основі даних про поточний стан об'єкта. Програмна система "Завоювання Уолл-Стріт" може проаналізувати кон'юнктуру ринку і за допомогою статистичних методів алгоритмів розробити для вас план капіталовкладень на перспективу. Вона не належить до систем, заснованих на знаннях, оскільки використовує процедури і алгоритми традиційного програмування. Хоча поки що відсутні ЕС, які здатні за рахунок своєї інформації про кон'юнктуру ринку допомогти вам збільшити капітал, прогнозують системи вже сьогодні можуть передбачати погоду, врожайність і потік пасажирів. Навіть на персональному комп'ютері, встановивши просту систему, засновану на знаннях, ви можете отримати місцевий прогноз погоди.

  1. планування.


 Планують системи призначені для досягнення конкретних цілей при вирішенні завдань з великим числом змінних. Дамаська фірма Informat вперше в торговельній практиці надає в розпорядженні покупців 13 робочих станцій, встановлених в холі свого офісу, на яких проводяться безкоштовні 15-хвилинні консультації з метою допомогти покупцям вибрати комп'ютер, найбільшою мірою відповідає їхнім потребам і бюджету. Крім того, компанія Boeing застосовує ЕС для проектування космічних станцій, а також для виявлення причин відмов літакових двигунів і ремонту вертольотів. Експертна система XCON, створена фірмою DEC, служить для визначення або зміни конфігурації комп'ютерних систем типу VAX і відповідно до вимог покупця. Фірма DEC розробляє потужнішу систему XSEL, що включає базу знань системи XCON, з метою надання допомоги покупцям при виборі обчислювальних систем з потрібною конфігурацією. На відміну від XCON система XSEL є інтерактивною.

  1. Інтерпретація.


 Інтерпретують системи мають здатність отримувати певні висновки на основі результатів спостереження. Система PROSPECTOR, одна з найбільш відомих систем інтерпретує типу, об'єднує знання дев'яти експертів. Використовуючи поєднання дев'яти методів експертизи, системі вдалося виявити поклади руди вартістю в мільйон доларів, причому наявність цих покладів не припускав жоден з дев'яти експертів. Інша інтерпретує система-HASP / SIAP. Вона визначає місце розташування і типи суден в тихому океані за даними акустичних систем стеження.

  1. Контроль і управління.


 Системи, засновані на знаннях, можуть застосовуватися в якості інтелектуальних систем контролю і приймати рішення, аналізуючи дані, що надходять від декількох джерел. Такі системи вже працюють на атомних електростанціях, управляють повітряним рухом і здійснюють медичний контроль. Вони можуть бути також корисні при регулюванні фінансової діяльності підприємства і надавати допомогу при виробленні рішень в критичних ситуаціях.

  1. Діагностика несправностей в механічних і електричних пристроях.


 У цій сфері системи, засновані на знаннях, незамінні як при ремонті механічних і електричних машин (автомобілів, дизельних локомотивів і т.д.), так і при усуненні несправностей і помилок в апаратному та програмному забезпеченні комп'ютерів. [5], [6] , [7]

  1. Навчання.


 Системи, засновані на знаннях, можуть входити складовою частиною в комп'ютерні системи навчання. Система отримує інформацію про діяльність деякого об'єкта (наприклад, студента) і аналізує його поведінку. База знань змінюється відповідно до поведінкою об'єкта. Прикладом цього навчання може використовуватися комп'ютерна гра, складність якої збільшується в міру зростання ступеня кваліфікації грає. Однією з найбільш цікавих навчальних ЕС є розроблена Д. Ленатом система EURISCO, яка використовує прості евристики. Ця система була випробувана в грі Т. Тревевеллера, що імітує бойові дії. Суть гри полягає в тому, щоб визначити склад флотилії, здатної завдати поразки в умовах незмінного безлічі правил. Система EURISCO включила до складу флотилії невеликі, здатні провести швидку атаку кораблі і одне дуже маленьке швидкісне судно і постійно вигравала протягом трьох років, незважаючи на те, що в прагненні перешкодити цьому правила гри міняли щороку. Більшість ЕС включають знання, за змістом яких їх можна віднести одночасно до декількох типів. Наприклад, навчальна система може також мати знання, що дозволяють виконувати діагностику і планування. Вона визначає здібності учня з основних напрямків курсу, а потім з урахуванням отриманих даних складає навчальний план. Керуюча система може застосовуватися для цілей контролю, діагностики, прогнозування і планування. Система, що забезпечує збереження житла, може стежити за навколишнім оточенням, розпізнавати події, що відбуваються (наприклад, відкрилося вікно), видавати прогноз (злодій-зломщик має намір проникнути в будинок) і складати план дій (викликати поліцію).


 Найбільш відомі ЕС, розроблені в 60-70-х роках, стали в своїх областях уже класичними. За походженням, предметних областях і по наступності застосовуваних ідей, методів і інструментальних програмних засобів їх можна розділити на кілька сімейств.

  1. META-DENDRAL.


 Система DENDRAL дозволяє визначити найбільш ймовірну структуру хімічної сполуки за експериментальними даними (мас спектрографії, даними ядерному магнітного резонансу та ін.). М-D автоматизує процес придбання знань для DENDRAL. Вона генерує правила побудови фрагментів хімічних структур.

  1. MYCIN-EMYCIN-TEIREIAS-PUFF-NEOMYCIN.


 Це сімейство медичних ЕС і сервісних програмних засобів для їх побудови.

  1. PROSPECTOR-KAS.


 PROSPECTOR- призначена для пошуку (передбачення) родовищ на основі геологічних аналізів. KAS- система придбання знань для PROSPECTOR.

  1. CASNET-EXPERT.


 Система CASNET- медична ЕС для діагностики видачі рекомендацій по лікуванню очних захворювань. На її основі розроблена мова інженерії знань EXPERT, за допомогою якої створено ряд інших медичних діагностичних систем.

  1. HEARSAY-HEARSAY-2-HEARSAY-3-AGE.


 Перші дві системи цього ряду є розвитком інтелектуальної системи розпізнавання злитої людської мови, слова якої беруться із заданого словника. Ці системи відрізняються оригінальною структурою, заснованої на використанні дошки оголошень - глобальної бази даних, що містить поточні результати роботи системи. Надалі на основі цих систем були створені інструментальні системи HEARSAY-3 і AGE (Attempt to Generalize- спроба спілкування) для побудови ЕС.

  1. Системи AM (Artifical Mathematician- штучний математик) і EURISCO.


 Були розроблені в Стенфордському університеті доктором Д. Ленатом для дослідницьких і навчальних цілей.

  1. Серед сучасних комерційних систем хочеться виділити експертну систему - оболонку G2 американської фірми Gensym (USA) [8] як неперевершену експертну комерційну систему для роботи з динамічними об'єктами. Робота в реальному часі з малими часом відповіді часто необхідна при аналізі ситуацій в корпоративних інформаційних мережах, на атомних реакторах, в космічних польотах і безлічі інших завдань. У цих завданнях необхідно приймати рішення протягом мілісекунд з моменту виникнення критичної ситуації.
  2. Як приклад швидкодіючої системи для відстеження стану корпоративної інформаційної мережі (КІС) можна привести засновану на знаннях систему моніторингу OMEGAMON [10] фірми Candle (IBM з 2004 року). OMEGAMON - типовий представник сучасних експертних мультиагентних динамічних систем, що працюють в реальному часі. OMEGAMON дозволяє за лічені хвилини ввести і налагодити правила моніторингу позаштатних ситуацій для об'єктів КІС.

Отже, основними областями застосування ЕС є:

  • медицина
  • електроніка
  • обчислювальна техніка
  • геологія
  • математика
  • космос
  • сільське господарство
  • управління
  • фінанси
  • юриспруденція і т.д.

У Росії дослідження і розробки в області ЕС включені в ряд державних і галузевих науково-технічних програм. Системи з базами знань не тільки стали знаходити практичне застосування в бізнесі і в рішенні серйозних інформаційних завдань, а й продемонстрували відчутний ефект від їх використання. Наприклад, надзвичайно ефективними з точки зору застосування ЕС виявилися системи підтримки організаційного управління та планування розподілу ресурсів.



Попередня   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   Наступна

Штучний інтелект та експертні системи | Історія розвитку штучного інтелекту | Розробка прототипу експертної системи | База знань | Механізм логічного висновку | пояснення рішень | функціонування ЕС | Склад знань. | Моделі представлення знань. | Модель семантичної мережі. |

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