close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Экспертные системы

код для вставкиСкачать
 Экспертные системы
Искусственный интеллект, как научная дисциплина, состоит из нескольких крупных течений. Одно из них - экспертные системы.
Экспертные системы - это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области.
Как правило, экспертные системы создаются для решения практических задач в некоторых узкоспециализированных областях, где большую роль играют знания "бывалых" специалистов. Экспертные системы были первыми разработками, которые смогли привлечь большое внимание к результатам исследований в области искусственного интеллекта.
Экспертные системы имеют одно большое отличие от других систем искусственного интеллекта: они не предназначены для решения каких-то универсальных задач, как например нейронные сети или генетические алгоритмы. Экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях - областях.
Экспертное знание - это сочетание теоретического понимания проблемы и практических навыков ее решения, эффективность которых доказана в результате практической деятельности экспертов в данной области. Фундаментом экспертной системы любого типа является база знаний, которая составляется на основе экспертных знаний специалистов. Правильно выбранный эксперт и удачная формализация его знаний позволяет наделить экспертную систему уникальными и ценными знаниями. Врач, к примеру, хорошо диагностирует болезни и эффективно назначает лечение, не потому, что он обладает некими врожденными способностями, а потому что имеет качественное медицинское образование и большой опыт в лечении своих пациентов. Поэтому ценность всей экспертной системы как законченного продукта на 90% определяется качеством созданной базы знаний.
Экспертная система - это не простая программа, которая пишется одним или несколькими программистами. Экспертная система является плодом совместной работы экспертов в данной предметной области, инженеров по знаниям и программистов.
Но стоит отметить, что встречаются случаи, когда программы пишутся самими экспертами в данной области.
Эксперт предоставляет необходимые знания о тщательно отобранных примерах проблем и путей их решения. Например, при создании экспертной системы диагностики заболеваний врач рассказывает инженеру по знаниям об известных ему заболеваниях. Далее эксперт раскрывает список симптомов, которые сопровождают каждое заболевание и в заключение рассказывает об известных ему методах лечения. Инженер по знаниям, формализует всю полученную информацию в виде базы знаний и помогает программисту в написании экспертной системы. Первую экспертную систему, которую назвали Dendral, разработали в Стэнфорде в конце 1960-х г.г. Эта была экспертная система, определяющая строение органических молекул по химическим формулам и спектрографическим данным о химических связях в молекулах. Ценность Dendral заключалась в следующем. Органические молекулы, как правило, очень велики и поэтому число возможных структур этих молекул также велико. Благодаря эвристическим знаниям экспертов-химиков, заложенных в экспертную систему, правильное решение из миллиона возможных находилось всего за несколько попыток. Принципы и идеи, заложенные в Dendral оказались настолько эффективными, что они до сих пор применяются в химических и фармацевтических лабораториях по всему миру.
Экспертная система Dendral одной из первых использовала эвристические знания специалистов для достижения уровня эксперта в решении задач, однако методика современных экспертных систем связана с другой разработкой - Myсin. В ней использовались знания экспертов медицины для диагностики и лечения специального менингита и бактериальных инфекций крови.
Экспертная система Mycin, разработанная в том же Стэнфорде в середине 1970-х г.г., одной из первых обратилась к проблеме принятия решений на основе ненадежной или недостаточной информации. Все рассуждения экспертной системы Mycin были основаны на принципах управляющей логики, соответствующих специфике предметной области. Многие методики разработки экспертных систем, использующиеся сегодня, были впервые разработаны в рамках проекта Mycin.
На сегодняшний день создано уже большое количество экспертных систем. С помощью них решается широкий круг задач, но исключительно в узкоспециализированных предметных областях. Как правило, эти области хорошо изучены и располагают более менее четкими стратегиями принятия решений. Сейчас развитие экспертных систем несколько приостановилось, и этому есть ряд причин:
* Передача экспертным системам "глубоких" знаний о предметной области является большой проблемой. Как правило, это является следствием сложности формализации эвристических знаний экспертов.
* Экспертные системы неспособны предоставить осмысленные объяснения своих рассуждений, как это делает человек. Как правило, экспертные системы всего лишь описывают последовательность шагов, предпринятых в процессе поиска решения.
* Отладка и тестирование любой компьютерной программы является достаточно трудоемким делом, но проверять экспертные системы особенно тяжело. Это является серьезной проблемой, поскольку экспертные системы применяются в таких критичных областях, как управление воздушным и железнодорожным движением, системами оружия и в ядерной промышленности.
* Экспертные системы обладают еще одним большим недостатком: они неспособны к самообучению. Для того, чтобы поддерживать экспертные системы в актуальном состоянии необходимо постоянное вмешательство в базу знаний инженеров по знаниям. Экспертные системы, лишенные поддержки со стороны разработчиков, быстро теряют свою востребованность.
Экспертные системы в образовании
Экспертные системы (ЭС) основаны на использовании элементов искусственного интеллекта, применяются в автоматизированных образовательных системах для повышения качества обучения за счет автоматизации процесса обучения и повышения эффективности за счет освобождения преподавателя от рутинной работы.
Основной недостаток существующих электронных учебных средств - использование неразвитых примитивных форм диалогового общения с пользователем. Переход от примитивного диалога, типа "меню", к диалогу на "естественном" языке, к диалогу "с голоса" требует применения экспертных систем.
Сегодня нет четкого определения термина "экспертная система". Наиболее общее определение: ЭС - это искусственная система, способная в данной предметной области эффективно заменить эксперта-человека. Экспертными могут называться автоматизированные информационные системы, ориентированные на решение задач в определенной предметной области с достаточным качеством.
ЭС предназначены для того, чтобы сделать доступными сочетания знаний, опыта, навыков и интуиции квалифицированных специалистов. ЭС в сочетании с комплексом учебной информации, в отличие от существующих автоматизированных учебных курсов, являются принципиально новым направлением повышения дидактической эффективности программно-методических комплексов, реализующих контроль и управление процессом обучения. Это отличие заключается в возможности интеллектуальной поддержки обучаемых разного уровня подготовленности. Такая возможность обусловлена наличием базы знаний.
Типы задач, где целесообразно использование ЭС:
* управление процессом обучения с учетом индивидуальной подготовленности обучаемого, его индивидуальных особенностей;
* диагностика и прогнозирование качества усвоения предметной информации и формирование изменений в последовательности представления учебного материала;
* поддержание профессионального уровня обучаемого в данной предметной области;
* разработка инструментальных систем.
Опыт создания и использования ЭС выявил следующие проблемы:
* необходимо создание большого количества ЭС со своей иерархией задач;
* мало специалистов - инженеров по знаниям;
* слабые объяснительные способности ЭС, отсутствие дифференциации объяснений в зависимости от квалификации и опыта пользователя;
* трудности в оценке качества рекомендаций и сравнении решений ЭС и экспертов.
Несмотря на указанные проблемы, экспертные системы доказали свою эффективность и активно внедряются в различные сферы человеческой деятельности.
В заключение стоит отметить, что несмотря на все эти ограничения и недостатки, экспертные системы уже доказали всю свою ценность и значимость во многих важных приложениях.
Автор
arturkudrin1
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
420
Размер файла
22 Кб
Теги
экспертная, система
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа