6.7. Трудности при разработке экспертных систем
Разработка ЭС связана с определенными трудностями, которые необходимо хорошо знать, так же как и спос обы их преодоления. Рассмотрим подробнее эти проблемы.
Проблема извлечения знаний экспертов. Ни один специалист никогда просто так не раскроет секреты своего профессионального мастерства, свои сокровенные знания в профессиональной области. Он должен быть заинтересован материально или морально, причем хорошо заинтересован. Никто не хочет рубить сук, на котором сидит. Часто такой специалист опасается, что, раскрыв все свои секреты, он будет не нужен компании. Вместо него будет работать экспертная система. Избежать эту проблему поможет выбор высококвалифицированного эксперта, заинтересованного в сотрудничестве.
Проблема формализации знаний экспертов. Эксперты-специалисты в определенной области, как правило, не в состоянии формализовать свои знания. Часто они принимают правильные решения на интуитивном уровне и не могут аргументированно объяснить, почему принято то или иное решение. Иногда эксперты не могут прийти к взаимопониманию (фраза «встретились два геолога, у них было три мнения» - не шутка, а реальная жизнь). В таких ситуациях поможет выбор эксперта, умеющего ясно формулировать свои мысли и легко объяснять другим свои идеи.
Проблема нехватки времени у эксперта. Выбранный для разработки эксперт не может найти достаточно времени для выполнения проекта. Он слишком занят. Он всем нужен. У него есть проблемы. Чтобы избежать этой ситуации, необходимо получить от эксперта, прежде чем начнется проект, согласие тратить на проект время в определенном фиксированном объеме.
Правила, формализованные экспертом, не дают необходимой точности. Проблему можно избежать, если решать вместе с экспертом реальные задачи. Не надо придумывать «игрушечных» ситуаций или задач. В условиях задач нужно использовать реальные данные, такие как лабораторные данные, отчеты, дневники и другую информацию, взятую из практических задач. Постарайтесь говорить с экспертом на одном языке, используя единую терминологию. Эксперт, как правило, легче понимает правила, записанные на языке, близком к естественному, а не на языке типа LISP или PROLOG.
Недостаток ресурсов. В качестве ресурсов выступают персонал (инженеры знаний, разработчики инструментальных средств, эксперты) и средства построения ЭС (средства разработки и средства поддержки). Недостаток благожелательных и грамотных администраторов порождает скептицизм и нетерпение у руководителей. Повышенное внимание в прессе и преувеличения вызвали нереалистические ожидания, которые приводят к разочарованию в отношении экспертных систем. ЭС могут давать не самые лучшие решения на границе их применимости, при работе с противоречивыми знаниями и в рассуждениях на основе здравого смысла. Могут потребоваться значительные усилия, чтобы добиться небольшого увеличения качества работы ЭС. Экспертные системы требуют много времени на разработку. Так, создание системы PUFF для интерпретации функциональных тестов легких потребовало 5 человеко-лет, на разработку системы PROCPECTOR для разведки рудных месторождений ушло 30 человеко-лет, система XCON для расчета конфигурации компьютерных систем на основе VAX 11/780 потребовала 8 человеко-лет. ЭС последних лет разрабатываются более быстрыми темпами за счет развития технологий ЭС, но проблемы остались. Удвоение персонала не сокращает время разработки наполовину, потому что процесс создания ЭС - это процесс со множеством обратных связей. Все это необходимо учитывать при планировании создания ЭС.
Неадекватность инструментальных средств решаемой задаче. Часто определенные типы знаний (например, временные или пространственные) не могут быть легко представлены на одном ЯПЗ, так же как и разные схемы представления (например, фреймы и продукции) не могут быть достаточно эффективно реализованы на одном ЯПЗ. Некоторые задачи могут быть непригодными для решения по технологии ЭС (например, отдельные задачи анализа сцен). Необходим тщательный анализ решаемых задач, чтобы определить пригодность предлагаемых инструментальных средств и сделать правильный выбор.
О других трудностях и ловушках при создании ЭС более подробно можно прочитать в книге Д.Уотермана [77] и учебнике [3].
- Интеллектуальные информационные системы
- 230201 - Информационные системы и технологии
- 080801 - Прикладная информатика в экономике
- Оглавление
- 1. Введение в интеллектуальные информационные системы
- 1.1. Предмет исследования искусственного интеллекта
- 1.2. Определение иис
- 1.3. Искусственный интеллект и интеллектуальное поведение
- 1.4. Определения, используемые в дисциплине иис
- 1.5. Исторический обзор работ в области ии
- Доказательство теорем.
- Распознавание изображений.
- Экспертные системы.
- Машинный перевод и понимание текстов на естественном языке.
- Игровые программы.
- Машинное творчество.
- 1.6. Кратко о развитии робототехники
- 1.7. Области коммерческого использования искусственного интеллекта
- 1.8. Иис других типов
- 1.9. Интеллектуальные агенты
- 1.10. Примеры иис
- 2. Системы представления знаний
- 2.1. Фреймы
- 2.2. Исчисления предикатов
- 2.3. Системы продукций
- 2.4. Семантические сети
- 2.5. Нечеткая логика
- 3. Методы поиска решений
- 3.1. Методы поиска решений в пространстве
- 3.2. Алгоритмы эвристического поиска
- Алгоритм наискорейшего спуска по дереву решений
- Алгоритм оценочных (штрафных) функций
- Алгоритм минимакса
- Альфа-бета-процедура
- 3.3. Методы поиска решений на основе исчисления предикатов
- 3.4. Задачи планирования последовательности действий
- 3.5. Поиск решений в системах продукций
- 4. Распознавание изображений
- 4.1. Общая характеристика задач распознавания образов и их типы.
- 4.2. Основы теории анализа и распознавания изображений.
- 4.2. Распознавание по методу аналогий.
- 4.3. Актуальные задачи распознавания
- 5. Общение с эвм на естественном языке. Системы речевого общения
- 5.1. Проблемы понимания естественного языка
- 5.2. Анализ текстов на естественном языке
- Морфологический анализ
- Синтаксический анализ
- Семантическая интерпретация
- Проблемный анализ
- 5.3. Системы речевого общения
- 6. Методология построения экспертных систем
- 6.1. Экспертные системы: Определения
- 6.2. Основные компоненты эс
- 6.3. Типы решаемых задач эс:
- 6.4. Ограничения и недостатки эс:
- 6.5. Обобщенная схема эс
- 6.6. Экспертные системы: классификация
- 6.7. Трудности при разработке экспертных систем
- 6.8. Методология построения экспертных систем
- 6.9. Примеры экспертных систем
- 7. Практическая разработка экспертных систем в среде clips
- 7.1 Постановка задачи
- 7.2. Основы программирования в системе clips
- 7.3. Программирование в clips экспертной системы управления технологическим процессом