2.4.4. Развитие прототипа до промышленной эс
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 [Хювянен, Сеппянен, 1991] при разработке промышленной и/ или коммерческой системы выделяют дополнительные этапы для перехода (табл. 2.1).
демонстрационный прототип действующий прототип ® промышленная система ® коммерческая система
Однако чаще реализуется плавный переход от демонстрационного прототипа к промышленной системе, при этом, если программный инструментарий был выбран удачно, не обязательно даже переписывать окончательный вариант другими программными средствами.
Понятие же коммерческой системы в нашей стране входит в понятие «промышленный программный продукт», или «промышленная ЭС» (в этой работе).
Основная работа на данном этапе заключается в существенном расширении базы знаний, то есть в добавлении большого числа дополнительных правил, фреймов, узлов семантической сети или других элементов знаний. Эти элементы знаний обычно увеличивают глубину системы, обеспечивая большее число правил для трудно уловимых аспектов отдельных случаев. В то же время эксперт и инженер по знаниям могут увеличить базу знаний системы, включая правила, управляющие дополнительными подзадачами или дополнительными аспектами экспертной задачи (метазнания).
Таблица 2.1.
Переход от прототипа к промышленной экспертной системе
Система | Описание |
Демонстрационный прототип ЭС | Система решает часть задач, демонстрируя жизнеспособность подхода (несколько десятков правил или понятий) |
Исследовательский прототип ЭС | Система решает большинство задач , но неустойчива в работе и не полностью проверена (несколько сотен правил или понятий) |
Действующий прототип ЭС | Система надежно 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 |
После установления основной структуры ЭС знаний 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 ЭС. Система должна обеспечивать пользователю возможность легким и естественным образом уточнять непонятные моменты, 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 передает право собственности и контроля за системой эксперту для уточнения, детальной разработки и обслуживания.
- Т. А. Гаврилова в. Ф. Хорошевский
- Санкт-Петербург
- Предисловие
- Об авторах
- 1.1.2. Зарождение нейрокибернетики
- 1.1.3. От кибернетики «черного ящика» к ии
- 1.1.4. История искусственного интеллекта в России
- 1.2. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
- 1.2.1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based
- 1.2.2. Программное обеспечение систем
- 1.2.3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural
- 1.2.4. Интеллектуальные роботы (robotics)
- 1.2.5. Обучение и самообучение (machine
- 1.2.6. Распознавание образов (pattern
- 1.2.7. Новые архитектуры компьютеров (new
- 1.2.8. Игры и машинное творчество
- 1.2.9. Другие направления
- 1.3. Представление знаний и вывод на знаниях
- 1.3.1. Данные и знания
- 1.3.2. Модели представления знаний
- Структура фрейма
- 1.3.3. Вывод на знаниях
- 1.4. Нечеткие знания
- 1.4.1. Основы теории нечетких множеств
- 1.4.2. Операции с нечеткими знаниями
- 1.5. Прикладные интеллектуальные системы
- 2.2. Классификация систем, основанных на знаниях
- 2.2.1. Классификация по решаемой задаче
- 2.2.2. Классификация по связи с реальным временем
- 2.2.3. Классификация по типу эвм
- 2.2.4. Классификация по степени интеграции с другими программами
- 2.3. Коллектив разработчиков
- 2.4. Технология проектирования и разработки
- 2.4.1. Проблемы разработки промышленных эс
- 2.4.2. Выбор подходящей проблемы
- 2.4.3. Технология быстрого прототипирования
- 2.4.4. Развитие прототипа до промышленной эс
- 2.4.5. Оценка системы
- 2.4.6. Стыковка системы
- 2.4.7. Поддержка системы
- Теоретические аспекты инженерии знаний
- 3.1. Поле знаний
- 3.1.1. О языке описания поля знаний
- 3.1.2. Семиотическая модель поля знаний
- 3.1.3. «Пирамида» знаний
- 3.2. Стратегии получения знаний
- 3.3. Теоретические аспекты извлечения знаний
- 3.3.1. Психологический аспект
- 3.3.2. Лингвистический аспект
- 3.3.3. Гносеологический аспект извлечения знаний
- 3.4. Теоретические аспекты структурирования знаний
- 3.4.1. Историческая справка
- 3.4.2. Иерархический подход
- 3.4.3. Традиционные методологии структурирования
- 3.4.4. Объектно-структурный подход (осп)
- Технологии инженерии знаний
- 4.1. Классификация методов практического извлечения знаний
- 4.2. Коммуникативные методы
- 4.2.1. Пассивные методы
- Сравнительные характеристики пассивных методов извлечения знаний
- 4.2.2. Активные индивидуальные методы
- Сравнительные характеристики активных индивидуальных методов извлечения
- 4.2.3. Активные групповые методы
- 4.3. Текстологические методы
- 4.4. Простейшие методы структурирования
- 4.4.1. Алгоритм для «чайников»
- 4.4.2. Специальные методы структурирования
- 4.5. Состояние и перспективы автоматизированного приобретения знаний
- 4.5.1. Эволюция систем приобретения знаний
- 4.5.2. Современное состояние автоматизированных систем приобретения знаний
- 4.6.2. Имитация консультаций
- 4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний
- 4.6.4. Приобретение знаний из текстов
- 4.6.5. Инструментарий прямого приобретения
- Формы сообщений
- 5.1.1. Семантические пространства и психологическое шкалирование
- 5.1.2. Методы многомерного шкалирования
- 5.1.3. Использование метафор для выявления «скрытых» структур знаний
- 5.2. Метод репертуарных решеток
- 5.2.1. Основные понятия
- 5.2.2. Методы выявления конструктов
- 5.2.3. Анализ репертуарных решеток
- 5.2.4. Автоматизированные методы
- 5.3. Управление знаниями
- 5.3.1. Что такое «управление знаниями»
- 5.3.2. Управление знаниям и корпоративная память
- 5.3.3. Системы omis
- 5.3.4. Особенности разработки omis
- 5.4. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент познания
- 5.4.1. От понятийных карт к семантическим сетям
- 5.4.2. База знаний как познавательный инструмент
- 5.5. Проектирование гипермедиа бд и адаптивных обучающих систем
- 5.5.1. Гипертекстовые системы
- 5.5.2. От мультимедиа к гипермедиа
- 5.5.3. На пути к адаптивным обучающим системам
- 6.1.3. Инструментальные средства поддержки разработки систем по
- 6.2. Методологии создания и модели жизненного цикла интеллектуальных систем
- 6.3. Языки программирования для ии и языки представления знаний
- 6.4. Инструментальные пакеты для ии
- 6.5. WorkBench-системы
- Пример разработки системы, основанной на знаниях
- 7.1. Продукционно-фреймовый япз pilot/2
- 7.1.1. Структура пилот-программ и управление выводом
- 7.1.2. Декларативное представление данных и знаний
- 7.1.3. Процедурные средства языка
- 7.2. Психодиагностика — пример предметной области для построения экспертных систем
- 7.2.1. Особенности предметной области
- 7.2.2. Батарея психодиагностических эс «Ориентир»
- 7.3. Разработка и реализация психодиагностической эс «Cattell»
- 7.3.1. Архитектура системы и ее база знаний
- 7.3.2. Общение с пользователем и опрос испытуемых
- 7.3.3. Вывод портретов и генерация их текстовых представлений
- 7.3.4. Помощь и объяснения в эс «Cattell»
- 8.1.2. Html — язык гипертекстовой разметки Интернет-документов
- 8.1.3. Возможности представления знаний на базе языка html
- 8.2. Онтологии и онтологические системы
- 8.2.1. Основные определения
- 8.2.2. Модели онтологии и онтологической системы
- 8.2.3. Методологии создания и «жизненный цикл» онтологии
- Фрагмент описания аксиомы
- 8.2.4. Примеры онтологии
- 8.3. Системы и средства представления онтологических знаний
- 8.8.1. Основные подходы
- 8.3.2. Инициатива (ка)2 и инструментарий Ontobroker
- 8.3.3. Проект shoe — спецификация онтологии и инструментарий
- 8.3.4. Другие подходы и тенденции
- 9.1.2. Основные понятия
- 9.2.2. Инструментарий AgentBuilder
- 9.2.3. Система Bee-gent
- 9.3. Информационный поиск в среде Интернет
- 9.3.1. Машины поиска
- 9.3.2. Неспециализированные и специализированные поисковые агенты
- 9.3.3. Системы интеллектуальных поисковых агентов
- Заключение
- Литература
- Содержание
- Базы знаний интеллектуальных систем
- 196105, Санкт-Петербург, ул. Благодатная, 67.
- 197110, Санкт-Петербург, Чкаловский пр., 15.