2. История возникновения экспертных систем
2.1. Исторический очерк о возникновении искусственного интеллекта
История попыток создания искусственного подобия человеческого разума насчитывает более 700 лет. Первую зафиксированную в истории попытку создания машины, моделирующей человеческий разум, связывают с именем испанского рыцаря, поэта, философа, богослова, алхимика, изобретателя Раймунда Луллия [2].
Развивая традиции ученых своего времени, Луллий сконструировал машину, состоявшую из системы кругов, имевших возможность вращаться. Каждый круг был поделен на секторы, окрашенные в разные цвета и помеченные латинскими буквами. Круги соединялись друг с другом, и, приводя их во вращение, можно было получить различные сочетания символов и цветов – так называемую формулу истины.
Машины Луллия могли работать в различных предметных областях и давать ответы на всевозможные вопросы, составлять гороскопы, ставить диагнозы болезней, делать прогнозы на урожай. Круги приводились в движение системой рычагов. Поворачиваясь, они могли образовывать около 18 квадриллионов (18∙1015) разнообразных сочетаний буквенных и цветовых «истин». Запросы в машину вводились с помощью поворота внутреннего круга, на котором было начертано девять вариантов вопросов: Что? Почему? Из чего? Сколько? Каким образом? Где? Когда? Какое? Которое из двух?
Выражаясь современным языком, машина Луллия представляла собой механическую экспертную систему, наделенную базой знаний, устройствами ввода и вывода, естественным языком общения. Свести к логическим операциям если не все знания о мире, то хотя бы часть из них, а затем поручить не человеческому мозгу, а механическому устройству процедуру вывода «формул знания», следующих из накопленной базы знаний, – эта идея искусственного интеллекта, впервые высказанная и реализованная средневековым рыцарем Раймундом Луллием, прожила семь веков и достигла в наши дни своего расцвета и триумфа.
В 40-х годах XX в. с появлением электронно-вычислительных машин искусственный интеллект обрел второе рождение. Произошло выделение искусственного интеллекта в самостоятельное научное направление. Сам термин «искусственный интеллект» (artifical intelligence) был предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Станфордском университете (США).
Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло его разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика». Первое из этих направлений иногда называют низкоуровневым, или восходящим, а второе – высокоуровневым, или нисходящим.
Первые нейросети были предложены и созданы американскими учеными В. Мак-Каллоком, В. Питтсом и Ф. Розенблаттом в конце 1950-х годов. Это были устройства, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройства умели распознавать буквы алфавита, однако были чувствительны к их написанию.
Сегодня нейрокомпьютерные и нейросетевые технологии являются одним из наиболее перспективных и быстро развивающихся разделов искусственного интеллекта. Крупных успехов в этой области добились японские исследователи. Ими создан компьютер VI поколения – нейрокомпьютер, моделирующий структуру мозга и имеющий обширную базу знаний. Значительных успехов в этой области добились российские ученые. Отечественные нейрокомпьютеры уже давно применяются для управления сложными техническими объектами военного назначения.
В отличие от нейрокибернетики кибернетика «черного ящика» не придает значения принципу действия мыслящего устройства. Главное, чтобы оно адекватно моделировало его функциональную деятельность. Это направление искусственного интеллекта ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач с использованием существующих компьютеров независимо от их аппаратной базы.
В конце 50-х гг. XX в. появилась модель лабиринтного поиска. Согласно этому подходу решение интеллектуальной задачи выполнялось путем перебора огромного количества вариантов, который представлялся в виде движения по лабиринту. В настоящее время модель лабиринтного поиска признается тупиковой и имеет ограниченное использование в игровых компьютерных программах.
В начале 1960-х гг. началась эпоха эвристического программирования. Как писал автор этого термина американский математик Пойа, цель эвристики – исследовать методы и правила, как делать открытия и изобретения. Отказавшись от поисков универсального алгоритма мышления, программисты начали моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. Открылось новое направление искусственного интеллекта – экспертные системы. С появлением экспертных систем бизнес в сфере интеллектуальных информационных технологий впервые становится рентабельным [2].
2.2. История возникновения экспертных систем
Выделяют три этапа возникновения экспертных систем (рис. 2.1) [8].
1. Поиск общих методов решения задач и их применение при построении универсальных программ.
2. Поиск общих методов представления и поиск информации и их применение при создании специализированных программ.
3. Применение больших объемов специальных знаний о некоторой узкой предметной области для создания специализированных программ.
Рис. 2.1. Этапы возникновения экспертных систем
1 этап. В 60-х годах 20 века специалисты в области искусственного интеллекта пытались моделировать сложный процесс мышления, отыскивая общие методы решения широкого класса задач: они использовали эти методы в универсальных программах. Однако, несмотря на некоторые интересные достижения, это направление не привело к существенным открытиям. Разработка универсальных программ оказалась слишком трудным и, в конечном счете, бесплодным делом. Чем шире класс задач, которые может решать одна программа, тем беднее оказываются ее возможности при решении конкретной проблемы.
Тогда специалисты, работающие в области искусственного интеллекта, поняли, что должен существовать другой способ сделать программу «умной». Если так трудно обеспечить универсальность программы как таковой, то следует сосредотачиваться на общих методах и приемах программирования, пригодных для более специализированных программ.
2 этап. Поэтому в 70-е годы усилия были сконцентрированы на разработке методов представления – т. е. способах сформулировать проблему так, чтобы легко ее было решить, и методов поиска – т. е. хитроумных способах управления ходом решения, чтобы оно не потребовало бы слишком большого объема памяти и времени. И снова эта стратегия привела к некоторым успехам, но не породила революционных продвижений вперед.
3 этап. И только в конце 70-х годов специалисты, работающие в области искусственного интеллекта, начали понимать нечто весьма важное: эффективность программы при решении задач зависит от знаний, которыми она обладает, а не только от формализмов и схем вывода, которые она использует. Была принята принципиально новая концепция, которую чрезвычайно просто сформулировать:
Чтобы сделать программу интеллектуальной, ее нужно снабдить множеством высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области.
Понимание этого факта привело к развитию специализированных программных систем, каждая из которых является экспертом в некоторой узкой предметной области. Эти программы получили название экспертных систем.
- 1. Общее представление об экспертной системе
- 2. История возникновения экспертных систем
- 3. Классификация экспертных систем
- 4. Структура экспертной системы
- 5. Технология проектирования экспертных систем
- 5.3. Выбор подходящей проблемы
- 5.4. Разработка прототипа экспертной системы
- 5.4.1. Стадия идентификации
- 5.4.2. Стадия извлечения знаний
- 5.4.3. Стадия структурирования знаний
- 5.4.4. Стадия формализации знаний
- 5.4.5. Стадия реализации
- 5.4.6. Стадия тестирования
- 5.5. Доработка до промышленной экспертной системы
- 5.6. Оценка, стыковка и поддержка системы
- 6. Пример разработки прототипа экспертной системы для решения задач управления качеством