4.8. Технология использования экспертных систем

Создание и использование экспертных систем является одним из концептуальных этапов развития информационных технологий. В основе интеллеюуального решения проблем в некоторой предмет­ной области лежит принцип воспроизведения знаний опытных специалистов — экспертов.

Исходя из собственного опыта эксперт анализирует ситуацию и распознает наиболее полезную информацию, оптимизирует приня­тие решений, отсекая тупиковые пути.

Экспертная система — это совокупность методов ч средств орга­низации, накопления и применения знаний для решения сложных задач в некоторой предметной области. Экспертная система достигает бо­лее высокой эффективности за счет перебора большого числа аль­тернатив при выборе решения, опираясь на высококачественный опыт группы специалистов, анализирует влияние большого объема новых факторов, оценивая их при построении стратегий, добавляя возможности прогноза.

Основой экспертной системы является совокупность знаний (базы знаний), структурированных в целях формализации процесса принятия решений.

Экспертные системы разрабатываются с расчетом на обучение и способны обосновать логику выбора решения, т.е. обладают свойствами адаптивности и ее аргументирования. У большинства экспертных систем имеется механизм объяснения. Этот механизм использует знания, необходимые для объяснения того, каким обра­

зом система пришла к данному решению. Очень важным является определение области применения экспертной системы, границ ее использования и действия.

Преимущества экспертных систем по сравнению с использова­нием опытных специалистов состоят в следующем:

• достигнутая компетентность не утрачивается, может докумен­тироваться, передаваться, воспроизводиться и наращиваться;

• имеют место более устойчивые результаты, отсутствуют эмо­циональные и другие факторы человеческой ненадежности;

• высокая стоимость разработки уравновешивается низкой стоимостью эксплуатации, возможностью копирования, а в совокупности они дешевле высококвалифицированных спе­циалистов.

Недостатком экспертных систем, характерным для их совре­менного состояния, является меньшая приспособляемость к обуче­нию новым правилам и концепциям, к творчеству и изобретатель­ству. Использование экспертных систем позволяет во многих слу­чаях отказаться от высококвалифицированных специалистов, но предполагает оставить в системе место эксперту с более низкой квалификацией. Экспертные системы служат средством для рас­ширения и усиления профессиональных возможностей конечного пользователя.

Экспертная система должна демонстрировать компетентность, т.е. достигать в конкретной предметной области того же уровня, что и специалисты-эксперты. Недостаточно находить хорошие ре­шения, это надо делать быстро. Системы должны иметь не только глубокое, но и достаточно широкое понимание предмета. Методы нахождения решений проблем достигаются на основе рассужде­ний, исходящих из фундаментальных принципов в случае некор­ректных данных или неполных наборов правил. Такие свойства наименее разработаны в компьютерных экспертных системах, но именно они присущи специалистам высокого уровня.

Отличиями экспертных систем от обычных компьютерных яв­ляются:

• экспертные системы манипулируют знаниями, тоща как лю­бые другие системы — данными;

• экспертные системы, как правило, дают эффективные опти­мальные решения и способны иногда ошибаться, но в отличие от традиционных компьютерных систем они имеют потенциальную способность учиться на своих ошибках.

Таблица 4.4. jhuhwhm квтегарш применения жсяерншых систем

Категория Решаемая проблема

Интерпретация Описание ситуации по информации, поступающей от датчиков

Пропюз Определение вероятных последствий заданных ситуаций

Диагностика Выявление причин неправильного функционирования системы

по результатам наблюдений

Проектирование Построение конфигурации объектов при заданных ограничениях

Планирование Определение последовательности действий

Наблюдение Сравнение результатов наблюдений с ожидаемыми результатами

Отладка Составление рецептов исправления неправильного функциониро-­

вания системы

Ремонт Выполнение последовательности предписанных исправлений

Обучение Диагностика, отладка и исправление поведения обучаемого

Управление Управление поведением системы как целого

Экспертные системы как инструмент в работе пользователей совершенствуют свои возможности решать трудные, неординарные задачи в ходе практической работы.

Экспертные системы создаются для решения разного рода про­блем, типы которых можно сгруппировать в категории (табл. 4.4).

Ниже перечислены некоторые из предметных областей, в кото­рых применяются экспертные системы. Из них особенно популяр­на медицина.

Области применения экспертных систем

Военное дело Метеорология

Геология Промышленность

Инженерное дело Сельское хозяйство

Информатика Управление процессами

Компьютерные системы Физика

Космическая техника Химия

Математика Электроника

Медицина Юриспруденция

Наиболее уязвимы экспертные системы в распознавании границ своих возможностей и демонстрируют ненадежное функционирование вблизи границ их применимости. Дальней­ший прогресс в области искусственного интеллекта со временем предложит способы выявления границ своих возможностей. Другим недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. По­лучение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний пред­ставляет собой сложный процесс, сопряженный с значительны­ми затратами времени и средств. Проектирование экспертных систем 'также имеет определенные трудности и ограничения, которые влияют на их разработку.

Зарубежный опыт показывает, что экспертные системы раз­рабатываются в основном в университетах, научно-исследова­тельских центрах и коммерческих организациях, в том числе и для финансовой индустрии. В сфере финансового обслуживания эти системы помогают страховым компаниям анализировать и оценивать коммерческий риск, устанавливать размеры ссуд при кредитовании организаций, составлять сметы проектов и т.д.

Область применения экспертных систем расширяется. Кро­ме охвата различных областей деятельности, одним из наиболее важных последствий разработки экспертных систем является модификация знаний. По мере того как разработчики будут строить большие, сложные базы знаний, появляется рынок зна­ний, независимых от компьютерных систем. Появятся средства обучения для изучающих определенную прикладную область. Коммерческим продуктом станут метазнания, т.е. знания об оп­тимальных стратегиях и процедурах использования предметных знаний. Развитие экспертных систем в интеллектуальные состо­ит в слиянии концепций оборудования, средств их создания (языков) и самих экспертных систем. Объединение интеллекту­альных систем особенно эффективно в сложных инфраструкту­рах. Интеллектуальные системы уже разрабатываются и вне­дряются за рубежом для коммерческого использования.

Экспертная система FOLIO (Стенфордский университет, США) помогает консультантам по инвестициям определять цели клиентов и подбирать портфели ценных бумаг, наиболее соответ­ствующие этим целям. Система определяет нужды клиента в ходе интервью и затем рекомендует, в каких пропорциях надо распреде-

лить капиталовложения между разными фондовыми инструмента­ми, чтобы наилучшим образом удовлетворить запросы клиента. Система различает небольшое число классов ценных бумаг (напри­мер, ориентированные на дивиденды акций с невысоким уровнем риска или ориентированные на акции с высоким уровнем риска) и содержит знания о свойствах (например, годовых процентах на ка­питал) ценных бумаг каждого класса. В системе применена осно­ванная на правилах схема представления знаний с прямой цепоч­ной рассуждений для '«•m'ypi целей и схема линейного программи­рования для максимизации соответствия между целями и предла­гаемым портфелем. Система доведена до уровня демонстрацион­ного прототипа.

Искусственная компетентность экспертных систем не заменяет полностью человека. Эксперт-человек способен реорганизовать информацию и знания и использовать их для синтеза новых зна­ний. В области творческой деятельности лкщи обладают большими способностями и возможностями по сравнению с самыми умными системами. Эксперты справляются с неожиданными поворотами событий и, используя новые подходы, способны проводить анало­гии из других предметных областей. Эксперты адаптируют к изме­няющимся условиям и приспосабливают свои стратегии к новым обстоятельствам в более широком диапазоне проблем и задач. Экспертные системы менее приспособлены к обучению на уровне новых концепций и новых правил. Они оказываются не столь эф­фективны и мало пригодны в тех случаях, когда надо учитывать всю сложность реальных задач.

Эксперты могут непосредственно воспринимать весь комплекс входной информации: символьной, визуальной, графической, тек­стовой, звуковой, осязательной, обонятельной. У экспертной сис­темы есть только символы, с помощью которых представлены базы знаний, воплощающие те или иные концепции. Преобразование сенсорной информации в символьную сопровождается потерей части информации.

Но главное, что огромный объем знаний, которым обладают эксперты-специалисты (профессиональные знания и знания о ми­ре и действующих в нем законах), не удается пока встроить в ин­теллектуальную систему, тем более столь специализированную, ка­кой является любая экспертная система.