Структура и основные компоненты экспертных систем. Виды экспертных систем.

Экспертные системы

Это системы, в основе которых лежит база знаний, представленная либо в виде системы продукции, либо в виде фреймов (FRAME). Экспертная система позволяет формализовать знания эксперта в определенной предметной области с целью принятия рациональных проектных решений. Отдельно определяется необходимость использования систем искусственного интеллекта и экспертных систем. Искусственный интеллект и методы его программирования в принципе отличаются от обычных программных систем и приемов программирования. Возможности системы, содержащей элементы искусственного интеллекта, отличаются от возможностей обычных систем программного обеспечения. Системы искусственного интеллекта могут:

- решать класс проблем, требующих различных методов или способов решения (не одним алгоритмом);

- делать выводы по проблемам, не разрешаемым на основе существующих моделей или здравого смысла;

- логически делать выводы из данных при наличии неполной или статистически ограниченной информации;

- обучать операторов (человека) и оценивать их производительность и качество работы;

- превосходить человека по производительности при решении определенного класса задач;

- приобретать новые способности т.е. обучаться.

В производственной практике наиболее широко применяются системы искусственного интеллекта в робототехнике для распознавания образов, программирования роботов. Особое место уделяется методам распознавания образов. Алгоритмы, реализующие эти методы, являются основной частью систем машинного или технического зрения. Экспертные системы (ЭС) являются самостоятельным направлением в рамках искусственного интеллекта. Задачи этого направления – исследование и разработка программ, использующих знания для решения задач, являющихся трудными для людей-экспертов. Экспертные системы манипулируют знаниями, в отличие от обычных программ, манипулирующих данными. Они должны хранить знания профессионалов–экспертов в некоторой предметной области и передавать их тем, у кого таких знаний нет. Экспертная система должна иметь глубокие знания, она должна эффективно работать в узкой предметной области, содержащей трудные, нетривиальные задачи. Знания в экспертных системах принимают форму фактов или правил. Иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Экспертные системы могут делать ошибки, но если для решения той же задачи применить традиционную программу, она тоже сделает ошибку. Однако такую ошибку чрезвычайно трудно исправить. Экспертные системы создаются для решения разного рода про­блем, но основные типы их деятельности можно сгруппировать в следующие категории.

1. ЭС, выполняющие интерпретацию как правило, используют ин­формацию от датчиков для описания ситуации. Например, интерпретацию показаний измерительных приборов для определения состояния процесса. Интерпре­тирующие системы имеют дело не с четкими символьными представ­лениями проблемной ситуации, а непосредственно с реальными дан­ными. Они сталкиваются с затруднениями, которых нет у систем дру­гих типов, т.к. им приходится обрабатывать информацию зашумленную, недостаточную, неполную, ненадежную или ошибоч­ную.

2. ЭС, осуществляющие прогноз, определяют вероятные последст­вия заданных ситуаций. Системы прогнозирования иногда используют имитационное моделирование, т.е. программы, которые отражают причинно-следственные взаимо­связи в реальном мире, чтобы сгенерировать ситуации или сценарии, которые могут возникнуть при тех или иных входных данных. Специалисты ИИ пока что разработали сравнительно мало прогнозирующих систем, возможно потому, что очень трудно взаимодействовать с имитацион­ными моделями и создавать их.

3. ЭС, выполняющие проектирование, разрабатывают конфигура­ции объектов с учетом набора ограничений, присущих проблеме. В проектировании систем часто используются синтез для разработки отдельных частей проекта и имитационное моделирование с целью верификации и тестирования идей, заложенных в проект. Учитывая то, что проектирование столь тесно связано с планированием, многие проектирующие системы со­держат механизмы разработки и уточнения планов для достижения желаемого проекта. Система проектирования может в избежать ненужных поисков, создавая планы разработки же­лаемой конфигурации и оценивая их в контексте проблемных требо­ваний.

4. ЭС, занятые планированием, проектируют действия; они опреде­ляют полную последовательность действий, прежде чем начнется их выполнение. Плани­рующие ЭС зачастую должны иметь способность к возврату, т.е. от­вергать некоторую последовательность рассуждении или часть плана из-за нарушения ограничений задачи и возвращать управление назад к более ранней точке или ситуации, из которой анализ должен на­чаться заново. В некоторых планирующих системах задача планирования разбивается на подпроблемы и делается попытка упорядочить их так, чтобы избежать перепланирования, начинающегося с точки, в которой был сделан неудачный выбор.

5. Экспертные системы, которые осуществляют наблюдение, срав­нивают действительное поведение с ожидаемым поведением систе­мы. Наблюдающие ЭС подыскивают наблю­даемое поведение, которое подтверждает их ожидания относительно нормального поведения или их предположения о возможных откло­нениях. Наблюдающие ЭС по самой своей природе должны работать в режиме реального времени.

6. ЭС, выполняющие отладку, находят рецепты для исправления неправильного поведения устройств. Многие существующие отладочные системы работают с просты­ми таблицами связей между типами неисправностей и предлагаемы­ми рецептами их исправления, но общая проблема отладки очень трудна и требует проектирования рецептов восстановления и их оце­нивания через прогнозирование их эффективности. Отладочные сис­темы часто включают диагностические компоненты для определения причин неисправностей.

7. ЭС, реализующие ремонт, следуют плану, который предписывает некоторые рецепты восстановления. Пока что было разработано очень мало ремонтных ЭС отчасти потому, что необходимость фактического выполнения ремонтных процедур на объектах реального мира дополнительно усложняет задачу. Ремонтным системам также необходимы диагностирующие, отлаживающие и пла­нирующие процедуры для производства ремонта.

8. ЭС, выполняющие обучение, подвергают диагностике, «отладке» и исправлению («ремонту») поведение обучаемого. Обучающие системы создают модель того, что обу­чающийся знает и как он эти знания применяет при решении проблемы. Системы диагностируют и указывают обучающемуся его ошибки, анализируя модель и строя планы исправлений указанных ошибок. Они исправляют поведение обучающихся, выполняя эти планы с по­мощью непосредственных указаний обучающимся.

9. ЭС, осуществляющие управление, адаптивно руководят поведени­ем системы в целом. Управляющие ЭС должны вклю­чать наблюдающие компоненты, чтобы отслеживать поведение объ­екта на протяжении времени, но они могут нуждаться также и в дру­гих компонентах для выполнения любых или всех из уже рассмот­ренных типов задач: интерпретации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планирования, отладки, ремонта и обучения.

Все вышесказанное может создать представление, что экспертные системы это нечто глобальное, предназначенное для решения сложнейших задач, и ориентированное, скорее, на научно-исследовательские организации. Это не совсем так. Например, экспертная система ASWARE, разработанная институтом электросварки им. Патона Национальной академии наук Украины, позволяет подобрать наплавочный материал и режимы электродуговой наплавки для восстановления обширной номенклатуры изношенных деталей. Стоимость экспертной системы ASWARE в пределах $3000, для ее функционирования достаточно маломощного персонального компьютера с оперативной памятью 16 МВ и более, на жестком диске система занимает 10 МВ. Таким образом, любое ремонтное предприятие в состоянии приобрести систему ASWARE и успешно ее эксплуатировать.