Экспертные системы. Разработка экспертной системы

Содержание
Введение
Глава 1 Экспертные системы и их особенности
1.1 Характеристики и функциональность экспертных систем
1.2 Описание архитектурных особенностей экспертной системы
1.3 Классификация экспертных систем
Глава 2 Технология разработки экспертных систем
2.1 Описание этапности проводимых работ по разработке экспертной системы
2.2 Общая характеристика инструментальных средств для построения экспертных систем
2.3 Трудности при разработке экспертных систем
Заключение
Список использованной литературы
Приложение

После всестороннего анализа прототип откладывается в сторону и начинается разработка рабочей версии программы, которая должна решать весь комплекс задач, определенных в спецификации проекта. Процесс разработки экспертной системы, как правило, состоит из последовательности отдельных этапов, на которых наращиваются возможности системы, причем каждый из этапов подразделяется на фазы проектирования, реализации, компоновки и тестирования [4]. В результате после каждого этапа наращивания возможностей в распоряжении пользователя имеется система, которая способна справляться с более сложными вариантами проблемы.
Такая методика проектирования несколько отличается от методики разработки программ других видов. При создании большинства программных продуктов чаще используется другая модель процесса - сначала разрабатывается спецификация продукта, затем выполняется планирование, проектирование компонентов, их реализация, компоновка комплекса и тестирование конечного варианта. Тот факт, что при разработке экспертных систем есть возможность сначала построить и всесторонне испытать прототип, позволяет избежать множества переделок в процессе создания рабочей версии системы. Но технология последовательного наращивания функциональных возможностей таит в себе и проблему интеграции новых функций с реализованными в предыдущих вариантах.
Инструментальные средства разработки экспертных систем создавались, в первую очередь, с целью преодоления возникающих при этом сложностей на основе модульного представления знаний [1].
По своему назначению и функциональным возможностям инструментальные программы, применяемые при проектировании экспертных систем, можно разделить на четыре достаточно больших категории.
Оболочки экспертных систем (expert system shells). Системы этого типа создаются, как правило, на основе какой-нибудь экспертной системы, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системы-прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и оставляются те, которые не имеют узкой специализации. Примером может служить система EMYCIN, созданная на основе прошедшей длительную "обкатку" системы MYCIN. В EMYCIN сохранен интерпретатор и все базовые структуры данных - таблицы знаний и связанный с ними механизм индексации [2, 4]. Оболочка дополнена специальным языком, улучшающим читабельность программ, и средствами поддержки библиотеки типовых случаев и заключений, выполненных по ним экспертной системой.
Языки программирования высокого уровня. Инструментальные средства этой категории избавляют разработчика от необходимости углубляться в детали реализации системы - способы эффективного распределения памяти, низкоуровневые процедуры доступа и манипулирования данными. Одним из наиболее известных представителей таких языков является OPS5. Этот язык прост в изучении и предоставляет программисту гораздо более широкие возможности, чем типичные специализированные оболочки [1].
Среда программирования, поддерживающая несколько парадигм (multiple-paradigm programming environment). Средства этой категории включают несколько программных модулей, что позволяет пользователю комбинировать в процессе разработки экспертной системы разные стили программирования. Среди первых проектов такого рода была исследовательская программа LOOP, которая допускала использование двух типов представления знаний: базирующегося на системе правил и объектно-ориентированного [1].
Дополнительные модули. Средства этой категории представляют собой автономные программные модули, предназначенные для выполнения специфических задач в рамках выбранной архитектуры системы решения проблем. Хорошим примером здесь может служить упоминавшийся в главе 15 модуль работы с семантической сетью, использованный в системе VT. Этот модуль позволяет отслеживать связи между значениями ранее установленных и новых параметров проектирования в процессе работы над проектом [4]. Подобные модули управления семантической сетью можно использовать для распространения внесенных изменений на все компоненты системы.
В Приложении 1 продемонстрован пример, как в языке CLIPS организована интеграция правил и объектов. Основной механизм взаимодействия правил и объектов состоит в том, что действия, специфицированные в правилах, посылают сообщения экземпляру класса.
2.3 Трудности при разработке экспертных систем
Разработка экспертных систем связана с определенными трудностями, которые необходимо хорошо знать, так же как и способы их преодоления.
Рассмотрим подробнее эти проблемы.
1. 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. 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.
2. 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 аргументировано объяснить, почему принято то или иное решение. В таких ситуациях поможет выбор эксперта, умеющего ясно формулировать свои мысли и легко объяснять другим свои идеи.
3. Проблема нехватки времени у эксперта. Выбранный для разработки эксперт не может найти достаточно времени для выполнения проекта. Чтобы избежать этой ситуации, необходимо получить от эксперта, прежде чем начнется проект, согласие тратить на проект время в определенном фиксированном объеме.
4. Правила, формализованные экспертом, не дают необходимой точности. Проблему можно избежать, если решать вместе с экспертом реальные задачи. В условиях задач нужно использовать реальные данные, такие как лабораторные данные, отчеты, дневники и другую информацию, взятую из практических задач.
5. Недостаток ресурсов. В качестве ресурсов выступают персонал (инженеры знаний, разработчики инструментальных средств, эксперты) и средства построения экспертных систем (средства разработки и средства поддержки). Недостаток благожелательных и грамотных администраторов порождает скептицизм и нетерпение у руководителей. Экспертные системы 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 экспертных систем.
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. Экспертные системы последних лет разрабатываются более быстрыми темпами за счет развития технологий, но проблемы остались. Удвоение персонала не сокращает время разработки наполовину, потому что процесс создания экспертных систем - это процесс с множеством обратных связей.
6. Неадекватность инструментальных средств решаемой задаче. Часто определенные типы знаний (например, временные или пространственные) не могут быть легко представлены на одном языке представления знаний, так же как и разные схемы представления (например, фреймы и продукции) не могут быть достаточно эффективно реализованы на одном языке представления знаний. Некоторые задачи могут быть непригодными для решения по технологии экспертных систем (например, отдельные задачи анализа сцен). Необходим тщательный анализ решаемых задач, чтобы определить пригодность предлагаемых инструментальных средств и сделать правильный выбор.
Заключение
В результате проделанной работы были выявлены, изучены и проанализированы сущность, классификация экспертных систем, технология их разработки.
В нашей стране современное состояние разработок в области экспертных систем можно охарактеризовать как стадию всевозрастающего интереса среди широких слоев экономистов, финансистов, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, программистов и т.д.
К сожалению, этот интерес имеет пока достаточно слабое материальное подкрепление - явная нехватка учебников и специальной литературы, отсутствие символьных процессоров и рабочих станций искусственного интеллекта, ограниченное финансирование исследований в этой области, слабый отечественный рынок программных продуктов для разработки экспертных систем. Поэтому распространяются «подделки» под экспертные системы в виде многочисленных диалоговых систем и интерактивных пакетов прикладных программ, которые дискредитируют в глазах пользователей это чрезвычайно перспективное направление. Процесс создания экспертной системы требует участия высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, которых пока выпускает небольшое количество высших учебных заведений страны.
Экспертная система, пусть даже с элементами искусственного интеллекта, останется лишь инструментом грамотного пользователя: инженера, изобретателя, учёного, способным многократно повысить эффективность их работы.
Перспективы использования WWW-технологии, системного моделирования предметной области, инжиниринга информационных процессов представляются в виде широчайшего и перспективного поля деятельности.
Список использованной литературы
Благодатских В.А., Волнин В.А., Поскакалов К.Ф. Стандартизация разработки программных средств: Учеб. пособие / Под ред. О.С. Разумова. - М.: Финансы и статистика, 2008. – 288с.: ил.
Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы: Принципы разработки и программирование (пер. с англ. Птицына К.А.) Изд. 4-е. - М.: Вильямс, 2007. - 1152 с., ил.
Джексон П. Введение в экспертные системы - Introduction to Expert Systems. - 3-е изд. - М.: Вильямс, 2007. - 624 с.
Рудаков А.В. Технология разработки программных продуктов: Учеб. пособие для студ. проф. образования. - М.: Академия, 2008. - 208 с.
Ручкин В.Н., Фулин В.А. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы - СПб: БХВ-Петербург, 2009. - 389 с.Приложение
Предположим, необходимо разработать экспертную систему, которая дает пользователю советы, касающиеся покупки музыкальных инструментов. Пусть это будет гитара, причем ее характеристики представлены содержимым слотов. Тогда в этой экспертной системе должны быть правила, подобные приведенному ниже.
(defrule describe-guitar
(option ?guitar) =>
(send (symbol-to-instance-name ?guitar) show) )
В этом правиле show - метод класса guitar, который выводит на экран содержимое слота экземпляра класса в нужном формате. Определение класса guitar может иметь следующий вид:
(defclass guitar (is-a USER) (slot make) (slot model) (slot wood) (slot pickups))
Метод show этого класса можно представить следующим образом:
(definessage-handler guitar show ()
(printout t
"The " ?self:make " " ?self:model "
is a " ?self:wood " guitar with " ?selfspickups " pickups.")
;; ?self:make " " ?self:model " это "
;; ?self:wood " гитара с "
;; ?self:pickups " звукоснимателем.")
)
Для экземпляра этого класса
(GibSG of guitar
(make Gibson)
(model SG)
(wood mahogany)
(pickups humbucking) )
метод выведет сообщение
"The Gibson SG is a mahogany guitar with humbucking pickups."
27
Экспертные системы
По решаемой задаче
По связи с реальным временем
По типу ЭВМ
По степени интеграции
Интерпретация данных
Интерпретация данных
Интерпретация данных
Интерпретация данных
Диагностика
Проектирование
Прогнозирование
Планирование
Обучение
Статистические
Квазидинамические
Динамические
Автономные
Гибридные (интегрированные)
На суперЭВМ
На серверах
На символьных процессорах
На рабочих станциях
На персональных компьютерах
Выбор проблемы
Поддержка экспертной системы
Стыковка экспертной системы
Оценка экспертной системы
Доработка до промышленной экспертной системы
Разработка прототипа экспертной системы