Экспертные системы и модели представления знаний

Введение 2
1. Экспертные системы и их особенности 3
1.1 Понятие «экспертная система» 5
1.2 Достоинства и недостатки экспертных систем 6
1.3 Структура экспертной системы 7
2 Модели представления знаний 12
2.1 Логическая модель представления знаний 13
2.2 Продукционная модель представления знаний 14
2.3 Представление знаний фреймами 17
2.4 Представление знаний семантическими сетями 19
3 Области применения экспертных систем 22
Список использованной литературы 26

Экспертные системы возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта - совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.
Область искусственного интеллекта имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод, распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.
Экспертная система - это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. Экспертные системы выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение экспертных систем на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличие от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы.
При создании экспертных систем возникает ряд затруднений. Это, прежде всего, связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят "машиной". Но эти страхи не обоснованы, так как экспертные системы не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения.

Даны основные понятия и определения экспертных систем (ЭС). Перечислены основные достоинства и недостатки ЭС. Рассмотрены базовые структуры ЭС. Подробно рассмотрены основные парадигмы моделей представления знаний для ЭС, такие, как логические, продукционные, фреймы и семантические сети. Подробно рассмотрены области применения ЭС, а также перспективы развития ЭС. Дан список использованной литературы. Работа может быть полезна также по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии».