Реферат: Экспертные системы 12

Для специалистов в области ИИ термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя «интеллектуально».

Эта информация представляется в форме фактов и правил.

ФАКТ: При включении станка получена травма.

ПРАВИЛО: Если не соблюдались требования безопасности, то применимо за­конодательство о неосторожном поведе­нии, приведшем к несчаст­ному случаю.

Факты и правила в экспертной системе не всегда либо ис­тинны, либо ложны. Иногда существует некоторая степень не­уверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется «коэф­фициентом уверенности».

ФАКТ: Станок имеет дефект с коэффициентом уверенности 0.9

ПРАВИЛО: Если станок имеет дефект с коэф­фициентом уверенности >0.6, то теория строгой ответственности применима с ко­эффициентом уверенности 1.0.

Многие правила ЭС являются эвристи­ками, т.е. эмпирическими правилами, которые упрощают или ограничивают поиск решений, когда предметная область сложна или недостаточно изучена и решаемая задача не поддается строгому математическому анализу или алгорит­мическому решению.

Рассмотрим различия между алгоритмическим и эвристическим методами на примере

Рис. 3.

Алгоритм полностью исклю­чает возможность попадания оружия на борт самолета и предотвращает захват террористами самолета, но требует много времени, дорог и непопулярен. Эвристиче­ский метод более легок и практичен, но не обеспечивает 100% защиту.

Таким образом, алгоритмический метод гарантирует кор­ректное решение задачи, тогда как эвристи­ческий метод дает приемлемое решение в большинстве случаев.

В экспертной системе существует четкое разделение знаний на:

• знания о предметной области, называемые базой знаний;
• знания о том, как решать задачи, называемые механизмом вывода;
• знания о том, как взаимодействовать с пользовате­лем.

Программа, которая работает со знаниями, организованными подобным об­разом(т.е. база знаний + мех-м вывода ), называется системой, основанной на знаниях.

База знаний экспертной системы содержит факты и правила, использующие эти факты как основу для принятия решений.

Механизм вы­вода содержит:

• интерпретатор, определяющий, как применять правила для вывода новых знаний;
• диспетчер, устанавливающий порядок применения правил.

Чтобы приносить реальную пользу, экспертная система должна иметь базу знаний, содержащую высококачественные знания о предметной области, а ее механизм вывода должен содержать знания о том, как эффек­тивно использовать знания о предметной области.

Разработка механизма вывода ЭС – нетривиальная задача, поскольку простой и общий метод орга­низации логического вывода отсутствует.

Чтобы ясно понимать суть этой проблемы, необходимо, во-первых, понимать, что структура логического вывода зависит и от специфики предметной области и от того, как знания структурированы и организо­ваны в ЭС, а во-вторых, осознавать возможности инструментальных средств построения экспертных систем.

Эти средства разделяются на четыре основных категории:

1. Языки программирования;

2. Языки инженерии знаний

3. Вспомогательные средства

4. Средства поддержки

Языки программирования, применяемые для работы в обла­сти экспертных систем – это или проблемно-ори­ентированные языки(Фортран, Паскаль) или языки обработки текстов (Лисп, Пролог). Проблемно-ори­ентированные языки разработаны для специального класса за­дач: например, Фортран удобен для выполнения алгебраиче­ских вычислений и чаще всего применяется в научных, матема­тических и статистических исследованиях.

Наиболее широко используемым языком прог­раммирования для задач искусственного интеллекта является Лисп. Его популярность основывается на таких его свойствах, как легкое и гибкое манипулирование символами, авто­матическое управление памятью, развитые редактирование и средства отладки, едином подходе к представлению программ и данных, что позволяет программе на Лиспе модифицировать свой собственный код так же просто, как и данные. Последнее качество благоприятно для написания программ, которые могут вводить новые или модифицировать уже существующие в базе знаний правила.

Рассмотрим, как записывается обычное высказывание на языке Лисп:

Естественный язык	Лисп
Разлита нефть в строении №5	(МЕСТОНАХОЖДЕНИЕ (РАЗЛИТА НЕФТЬ) (СТРОЕНИЕ №5))

Здесь элемент МЕСТОНАХОЖДЕНИЕ действует как отношение, которое указывает, что его первый аргумент размещается в его втором аргументе.

Подобные Лисп языки программирования представ­ляют максимальную гибкость разработчику экспертной си­стемы, но не указывают ему, как представлять знания или как построить механизм доступа к базе знаний.

Язык инженерии знаний – это язык построения экспертных систем, погруженный в обширное поддерживающее окружение. Языки инженерии знаний разделяются на скелетные и универсальные. Скелетный язык инженерии знаний – это экспертная система без специальных предметных знаний, включающая только механизм вывода и сред­ства поддержки.