· Проектирование

· Прогнозирование

· Сводное Планирование

· Обучение

· Управление

· Ремонт

· Отладка

Классификация Экспертных систем по связи с реальным временем

· Статические ЭС

· Квазидинамические ЭС

· Динамические ЭС

Этапы разработки Экспертных систем

· Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.

· Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

· Этап структурирования знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.

· Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.

· Реализация ЭС — создается один или нескольких прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.

· Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

Наиболее известные/распространённые ЭС

· CLIPS — весьма популярная ЭС (public domain)

· OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов

Экспертная система Cyc

Cyc — проект по созданию объёмной онтологической базы знаний, позволяющей программам решать сложные задачи из области искусственного интеллекта на основе логического вывода и привлечения здравого смысла.

ПроектначалДугласЛенатв 1984 годув Microelectronics and Computer Technology Corporation. Название «Cyc» (образованное от «encyclopedia» произносится «цик») является зарегистрированной торговой маркой компании Cycorp, Inc в Остине, которой управляет Ленат и созданной для разработки Cyc. База знаний является собственностью компании, однако небольшая часть базы, предназначенная для установления общего словаря для программ автоматического рассуждения, была выпущена как OpenCyc под открытой лицензией. Позднее, Cyc стала доступной для исследователей ИИ под специальной исследовательской лицензией как ResearchCyc.

Типичным примером знаний в базе являются «Всякое дерево является растением» и «Растения смертны». Если спросить «умирают ли деревья?», машина логического вывода может сделать очевидный вывод и дать правильный ответ. База Знаний (англ. Knowledge Base или KB) содержит более миллиона занесённых туда людьми утверждений, правил и общеупотребительных идей. Они формулируются на языке CycL, который основан на исчислении предикатов и имеет схожий с лиспом синтаксис. Англоязычные пользователи шутят что они «велосипедисты» (от англ. cyclist — велосипедист).

Большая часть сегодняшней работы в проекте Cyc все ещё связана с инженерией знаний — описание фактов об окружающем мире вручную и реализация эффективных механизмов логического вывода на основе этих знаний. Однако ведётся работа над тем, чтобы дать системе Cyc возможность самостоятельно общаться с пользователями на естественном языке, и над ускорением процесса пополнения базы с помощью машинного обучения.

Описание Базы Знаний, терминология

Концепции в Cyc называются константами . Имена констант начинаются с необязательных символов «#$» и чувствительны к регистру. Существуют константы для:

· Отдельных элементов, которые называются individual , например #$BillClinton или #$France.

· Совокупностей (Collections ) таких, как например, #$Tree-ThePlant (в которую входят все деревья) или #$EquivalenceRelation (в которой содержатся все отношения эквивалентности). Член совокупности называется экземпляром данной коллекции.

· Функций истинности (Truth Functions ) которые можно применять к одной или нескольким концепциям и возвращающие значение истина или ложь. Например #$siblings (потомки одного родителя) является отношением родства, истинным только в том случае, когда два его аргумента являются братьями или сёстрами. По соглашению, константы функций истинности начинаются с буквы в нижнем регистре. Функции истинности поддаются разбиению на логические связки (такие как #$and, #$or, #$not, #$implies), кванторы (#$forAll, #$thereExists, и т. д.) и предикаты.

· Функций Functions , которые образуют новые термы из данных. Например, если передать функции #$FruitFn в качестве аргумента тип (или коллекцию) растений, вернёт коллекцию их фруктов. По соглашению, имена констанит функций начинаются с буквы в верхнем регистре и заканчиваются строкой «Fn».

Наиболее важными предикатами являются #$isa и #$genls. Первый является утверждением что некий элемент является экземпляром некой коллекции, а второй что коллекция является подколлекцией другой коллекции. Факты о концепциях декларируются с помощью особых высказываний языка CycL. Предикаты записываются в скобках перед своими аргументами: