Лекционный материал по ИИС для самостоятельного изучения. 2 Модели представления знаний 2 Логическая модель представления знаний
 Скачать 2.32 Mb.
|
|
Глава 3. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ 3.1. Назначение и структура экспертных систем Назначение экспертных систем. В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний", введенный Е.Фейгенбаумом как "привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов". Важность экспертных систем состоит в следующем: технология экспертных систем существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный экономический эффект; технология ЭС является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки сложных приложений; высокая стоимость сопровождения сложных систем, которая часто в несколько раз превосходит стоимость 75 их разработки; низкий уровень повторной используемости программ и т.п.; объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества программным продуктам за счет: обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом; большей "прозрачности" приложения (например, знания хранятся на ограниченном ЕЯ, что не требует комментариев к знаниям, упрощает обучение и сопровождение); лучшей графики; интерфейса и взаимодействия. По мнению ведущих специалистов, ЭС найдут следующее применение: ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг; технология ЭС обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально- взаимодействующих модулей. решение, так называемых, неформализованных и слабоструктурированных задач. Отличительные особенности ЭС. Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных следующими основными чертами: в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления; используется символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма); 76 ЭС применяются для решения только трудных практических задач, для решения которых нужны экспертные знания; ЭС дает пользователю «готовое» решение, которое по качеству и эффективности не уступает решению эксперта-человека; решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях; экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом, а также в процессе самообучения (т.н. машинное обучение); применение специфического компонента – базы знаний. Как уже отмечалось, ЭС предназначены, главным образом, для решения практических задач, возникающих в слабо структурированной и трудно формализуемой предметной области. ЭС были первыми системами, которые привлекли внимание потенциальных потребителей продукции искусственного интеллекта. Однако сэкспертными системами связаны некоторые распространенные заблуждения.Заблуждение первое: ЭС будут делать не более (а скорее даже менее) того, чем может эксперт, создавший данную систему. Для опровержения данного постулата можно построить самообучающуюся ЭС в области, в которой вообще нет экспертов, либо объединить в одной ЭС знания нескольких экспертов, и получить в результате систему, которая может то, чего ни один из ее создателей не может.Заблуждение второе: ЭС никогда не заменит человека-эксперта. 77 Предметные области для экспертных систем. Предметная область – это совокупность реальных или абстрактных объектов, связей и отношений между этими объектами, а также процедур преобразования этих объектов для решения возникающих задач. 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, лингвистов. 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. Традиционно знания существуют в двух видах - коллективныезнания, которыми обладают большинство людей, и личныезнания, которыми обладают специалисты (эксперты). 78 Если большая часть знаний в предметной области представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), эта предметная область не нуждается в экспертных системах (рис.3.1а). Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня (экспертов), если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область скорее всего нуждается в экспертной системе (рис. 3.1б). а) б) Рис.3.1. Соотношение коллективных и личных знаний в предметной области. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, промышленность, телекоммуникации и связь и др.Однако степень охвата 79 решаемых задач существенно отличается для различных предметных областей. На первый взгляд кажется, что создание единой ЭС (или ИИС), охватывающей все предметные области, возможно. Это - глубокое заблуждение. Прежде всего, следует учитывать, что для решения всех возможных задач во всех предметных областях необходимо бесконечное число фактов и правил. Даже если бы такая система была создана, понадобилось бы длительное время на наполнение ее знаниями. Более того, сегодня еще нет вычислительной машины, способной хранить и обрабатывать такой объем информации, поэтому пока нужно ограничиться только проблемными областями, в которых объѐм информации не слишком велик, и ее можно обработать в программе. Таким образом, применение ЭС реально только для узких предметных областей, а если быть более точным, то для решения конкретной задачи в предметной области. Классификация экспертных систем Класс "экспертные системы" сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным признакам (рис.3.2). 80 Рис.3.2. Классификация экспертных систем. По решаемой задаче Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных. Например, определение основных свойств личности по результатам психодиагностического тестирования в системах АВТАНТЕСТ и МИКРОЛЮШЕР и др. Диагностика. Под диагностикой понимается обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность - это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является необходимость понимания функциональной структуры ("анатомии") 81 диагностирующей системы. Например, диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ. Мониторинг. Основная задача мониторинга - непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы - "пропуск" тревожной ситуации и инверсная задача "ложного" срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учета временного контекста. Примером может служить система контроля аварийных датчиков на химическом заводе - FALCON и др. Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание "объектов" с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов чертеж, пояснительная записка и т.д. Основные проблемы здесь - получение четкого структурного описания знаний об объекте и проблема "следа". Для организации эффективного проектирования и, в еще большей степени, перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения. Прогнозирование. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров "подгоняются" под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для 82 прогнозов с вероятностными оценками. Например, предсказание погоды. Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. Втаких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности. Обучение. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом "ученике" и его характерных ошибках, затем в работе способны диагностировать слабости в знаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний. По связи с реальным временем Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны. Например, диагностика неисправностей в автомобиле. Квазидинамические ЭСинтерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.Например, микробиологические ЭС, в которых снимаются лабораторные измерения с технологического процесса один раз в 4 - 5 (производство лизина, например) и анализируется динамика полученных показателей по отношению к предыдущему измерению. 83 Динамические ЭСработают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых данных. Например, управление гибкими производственными комплексами, мониторинга в реанимационных палатах и т.д. По типу ЭВМ На сегодняшний день существуют: ЭС для уникальных стратегически важных задач на суперЭВМ (Эльбрус, CONVEX и др.); ЭС на ЭВМ средней производительности (типа ЕС ЭВМ, mainframe); ЭС на символьных процессорах и рабочих станциях (SUN, APOLLO); ЭС на мини- и супермини-ЭВМ (VAX, micro-VAX и др.); ЭС на персональных компьютерах (IBM PC, MAC II и подобные). По степени интеграции с другими программами Автономные ЭС работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфически "экспертных" задач, для решения которых не требуется привлекать традиционные методы обработки данных (расчеты, моделирование и т. д.). Гибридные ЭС представляют программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (например, математическую статистику, линейное программирование или системы управления базами данных) и средства манипулирования знаниями. Это может быть интеллектуальная надстройка над ППП или интегрированная среда для решения сложной 84 задачи с элементами экспертных знаний.Несмотря на внешнюю привлекательность гибридного подхода, следует отметить, что разработка таких систем являет собой задачу, на порядок более сложную, чем разработка автономной ЭС. Стыковка не просто разных пакетов, а разных методологий (что происходит в гибридных системах) порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей. Обобщенная структура экспертной системы. Необходимо отметить, что в различных источниках встречаются разные определения экспертной системы. Ниже предлагается наиболее чаще встречающееся определение. Экспертная система (ЭС) - это сложный программный комплекс, аккумулирующий знания специалистов в конкретных предметных областях н тиражирующий этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей. Обобщенная структура экспертной системы представлена на рис.3.2. Рис. 16.5 Обобщенная структура экспертной системы. 85 Следует учесть, что реальные экспертные системы могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой действительно экспертной системе, поскольку являют собой негласный канон на структуру современной экспертной системы. Состав и назначение элементов ЭС. Интерфейс пользователя - комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, получения результатов и «объяснения» решения. База знаний(БЗ) - ядро ЭС, совокупность формализованных знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и инженеру по знаниям. Параллельно такому представлению существует БЗ во внутреннем "машинном" представлении- Решатель(Машина вывода, Интерпретатор) - программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании формализованных знаний, имеющихся в БЗ и исходных данных (фактах), получаемых от пользователя. Подсистема объяснений - программа, протоколирующая работу решателя в виде «цепочки логических выводов». Она позволяет пользователю получить ответы на вопросы; "Как была получена та или иная рекомендация?" и "Почему система приняла такое решение?" Ответ на вопрос "как" - это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, т.е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос "почему"- ссылка на умозаключение, непосредственно 86 предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад. Редактор БЗ- программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать и пополнять БЗ в диалоговом режиме. Осуществляет ввод формализованных знаний. Например, правил продукционной модели представления знаний. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок ("help" - режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой знаний. В разработке и эксплуатации ЭС участвуют как минимум четыре человека: эксперт; инженер по знаниям; программист (на схеме не показан); пользователь. Возглавляет коллектив инженер по знаниям, это ключевая фигура при разработке систем, основанных на знаниях.Синонимы: когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик. Статическая и динамическая ЭС. Статическая экспертная системаиспользуются в тех случаях, когда можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Структурная схема такой ЭС представлена на рис. 3.3. Первые ЭС, получившие практическое использование, были статическими. Экспертная система работает в двух режимах: в режиме приобретения знаний; 87 в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС). В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний (редактор БЗ), наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области. Отметим, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт, не владеющий программированием. В режиме консультации общение с ЭС осуществляет пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, проконсультироваться, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации исходные данные (факты) о 88 задаче от пользователя поступают через интерфейс в решатель. Решатель на основе входных данных, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения, которое выдается из системы объяснений. Динамическая экспертная системаиспользуются в тех случаях, когда необходимо учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. На рис.3.4 показана архитектура динамической экспертной системы. По сравнению со статической ЭС вводятся дополнительных два компонента: система сопряжения; источники внешних динамических данных (датчики). Система сопряженияосуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической ЭС (база знаний и машина вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий. 89 Рис.3.4 Динамическая экспертная система. Режимы работы динамической ЭС в основном аналогичны вышеописанным режимам. Отличие в том, что пользователь в режиме консультации не вводит исходные данные, лишь отслеживает результат работы. Исходные данные непрерывно поступают с датчиков. Такие системы используют, например, для контроля технологических процессов, контроля работы опасных систем (атомных станций). Подчеркнем, что структура статической и динамической ЭС, отражает только основные компоненты (функции), и многое остается "за кадром". Кроме основных компонентов существуют дополнительные, которые позволяют создавать интегрированные системы в соответствии с современной технологией использования ЭС. |