Тураева.Д,Ж_ИТ_П3.docx. Экспертные системы Готовила Тураева Дилшода мфседб02в2022А

Название	Экспертные системы Готовила Тураева Дилшода мфседб02в2022А
Дата	17.10.2022
Размер	279.43 Kb.
Формат файла
Имя файла	Тураева.Д,Ж_ИТ_П3.docx.pptx
Тип	Документы #738259

Экспертные системы

Готовила : Тураева Дилшода МФ-СЕД-Б-02-В-2022-А

Понятие экспертной системы
•ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных; •ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче; •большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик; •динамически изменяющимися данными и знаниями. Экспертные системы предназначены для так называемых неформализованных задач, таких как: интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление.
Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

Назначение экспертных систем

•Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).

•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.

Особенности экспертных систем

•Интерфейс пользователя;

•Пользователь;

•Эксперт;

•Инженер по знаниям;

•Решатель (интерпретатор);

•Рабочая память (РП), называемая также базой данных (БД);

•База знаний (БЗ);

•Интеллектуальный редактор базы знаний;

•Компоненты приобретения знаний;

•Объяснительный компонент;

•Диалоговый компонент.

Структура экспертных систем

Структура экспертных систем
База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области. Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты. База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.
Структура экспертных систем

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

Структура экспертных систем
Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС; осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом. Программист разрабатывает ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.
Роли создателей экспертных систем

База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:

Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.

Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.
Режимы функционирования

существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;
эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;
эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут "извлечены" и вложены в ЭС;
решение задачи требует только рассуждений, а не действий;
задача не должна быть слишком трудной (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);
задача хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно "понятной" и структурированной области, т.е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;
решение задачи не должно в значительной степени использовать "здравый смысл" (т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.

Необходимые условия создания экспертных систем

задача может быть естественным образом решена посредством манипуляции с символами ;
задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т.е. ее решение должно требовать применения эвристических правил.
задача должна быть достаточно сложна, чтобы оправдать затраты на разработку ЭС. Однако она не должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решать;
задача должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами ЭС, и практически значимой.

Требования к задачам решаемым экспертными системами

Классификация экспертных систем

HASP/SIAP - интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.

Акинатор - интернет-игра. Игрок должен загадать любого персонажа, а Акинатор должен его отгадать, задавая вопросы. База знаний автоматически пополняется, поэтому программа может отгадать практически любого известного персонажа.

Simptomus – сервис онлайн-диагностики заболеваний. Пациенты указывают симптомы, а Simptomus на основе экспертной системы выводит список возможных диагнозов.

IBM Watson - суперкомпьютер фирмы IBM, способный понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы в базе данных

Наиболее известные экспертные системы