Экспертная система (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.
В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.
Похожие действия выполняет программа-мастер (wizard). Мастера применяются как в системных программах, так и в прикладных для интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний; все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.
Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель). Например, в Википедии аналогами статических визардов являются её структуры (типы данных, в терминологии ООП - классы и интерфейсы) - категории, списки, шаблоны, порталы, которые по названию объекта выдают пользователю все его имеющиеся для данной структуры Википедии аттрибуты.
Структура, режимы функционирования, классификация экспертных систем
Структура
· Интерфейс пользователя (Интерфейс (от англ. interface — поверхность раздела, перегородка) — совокупность средств и методов взаимодействия между элементами системы.)
· Пользователь
· Интеллектуальный редактор базы знаний
· Эксперт (Эксперт (от лат. expertus — опытный) — специалист, дающий заключение при рассмотрении какого-нибудь вопроса.)
· Инженер
· Рабочая (оперативная) память
· База знаний
· Решатель (механизм вывода)
· Подсистема объяснений
База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.
Как правило, база знаний ЭС содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила - набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.
В рамках логической модели баз данных и базы знаний, записываются на языке Пролог с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.
Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.
Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» — в рабочей памяти.
База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:
1. эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;
2. инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;
3. программисты, осуществляющие реализацию ЭС.
ЭС может функционировать в 2-х режимах.
1. 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.
2. 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.
Классификация Экспертных систем по решаемой задаче
· Интерпретация данных
· Диагностирование
· Мониторинг
· 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.
· CLIPS — весьма популярная ЭС (public domain)
· OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов
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.
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».