ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

Все большее распространение в практике создания сложных технических систем получают прикладные системы искусственного интеллекта в виде экспертных систем.

Под экспертной системой (ЭС) понимается система прикладных программ, которая в узкой предметной области способна заменить квалифицированного специалиста — эксперта, причем качество выдаваемых ЭС решений должно быть по крайней мере не хуже решений, принятых экспертом.

Спектр предметных областей, в которых сегодня ЭС нашли практическое применение, весьма разнообразен: это медицина и научная деятельность, техническая диагностика и проектирование, военные приложения и прогнозирование.

Фактически ЭС являются синтезом традиционных прикладных программ (пакетов прикладных программ — ППП) с методами теории искусственного интеллекта. В отличие от ППП, в которых, как правило, для решения задачи используется какой-либо математический метод или теория, в ЭС решение задачи осуществляется методами, схожими с методами решения задачи человеком, т.е. используются практический опыт и знания эксперта. Поэтому наиболее эффективны ЭС для решения плохо определенных задач, в которых отсутствует точный или приближенный алгоритм решения, а также в областях, подверженных постоянным изменениям, в которых нет устоявшейся теории.

Можно выделить ряд принципиальных особенностей ЭС:

  • • прикладной характер, ориентацию на конкретную предметную область и, как следствие этого, использование больших объемов проблемно-зависимых знаний в противовес системам, использующим некие универсальные знания и процедуры логического вывода, приемлемые для всех предметных областей. Поэтому часто ЭС называются также системами с базами знаний;
  • • ориентация на пользователя-программиста. Потенциальными пользователями ЭС являются люди, нуждающиеся в консультации при решении практических задач в данной предметной области: научные работники, инженеры, администраторы; люди, недостаточно подготовленные для работы с вычислительной машиной, поэтому в ЭС используется удобный для конкретной предметной области язык общения; как правило, это ограниченное подмножество естественного языка;
  • • способность аргументировать принятие того или иного решения понятным для пользователя образом;
  • • практически неограниченная возможность по расширению и

модицификации базы знаний.

ЭС претерпели в своем развитии значительную эволюцию. К настоящему моменту архитектура ЭС в достаточной степени устоялась (рис. 2.1). В состав типичной современной ЭС входят база проблемных знаний, механизм вывода, подсистема общения и подсистема объяснения.

Три последние компоненты образуют так называемую «пустую» экспертную систему. Реальная ЭС получается из пустой после заполнения базы проблемно-зависимых знаний. Путем простой замены базы знаний пустая ЭС настраивается на другую предметную область. Использование пустой ЭС позволяет значительно сокращать сроки разработки ЭС.

Наиболее подходящей моделью представления знаний в ЭС для задач поиска технических решений можно считать фреймовую как пригодную для описания некоторых стандартных ситуаций. Стандартность ситуации для представления знаний об объектах техники в той или иной области состоит в том, что заранее можно определить общую и частные функции объектов. Слоты фрейма заполняются средствами достижения частных функций. Для каждого из них в свою очередь тоже можно определить общую и частные функции. Таким образом, создается многоуровневый фрейм, описывающий все множество вариантов технического решения.

Удобнее всего представить фрейм в виде И-ИЛИ дерева. Вершины его означают общую и частные функции, а также средства реализации частных функций. Вершины И помечаются знаком конъюнкции, вершины ИЛИ — знаком дизъюнкции. Вершины как средства реализации частных функций помечаются точкой (конечные вершины). Пример представления некоторого множества вариантов технического решения в виде И-ИЛИ дерева представлен на рис. 2.2.

Схема архитектуры экспертной системы (ЭС)

Рис. 2.1. Схема архитектуры экспертной системы (ЭС)

Рис. 2.2. Схема представления множества вариантов технического решения

Вершина 0 означает общую функцию, вершины 1, 2,..., т — частные функции. Вершины i,j (/ = 1, m;j = 1, пт), помеченные точкой, отображают средства реализации частных функций.

Каждый вариант технического решения на И-ИЛИ дереве описывается комбинацией вершин некоторого поддерева.

Вершины И-ИЛИ дерева включаются в комбинацию на основе следующих правил:

  • • корневая вершина, означающая общую функцию объекта проектирования, всегда включается в комбинацию;
  • • вершины, имеющие предшественником вершину И, также всегда включаются в комбинацию;
  • • вершина, имеющая предшественником вершину ИЛИ, включается в комбинацию, если предшественник вошел в комбинацию, а все другие последователи этого предшественника не вошли в комбинацию.

Мощность TV множества комбинаций, отличающихся хотя бы одной вершиной на И-ИЛИ дереве, равна:

где — количество средств реализации частной функции /.

Из всего множества комбинаций необходимо выбрать такие, которые, во-первых, включают непротиворечивые средства достижения частных функций, а во-вторых, лучшим образом отвечают признакам объекта проектирования (ОП), связанным с целями проектирования. Цели и признаки ОП должны быть определены ранее в техническом задании, составляя его концептуальное описание. Для исключения несовместимых комбинаций в базу знаний включаются специальные правила в виде составных высказываний типа

где А, В, С — простые высказывания, означающие применение того

или иного средства реализации частной функции.

Допустимыми комбинациями будут те, для которых истинны составные высказывания. Эти комбинации и определят варианты технического решения объекта проектирования. Каждый из этих вариантов в разной степени отвечает требуемым признакам. Будем полагать, что объект проектирования отвечает тому или иному признаку, если этому признаку отвечают все входящие в него средства реализации частных функций. Ответ средства на тот или иной признак может быть положительным, что означает улучшение ОП, отрицательным — ухудшение ОП по этому признаку и безразличным, т.е. средство не характеризуется этим признаком.

Вследствие неполноты информации о ОП на начальных стадиях проектирования отношение между множеством средств реализации частных функций и множеством признаков нечетко. Это отношение можно представить нечетким гиперграфом Н= (U, Р, F). Его вершины означают средства реализации частных функций ОП: U= {?С}, i= 1, m,j= 1, л , а ребра P = {/?5} s= 1 ,r.

Нечеткий предикат Fустанавливает степень инцидентности вершин и ребер, принимая значение:

Граничные значения (—1 и 1) означают, что средство и..соответственно четко ухудшает или четко улучшает показатели ОП по признаку Ру Значение LF(ujJt Ps), равное нулю, свидетельствует о том, что средство u.j не характеризуется признаком Ps. Промежуточные значения отражают степень улучшения (положительные значения) или ухудшения (отрицательные значения) ОП по данному признаку.

Учитывая многочисленность вариантов технического решения, отражаемых И-ИЛИ деревом, для выбора лучшего из них следует воспользоваться пошаговой оптимизацией. На каждом шаге отбирается средство реализации частной функции, не нарушающее правила совместимости и имеющее наибольшее значение обобщенного показателя качества.

При наличии нескольких равнозначных средств формируется столько же равнозначных вариантов технического решения. Следуя приведенному алгоритму, из множества возможных вариантов технического решения на И-ИЛИ дереве будут отобраны те из них, которые в большей степени отвечают заданным в концептуальном описании признакам.

Современные системы автоматизированных расчетов и проектирования содержат в себе широкий диапазон разных автоматизированных систем от собственно расчетов до элементов искусственного интеллекта.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >