Экспертные системы

Информация о материале
Категория: ИТ статьи
Опубликовано: 28.02.2019, 10:37
Автор: HelpDesk
Просмотров: 1176

Экспертные системы (ЭС, англ. expert system) — это компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предшественники экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например, определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определённой 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 такой программный инструмент как «Мастер» (англ. Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от экспертных систем — отсутствие базы знаний — все действия жёстко 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).

В настоящее время «классическая» концепция экспертных систем, сложившаяся в 70-80 годах прошлого века, переживает серьёзный кризис, по всей видимости связанный с её глубокой ориентацией на общепринятый в те годы текстовый человеко-машинный интерфейс, который в настоящее время в пользовательских приложениях почти полностью вытеснен графическим (GUI). Кроме того, «классический» подход к построению экспертных систем плохо согласуется с реляционной моделью данных, что делает невозможным эффективное использование современных промышленных СУБД для организации баз знаний таких систем. Все приводимые в литературных и интернет-источниках примеры «известных» или «распространённых» экспертных систем на самом деле относятся к 80-м годам прошлого столетия и в настоящее время давно не существуют, либо безнадёжно устарели и поддерживаются лишь немногочисленными энтузиастами.[источник не указан 1069 дней] С другой стороны, нередко в качестве маркетингового хода экспертными системами объявляются современные программные продукты, в «классическом» понимании таковыми не являющиеся (например, компьютерные справочно-правовые системы). Предпринимаемые энтузиастами попытки объединить «классические» подходы к разработке экспертных систем с современными подходами к построению пользовательского интерфейса (проекты CLIPS Java Native Interface, CLIPS.NET и др.) не находят поддержки среди крупных компаний-производителей программного обеспечения и по этой причине остаются пока в экспериментальной стадии.

Сейчас экспертные системы в различных отраслях набирают все большую популярность. Юристы, экономисты, hr-менеджеры и врачи с настороженностью следят за разработками в данной сфере.

Фактически, Экспертная система — это симуляция действий эксперта при решении определенной задачи.

Основные характеристики экспертных систем:

— Ядро, которое представлено базой знаний;

— накопление и организация знаний;

— формализованный высококачественный опыт;

— возможности к прогнозированию.

Доктор, диагностирующий заболевания и назначающий курс лечения, делает это хорошо при наличии хорошего специализированного образования и накопленного опыта в медицине.

Поэтому качество экспертной системы сводится к качеству формализованных знаний и унификацией используемого опыта.

В настоящий момент мало принимать эффективные решения, крайне важна скорость их принятия.

Экспертная система способна обрабатывать огромный объем знаний за доли секунд, что порой может спасти жизнь человека либо компании.

Однако, надо понимать, что экспертная система оперирует базой знаний, которая достаточно ограничена, в то время как человек может пользоваться большим спектром органов чувств, символьной, графической и др. видами информации.

У экспертных систем существуют границы возможностей и пока данные системы ведут себя не совсем надежно на границах применимости либо в нестандартных ситуациях.

Однако, экспертные системы пытаются разрабатывать со способностью к обучению и способностью к аргументации методов принятия решения.

Этапы разработки экспертных систем

1. Идентификация области применения и круга решаемых задач;

2. Получение знаний;

3. Содержательный анализ проблемной области, определяются методы решения задач;

4. Формализация — перевод в формализованный язык, код;

5. Реализация — прототип системы.

В заключение стоит заметить, что экспертные системы уже эффективно используются во многих отраслях, и сейчас многие корпорации мира занимаются разработкой, тестированием и внедрением аналогичных систем в более сложных сферах нашей профессиональной жизни.