Основные задачи экспертных систем

Экспертные системы

Экспертная система - это прикладная диалоговая система искусственного интеллекта, способная получать, накапливать, корректировать знания из некоторой предметной области (представляемые в основном специалистами-экспертами), выводить новые знания, находить на основе этих знаний решения практических задач, близкие по качеству к решениям экспертов и по запросу пользователя объяснять ход решения в понятной для него форме.

В отличие от традиционных программ, предназначенных для решения математически строго определенных задач по точным разрешающим алгоритмам, с помощью экспертных систем решаются задачи, относящиеся к классу неформализованных или слабоформализованных, слабоструктурированных задач. Алгоритмические решения таких задач или не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний в них или же такие решения неприемлемы на практике в силу сложности разрешающих алгоритмов. Поэтому экспертные системы используют логический вывод и эвристический поиск решения.

От систем поддержки принятия решений (которые не используют экспертных методов) экспертные системы отличаются тем, что первые опираются больше на математические методы и модели, а экспертные системы в основном базируются на эвристических, эмпирических знаниях, оценках, методах, которые получены от экспертов, и, кроме того, способны анализировать и объяснять пользователю свои действия и знания.

Идея построения экспертных систем сформировалась в ходе исследований в области искусственного интеллекта. Экспертные системы распадаются на два больших класса с точки зрения задач, которые они решают. Системы первого класса предназначаются для повышения культуры работы и уровня знаний специалистов в различных областях деятельности (врачей, геологов, инженеров и т. п.). Системы второго класса можно назвать консультирующими, или диагностирующими. Для оказания помощи человеку в решении указанных задач разрабатываются комплексы программ персональных компьютеров, называемые интеллектуальными системами, основанными на знаниях. Эти разработки относятся к области приложений исследований по искусственному интеллекту.

Задачи экспертных систем, которые, по сути, представляют собой комбинацию машинного и человеческого знания - сохранять и пополнять опыт специалистов, работающих в плохо формализуемых областях, таких, как медицина, биология, история и т. п. Экспертные системы должны сыграть роль высококвалифицированных помощников, способных дать полезный совет, сообщить необходимые сведения человеку, находящемуся в затруднительном положении. Им может оказаться молодой, имеющий недостаточный опыт врач, перед которым возникла необходимость провести сложную и нетривиальную операцию. Им может быть археолог, столкнувшийся впервые с малоизвестной культурой, иди биолог, которому срочно понадобились знания на уровне профессионального нейрофизиолога, или любой другой исследователь и специалист.

Экспертная система хранит массу сведений, полученных из самых различных источников (книг, журнальных публикаций, устных сообщений специалистов и т. п.). Она может использовать эти сведения для консультации и при необходимости объяснить специалисту, как она пришла к сообщаемым ему выводам.

В настоящее время, применяя компьютерные технологии, стало возможным использовать системы поддержки в управлении по трем направлениям:

· поддержка Принятия управленческих решений;

· проведение сравнительного анализа Вариантов решений (различных прогнозов, стратегий развития и т. д.);

· поддержка выбора управленческого решения. Такого рода системы базируются на методах многокритериального анализа и экспертных оценок.