Базы данных: конспект лекций

Коллектив авторов

Это главное различие между статической и динамической экспертными системами.

Пример динамической экспертной системы – управление производством различных медикаментов в фармацевтической промышленности.

3. Участники разработки экспертных систем

В разработке экспертных систем участвуют представители различных специальностей. Чаще всего конкретную экспертную систему разрабатывают трое специалистов. Это, как правило:

1) эксперт;

2) инженер по знаниям;

3) программист по разработке инструментальных средств.

Разъясним обязанности каждого из приведенных здесь специалистов.

Эксперт –

это специалист в той предметной области, задачи которой и будут решаться при помощи этой конкретной разрабатываемой экспертной системы.

Инженер по знаниям – это специалист по разработке непосредственно экспертной системы. Используемые им технологии и методы называются технологиями и методами инженерии знаний. Инженер по знаниям помогает эксперту выявить из всей информации предметной области ту информацию, которая необходима для работы с конкретной разрабатываемой экспертной системой, а затем структурировать ее.

Любопытно, что отсутствие среди участников разработки инженеров по знаниям, т. е. замена их программистами, либо приводит к неудаче всего проекта создания конкретной экспертной системы, либо значительно увеличивает сроки ее разработки.

И, наконец, программист разрабатывает инструментальные средства (если инструментальные средства разрабатываются заново), предназначенные для ускорения разработки экспертных систем. Эти инструментальные средства содержат в пределе все основные компоненты экспертной системы; также программист осуществляет сопряжение своих инструментальных средств с той средой, в которой она будет использоваться.

4. Режимы работы экспертных систем

Экспертная система работает в двух основных режимах:

1) в режиме приобретения знаний;

2) в режиме решения задачи (называемом также режимом консультаций, или режимом использования экспертной системы).

Это логично и понятно, ведь сначала необходимо как бы загрузить экспертную систему информацией из той предметной области, в которой ей предстоит работать, это и есть режим «обучения» экспертной системы, режим, когда она получает знания. А уже после загрузки всей необходимой для работы информации следует и сама работа. Экспертная система становится готовой для эксплуатации, и ее теперь можно использовать для консультаций или для решения каких-либо задач.

Рассмотрим более подробно режим приобретения знаний.

В режиме приобретения знаний работу с экспертной системой осуществляет эксперт при посредничестве инженера по знаниям. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями (данными), которые, в свою очередь, позволяют системе в режиме решения уже без участия эксперта решать задачи из данной предметной области.

Следует отметить, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые непосредственно программистом. Отсюда следует, что в отличие от традиционного подхода в случае экспертных систем разработку программ осуществляет не программист, а эксперт, естественно, с помощью экспертных систем, т. е. по большому счету человек, не владеющий программированием.

А теперь рассмотрим второй режим функционирования экспертной системы, т. е. режим решения задач.

В режиме решения задачи (или так называемом режиме консультации) общение с экспертными системами осуществляет непосредственно конечный пользователь, которого интересует концевой итог работы и иногда способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения экспертной системы пользователь не обязательно

должен быть специалистом в данной проблемной области. В этом случае он обращается к экспертным системам за результатом, не имея достаточных знаний для получения результатов. Или все же пользователь может обладать уровнем знаний, достаточным для достижения необходимого результата самостоятельно. В этом случае пользователь может сам получить результат, но обращается к экспертным системам с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на экспертные системы монотонную работу. В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из базы данных формирует решение задачи. Экспертные системы при решении задачи не только исполняют предписанную последовательность конкретной операции, но и предварительно формирует ее. Это делается для случая, если реакция системы не совсем понятна пользователю. В этой ситуации пользователь может потребовать объяснения о том, почему данная экспертная система задает тот или иной вопрос или почему данная экспертная система не может выполнить данную операцию, как получен тот или иной результат, поставляемый данной экспертной системой.

5. Продукционная модель знаний

По своей сути продукционные модели знаний близки к логическим моделям, что позволяет организовать весьма эффективные процедуры логического вывода данных. Это с одной стороны. Однако, с другой стороны, если рассматривать продукционные модели знаний в сравнении с логическими моделями, то первые более наглядно отображают знания, что является неоспоримым преимуществом. Поэтому, несомненно, продукционная модель знаний является одним из главных средств представления знаний в системах искусственного интеллекта.

Итак, начнем подробное рассмотрение понятия продукционной модели знаний.

Традиционная продукционная модель знаний включает в себя следующие базовые компоненты:

1) набор правил (или продукций), представляющих базу знаний продукционной системы;

2) рабочую память, в которой хранятся исходные факты, а также факты, выведенные из исходных фактов при помощи механизма логического вывода;

3) сам механизм логического вывода, позволяющий из имеющихся фактов, согласно имеющимся правилам вывода, выводить новые факты.

Причем, что любопытно, количество таких операций может быть бесконечно.

Каждое правило, представляющее базу знаний продукционной системы, содержит условную и заключительную части. В условной части правила находится либо одиночный факт, либо несколько фактов, соединенных конъюнкцией. В заключительной части правила находятся факты, которыми необходимо пополнить рабочую память, если условная часть правила является истинной.

Если попытаться схематично изобразить продукционную модель знаний, то под продукцией понимается выражение следующего вида:

(i) Q; P; A -> B; N;

Здесь i – это имя продукционной модели знаний или ее порядковый номер, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукционных моделей, получая некую идентификацию. В качестве имени может выступать некоторая лексическая единица, отражающая суть данной продукции. Фактически мы именуем продукцию для лучшего восприятия сознанием, чтобы упростить поиск нужной продукции из списка.

Приведем простой пример: покупка тетради» или «набор цветных карандашей. Очевидно, что каждую продукцию обычно именуют словами, подходящими для данного момента. Проще говоря, называют вещи своими именами.