Експертні системи. Визначення економічної ефективності АРМ менеджера

Експертні системи (ЕС) виникли як значний практичний результат у застосуванні і розвитку методів штучного інтелекту (ШІ)- сукупності наукових дисциплін, що вивчають методи вирішення задач інтелектуального (творчого) характеру з використанням ЕОМ.
Область ШІ має більш ніж сорокалітню історію розвитку. Із самого початку в ній розглядалася низка дуже складних задач, що, поряд з іншими, і дотепер є предметом досліджень: автоматичні докази теорем, машинний переклад (автоматичний переклад з однієї природної мови на іншу), розпізнавання зображень і аналіз сцен, планування дій роботів, алгоритми і стратегії ігор.
Експертні системи (ЕС) - це яскравий і швидко прогресуючий напрямок в області штучного інтелекту(ШІ). Причиною підвищеного інтересу, що ЕС викликають до себе протягом усього свого існування є можливість їхнього застосування до вирішення задач із всіляких областей людської діяльності. Мабуть, не знайдеться такої проблемної області, у якій не було б створене жодної ЕС чи принаймні, такі спроби не починалися б.
ЕС - це набір програм чи програмне забезпечення, що виконує функції експерта при вирішенні якої-небудь задачі в області його компетенції. ЕС, як і експерт-людина, у процесі своєї роботи оперує зі знаннями. Знання про предметну область, необхідні для роботи ЕС, певним чином формалізовані і представлені в пам'яті ЕОМ у вигляді бази знань, що може змінюватися і доповнюватися в процесі розвитку системи.
ЕС видають поради, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на вирішення задач, звичайно потребуючі проведення експертизи людиною-фахівцем. На відміну від машинних програм, що використовують процедурний аналіз, ЕС вирішують задачі у вузькій предметній області (конкретної області експертизи) на основі дедуктивних міркувань. Такі системи часто виявляються здатними знайти вирішення задач, що неструктуровані і погано визначені. Вони справляються з відсутністю структурованості шляхом залучення евристик, тобто правил, узятих “зі стелі”, що може бути корисним у тих системах, коли брак необхідних знань чи часу виключає можливість проведення повного аналізу.
Основними відмінностями ЕС від інших програмних продуктів є використання не тільки даних, але і знань, а також спеціального механізму отримання рішень і нових знань на основі наявних. Знання в ЕС представляються в такій формі, що може бути легко оброблена на ЕОМ. У ЕС відомий алгоритм обробки знань, а не алгоритм вирішення задачі. Тому застосування алгоритму обробки знань може привести до одержання такого результату при вирішенні конкретної задачі, що не була передбачена. Більш того, алгоритм обробки знань заздалегідь невідомий і будується по ходу вишення задачі на підставі евристичних правил. Вирішення задачі в ЕС супроводжується зрозумілими користувачу поясненнями, якість одержуваних рішень звичайно не гірша, а іноді і краще ніж у фахівців. У системах, заснованих на знаннях, правила (чи евристиці), за якими зважуються проблеми в конкретній предметній області, зберігаються в базі знань. Проблеми ставляться перед системою у вигляді сукупності чинників, що описують деяку ситуацію, і система за допомогою бази знань намагається отримати висновок з цих чинників (див. рис.1).
Рис.1
Якість ЕС визначається розміром і якістю бази знань (правил чи евристики). Система функціонує в наступному циклічному режимі: вибір (запит) даних чи результатів аналізів, спостереження, інтерпретація результатів, засвоєння нової інформації, висування за допомогою правил тимчасових гіпотез і потім вибір наступної порції даних чи результатів аналізів (рис.2). Такий процес продовжується доти, поки не надійде інформація, достатня для остаточного висновку.
У будь-який момент часу в системі існують три типи знань:
- Структуровані знання - статичні знання про предметну область. Після того як ці знання виявлені, вони вже не змінюються.
- Структуровані динамічні знання - змінювані знання про предметну область. Вони обновляються в міру виявлення нової інформації.
- Робочі знання - знання, застосовувані для вирішення конкретної задачі чи проведення консультації.
Усі перераховані вище знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опитування фахівців, що є експертами в конкретній предметній області, а потім систематизувати, організувати і позначити ці знання покажчиками, щоб згодом їх можна було легко витягти з бази знань.



Рис.2 Схема роботи ЕС.
Області застосування експертних систем.
Області застосування систем, заснованих на знаннях, можуть бути згруповані в кілька основних класів: медична діагностика, контроль і керування, діагностика несправностей у механічних і електричних пристроях, навчання.
а) Медична діагностика.
Діагностичні системи використовуються для встановлення зв'язку між порушеннями діяльності організму і їхніх можливих причин. Найбільш відома діагностична система MYCIN, що призначена для діагностики і спостереження за станом хворого при менінгіті і бактеріальних інфекціях.
б) Прогнозування.
Прогнозуючі системи пророкують можливі результати чи події на основі даних про поточний стан об'єкта. Програмна система “Завоювання Уолл-стріт” може проаналізувати кон'юнктуру ринку і за допомогою статистичних методів алгоритмів розробити для вас план капіталовкладень на перспективу.
в) Планування.
Планувальні системи призначені для досягнення конкретних цілей при вирішенні задач з великим числом змінних. Дамаська фірма Informat вперше в торговій практиці надає в розпорядженні покупців 13 робочих станцій, встановлених у холі свого офісу, на яких проводяться безкоштовні 15-хвилинні консультації з метою допомогти покупцям вибрати комп'ютер, що найбільшою мірою відповідає їх потребам і бюджету.
г) Інтерпретація.
Інтерпретуючі системи мають здатність одержувати визначені висновки на основі результатів спостереження. Система PROSPECTOR, одна з найбільш відомих систем інтерпретуючого типу, поєднує знання дев'яти експертів. Використовуючи сполучення дев'яти методів експертизи, системі вдалося знайти покладу руди вартістю в мільйон доларів, причому наявність цих покладів не припускав жоден з дев'яти експертів.
д) Контроль і керування.
Системи, засновані на знаннях, можуть застосуються як інтелектуальні системи контролю і приймати рішення, аналізуючи дані, що надходять від декількох джерел.
е) Діагностика несправностей у механічних і електричних пристроях.
У цій сфері системи, засновані на знаннях, незамінні як при ремонті механічних і електричних машин (автомобілів, дизельних локомотивів і т.д.), так і при усуненні несправностей і помилок в апаратному і програмному забезпеченні комп'ютерів.
ж) Навчання.
Системи, засновані на знаннях, можуть входити складовою частиною в комп'ютерні системи навчання. Система одержує інформацію про діяльність деякого об'єкта (наприклад, студента) і аналізує його поведінку. База знань змінюється відповідно до поведінки об'єкта. Прикладом цього навчання може служити комп'ютерна гра, складність якої збільшується в міру зростання ступеня кваліфікації граючого.
Критерій використання ЕС для вирішення задач.
Існує ряд прикладних задач, що вирішуються за допомогою систем, заснованих на знаннях, більш успішно, ніж будь-якими іншими засобами. При визначенні доцільності застосування таких систем потрібно керуватися наступними критеріями.
1. Дані і знання надійні і не міняються згодом.
2. Простір можливих рішень відносно невеликий.
3. У процесі вирішення задачі повинні використовуватися формальні міркування. Існують системи, засновані на знаннях, поки ще не придатні для вирішення задач методами проведення аналогій чи абстрагування (людський мозок справляється з цим краще). У свою чергу традиційні комп'ютерні програми виявляються ефективніші за системи, засновані на знаннях, у тих випадках, коли вирішення задачі пов'язане з застосуванням процедурного аналізу. Системи, засновані на знаннях, більш підходять для вирішення задач, де вимагаються формальні міркування.
4. Повинен бути принаймні один експерт, що здатний явно сформулювати свої знання і пояснити свої методи застосування цих знань для вирішення задач.
У таблиці 1 наведені порівняльні властивості прикладних задач, за наявності яких можна судити про доцільність використання для їхнього рішення ЕС.
Таблиця 1. Критерій застосовності ЕС.
застосовні | незастосовні
Не можуть бути побудовані строгі алгоритми чи процедури, але існують евристичні методи рішення. | Наявні ефективні алгоритмічні методи.
Є експерти, що здатні вирішити задачу. | Відсутні експерти чи їхнє число недостатнє.
За своїм характером задачі відносяться до області діагностики, інтерпретації чи прогнозування. | Задачі носять обчислювальний характер.
Доступні дані “зашумлені”. | Відомі точні чинники і строгі процедури.
Задачі зважуються методом формальних міркувань. | Задачі зважуються процедурними методами, за допомогою аналогії чи інтуїтивно.
Знання статичні (незмінні). | Знання динамічні (міняються згодом).
У цілому ЕС не рекомендується застосовувати для рішення наступних типів задач:
- математичних, розв'язуваних звичайним шляхом формальних перетворень і процедурного аналізу;
- задач розпізнавання, оскільки в загальному випадку вони зважуються чисельними методами;
задач, знання про методи вирішення яких відсутні (неможливо побудувати базу знань).
Переваги ЕС перед людиною-експертом.
Системи, засновані на знаннях, мають певні переваги перед людиною-експертом.
1. У них немає упереджень.
2. Вони не роблять поспішних висновків.
3. Ці системи працюють систематизовано, розглядаючи всі деталі, часто вибираючи найкращу альтернативу з усіх можливих.
4. База знань може бути дуже і дуже великою. Будучи введені в машину один раз, знання зберігаються назавжди. Людина ж має обмежену базу знань, і якщо дані довгий час не використовуються, то вони забуваються і назавжди втрачаються.
Системи, засновані на знаннях, стійкі до “перешкод”. Експерт користається побічними знаннями і легко піддається впливу зовнішніх чинників, що безпосередньо не пов'язані з розв'язуваною задачею. ЕС, не обтяжені знаннями з інших областей, по своїй природі менш піддані “шумам”. Згодом системи, засновані на знаннях, можуть розглядатися користувачами як різновид тиражування - новий спосіб запису і поширення знань. Подібно іншим видам комп'ютерних програм вони не можуть замінити людини в вирішенні задач, а скоріше нагадують знаряддя праці, що дають йому можливість вирішувати задачі швидше й ефективніше.
6. Ці системи не заміняють фахівця, а є інструментом у його руках.
Обмеження в застосування експертних систем..
Навіть найкращі з існуючих ЕС, що ефективно функціонують як на великих, так і на міні-ЕОМ, мають певні обмеження по порівнянню з людиною-експертом.
Структура систем, заснованих на знаннях
Критерій користувача ЕС
Структура ЕС зображена на схемі:




Рис.3
Експертні системи мають дві категорії користувачів і два окремих “входи”, що відповідають різним цілям взаємодії користувачів з ЕС:
1)звичайний користувач (експерт), якому потрібно консультація ЕС- діалоговий сеанс роботи з нею, у процесі якої вона вирішує деяку експертну задачу. Діалог з ЕС здійснюється через діалоговий процесор - спеціальний компонент ЕС. Існують дві основні форми діалогу з ЕС - діалог на обмеженій підмножині природної мови (з використанням словника-меню (при якій на кожному кроці діалогу система пропонує вибір професійного лексикона експертів) і діалог на основі з декількох можливих дій);
експертна група інженерії знань, що складається з експертів у предметній області й інженерів знань. У функції цієї групи входить заповнення бази знань, здійснюване за допомогою спеціалізованого діалогового компонента ЕС - підсистеми придбання знань, що дозволяє частково автоматизувати цей процес.
Підсистема придбання знань
Підсистема придбання знань призначена для додавання в базу знань нових правил і модифікації наявних. У її задачу входить приведення правила до виду, що дозволяє підсистемі висновку застосовувати це правило в процесі роботи. У більш складних системах передбачені ще і засоби для перевірки правил, що вводяться чи що модифікуються, на несуперечність з наявними правилами.
База знань
База знань - найбільш важливий компонент експертної системи, на якій засновані її «інтелектуальні здібності». На відміну від всіх інших компонентів ЕС, база знань - «змінна» частина системи, що може поповнюватися і модифікуватися інженерами знань і досвіду використання ЕС, між консультаціями (а в деяких системах і в процесі консультації). Існує кілька способів представлення знань у ЕС, однак загальним для усіх них є те, що знання представлені в символьній формі (елементарними компонентами представлення знань є тексти, списки й інші символьні структури). Тим самим, у ЕС реалізується принцип символьної природи міркувань, що полягає в тому, що процес міркування представляється як послідовність символьних перетворень.
Найбільш розповсюджений спосіб представлення знань - у вигляді конкретних чинників і правил, по яких з наявних чинників можуть бути виведені нові. Чинники представлені, наприклад, у виді трійок:
(АТРИБУТ ОБ'ЄКТ ЗНАЧЕННЯ).
Такий чинник означає, що заданий об'єкт має заданий атрибут (властивості) із заданим значенням. Наприклад, трійка (ТЕМПЕРАТУРА ПАЦІЄНТ1 37.5) представляє чинник «температура хворого, що позначається ПАЦІЄНТ1, дорівнює 37.5». У більш простих випадках чинник виражається неконкретним значенням атрибута, а якимось простим твердженням, що може бути істинним чи хибним, наприклад: «Небо покрите хмарами». У таких випадках чинник можна позначити яким-небудь коротким ім'ям (наприклад, ХМАРИ) чи використовувати для представлення чиннику сам текст відповідної фрази.
Правила в базі знань мають вид:
ЯКЩО А ТО S, де А - умова; S- дія. Дія S виповнюється, якщо А істинна. Найбільш часта дія S, так само, як і умова, являє собою твердження, що може бути виведено системою (тобто стає їй відомим), якщо істинна умова правила А.
Правила в базі знань служать для представлення евристичних знань (евристик), тобто неформальних правил міркування, вироблюваних експертом на основі досвіду його діяльності.
Простий приклад правила з повсякденного життя:
ЯКЩО небо покрите хмарами
ТО незабаром піде дощ.
Як умова A може виступати або чинник(як у даному прикладі), або кілька чинників A1,...,AN, з'єднані логічною операцією і:
A1 і A2 і ... і AN.
У математичній логіці такий вираз називається кон’юнкцією. Він вважається істинним у тому випадку, якщо істинні всі його компоненти. Приклад попереднього правила з більш складною умовою:
ЯКЩО
небо покрите хмарами і барометр падає
ТО
незабаром піде дощ. (Правило 1).
Дії, що входять до складу правил, можуть містити нові чинники. При застосуванні таких правил ці чинники стають відомі системі, тобто включаються в множину чинників, що називається робочою множиною. Наприклад, якщо чинники «Небо покрите хмарами» і «Барометр падає» уже є в робочій множині, то після застосування наведеного вище правила в нього також включається чинник «Незабаром піде дощ».
Якщо система не може вивести деякий чинник, істинність чи хибність якого потрібно установити, то система запитує про нього користувача. Наприклад:
ЧИ ВІРНО, ЩО небо покрите хмарами?
При одержанні позитивної відповіді від користувача чинник «Небо покрите хмарами» включається в робочу множину.
Існують динамічні і статичні бази знань. Динамічна база знань змінюється згодом. Її вміст залежить і від стану навколишнього середовища. Нові чинники, що додаються в базу знань, є результатом висновку, що складається в застосуванні правил до наявних чинників.
У системах з монотонним висновком чинники, збережені в базі знань, статичні, тобто не змінюються в процесі рішення задачі. У системах з немонотонним висновком допускається зміна чи видалення чинників з бази знань. Як приклад системи з немонотонним висновком можна привести ЕС, призначену для складання перспективного плану капіталовкладення компанії. У такій системі на ваше бажання можуть бути змінені навіть ті дані, що після висновку уже викликали спрацьовування яких-небудь правил. Іншими словами є можливість модифікувати значення атрибутів у складі чинників, що знаходяться в робочій пам'яті. Зміна чинників у свою чергу приводить до необхідності видалення з бази знань висновків, отриманих за допомогою згаданих правил. Тим самим висновок виконується повторно для того, щоб переглянути ті рішення, що були отримані на основі чинників, що були змінені.

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать