Языки программирования, применяемые для создания экспертных систем. Этапы разработки экспертных систем. Особенности, приемущества, недостатки, их сравнительный. - презентация

1 Языки программирования, применяемые для создания экспертных систем. Этапы разработки экспертных систем. Особенности, преимущества, недостатки, их сравнительный анализ В наше временя экспертные системы являются важнейшей и неотъемлемой частью научно-технического прогресса. В данной работе я постараюсь отразить всю сущность этих систем(предназначение, применение и т.д.)

2 Введение В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний", введенный Е.Фейгенбаумом как "привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов". Программные средства (ПС), базирующиеся на технологии экспертных систем, или инженерии знаний (в дальнейшем будем использовать их как синонимы), получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит в следующем: технология экспертных систем существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный экономический эффект; технология ЭС является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки сложных приложений; высокая стоимость сопровождения сложных систем, которая часто в несколько раз превосходит стоимость их разработки; низкий уровень повторной используемости программ и т.п.; объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет: обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом; большей "прозрачности" приложения (например, знания хранятся на ограниченном ЕЯ, что не требует комментариев к знаниям, упрощает обучение и сопровождение); лучшей графики; интерфейса и взаимодействия. По мнению ведущих специалистов, в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение: ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг; технология ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей. ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач, т.е. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач. Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями: ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных; ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче; большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик; динамически изменяющимися данными и знаниями.

3 Языки программирования для обработки данных и создания экспертных систем Задачи, возникающие при создании экспертных систем не традиционны и их редко удается решить с помощью стандартных пакетов прикладных программ. Поэтому, также как и при создании других систем искусственного интеллекта, важнейшее значение приобретают средства для создания нового программного обеспечения – компиляторы, библиотеки функций, интегрированные средства. Одной из первых задач, которые начали прорабатываться в рамках проблемы искусственного интеллекта, стала компьютерная имитация логического мышления человека - решение задач, доказательство теорем и т.п. Соответственно первые языки программирования искусственного интеллекта (LISP, PROLOG), создавались для решения этой проблемы. LISP был создан для обработки списков - набора любого количества простейших элементов-атомов (символов, букв и т.п.) и ориентирован на символьную обработку данных. PROLOG это язык логического программирования, который своими корнями уходит в математическую логику и также, как LISP, предназначен, в основном, для обработки символьной информации. При программировании на PROLOG'е необходимо записать систему фактов-аксиом, отношения между которыми (правила) определяются логическими процедурами. Факты и правила, хранящиеся в компьютере, образуют базу знаний. Важными этапами программирования являются формулирование целей, для достижения которых создается система искусственного интеллекта, и способов проверки достижения (верификации) этих целей. Существенным отличием систем искусственного интеллекта от обычных программ является то, что отдельные компоненты такой системы (факты, правила, цели и т.п.) могут быть дополнены или изменены независимо друг от друга. Основное преимущество подхода, реализованного в PROLOG'е, состоит в его эффективности для задач, которые можно решить в рамках математической логики. Системы искусственного интеллекта, построенные на основе PROLOG'а, легко расширяются и модифицируются для решения новых задач. Первая версия языка C была разработана в 1972 году Дэннисом Ритчи из Bell Laboratories. C\C++ - язык профессиональных программистов, на нем написано подавляющее большинство операционных систем (UNIX, MSDOS и т.п.) и компиляторов, в том числе и компиляторы самого C. Язык C занимает промежуточное положение между машинно- ориентированным языком Assembler и проблемно- ориентированными языками высокого уровня типа FORTRAN. Он обеспечивает доступ ко всем ресурсам компьютера и позволяет гибко управлять деталями реализации программы. В тоже время, в отличии от программы на языке Assembler, программа на языке C не зависит от конкретной аппаратной реализации компьютера. В языке C предусмотрен ряд возможностей - слабая типизация, арифметика указателей и т.п., позволяющих писать эффективные программы, но реализация этих возможностей требует от программиста высокого профессионализма.

4 Назначение экспертных систем В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний", введенный Е.Фейгенбаумом как "привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов". Программные средства (ПС), базирующиеся на технологии экспертных систем, или инженерии знаний (в дальнейшем будем использовать их как синонимы), получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит в следующем: Технология экспертных систем существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный экономический эффект; Технология ЭС является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки сложных приложений; Высокая стоимость сопровождения сложных систем, которая часто в несколько раз превосходит стоимость их разработки; низкий уровень повторной используемости программ и т.п.; Объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет: обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом; большей "прозрачности" приложения (например, знания хранятся на ограниченном ЕЯ, что не требует комментариев к знаниям, упрощает обучение и сопровождение); лучшей графики; интерфейса и взаимодействия. По мнению ведущих специалистов, в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение: ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг; Технология ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей. Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом.

5 Технология разработки ЭС

6 Структура экспертных систем Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов (рис. 1.): Решателя (интерпретатора); Рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД); Базы знаний (БЗ); Компонентов приобретения знаний; Объяснительного компонента; Диалогового компонента. База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе. База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области. Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи. Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом. Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

7 Этапы разработки экспертных систем Разработка ЭС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания ЭС показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо чрезмерно затягивает процесс создания ЭС, либо вообще приводит к отрицательному результату. Использовать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований: 1) существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты; 2) эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС; 3) эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут "извлечены" и вложены в ЭС; 4) решение задачи требует только рассуждений, а не действий; 5) задача не должна быть слишком трудной (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель); 6) задача хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно "понятной" и структурированной области, т.е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи; При разработке ЭС, как правило, используется концепция "быстрого прототипа". Суть этой концепции состоит в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе они создают прототип (прототипы) ЭС. Прототипы должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой - время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспертом) с процессом выбора (разработки) программных средств (осуществляемым инженером по знаниям и программистом). Для удовлетворения указанным требованиям, как правило, при создании прототипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования. Прототип должен продемонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о проблемной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непригодности методов ЭС для данного приложения. По мере увеличения знаний прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа ЭС в конечный продукт обычно приводит к перепрограммированию ЭС на языках низкого уровня, обеспечивающих как увеличение быстродействия ЭС, так и уменьшение требуемой памяти. Трудоемкость и время создания ЭС в значительной степени зависят от типа используемого инструментария.

8 Представление знаний в экспертных системах Первый и основной вопрос, который надо решить при представлении знаний, - это вопрос определения состава знаний, т.е. определение того, "ЧТО ПРЕДСТАВЛЯТЬ" в экспертной системе. Второй вопрос касается того, "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ" знания. Необходимо отметить, что эти две проблемы не являются независимыми. Действительно, выбранный способ представления может оказаться непригодным в принципе либо неэффективным для выражения некоторых знаний. По моему мнению, вопрос "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ" можно разделить на две в значительной степени независимые задачи: как организовать (структурировать) знания и как представить знания в выбранном формализме. Стремление выделить организацию знаний в самостоятельную задачу вызвано, в частности, тем, что эта задача возникает для любого языка представления и способы решения этой задачи являются одинаковыми (либо сходными) вне зависимости от используемого формализма. С учетом архитектуры экспертной системы знания целесообразно делить на интерпретируемые и неинтерпретируемые. К первому типу относятся те знания, которые способен интерпретировать решатель (интерпретатор). Все остальные знания относятся ко второму типу. Решатель не знает их структуры и содержания. Если эти знания используются каким-либо компонентом системы, то он не "осознает" этих знаний. Неинтерпретируемые знания подразделяются на вспомогательные знания, хранящие информацию о лексике и грамматике языка общения, информацию о структуре диалога, и поддерживающие знания. Вспомогательные знания обрабатываются естественно- языковой компонентой, но ход этой обработки решатель не осознает, так как этот этап обработки входных сообщений является вспомогательным для проведения экспертизы. Поддерживающие знания используются при создании системы и при выполнении объяснений. Поддерживающие знания выполняют роль описаний (обоснований) как интерпретируемых знаний, так и действий системы. Поддерживающие знания подразделяются на технологические и семантические. Технологические поддерживающие знания содержат сведения о времени создания описываемых ими знаний, об авторе знаний и т.п. Семантические поддерживающие знания содержат смысловое описание этих знаний. Они содержат информацию о причинах ввода знаний, о назначении знаний, описывают способ использования знаний и получаемый эффект. Поддерживающие знания имеют описательный характер.

9 Инструментальный Комплекс Для Создания Статических Экспертных Систем (На Примере Интегрированного Комплекса Эко) Рассмотрим особенности инструментальных средств для создания статических ЭС на примере комплекса ЭКО, разработанного в РосНИИ ИТ и АП. Наиболее успешно комплекс применяется для создания ЭС, решающих задачи диагностики (технической и медицинской), эвристического оценивания (риска, надежности и т.д.), качественного прогнозирования, а также обучения. Комплекс ЭКО используется: для создания коммерческих и промышленных экспертных систем на персональных ЭВМ, а также для быстрого создания прототипов экспертных систем с целью определения применимости методов инженерии знаний в некоторой конкретной проблемной области. На основе комплекса ЭКО было разработано более 100 прикладных экспертных систем. Среди них отметим следующие:Рассмотрим особенности инструментальных средств для создания статических ЭС на примере комплекса ЭКО, разработанного в РосНИИ ИТ и АП. Наиболее успешно комплекс применяется для создания ЭС, решающих задачи диагностики (технической и медицинской), эвристического оценивания (риска, надежности и т.д.), качественного прогнозирования, а также обучения. Комплекс ЭКО используется: для создания коммерческих и промышленных экспертных систем на персональных ЭВМ, а также для быстрого создания прототипов экспертных систем с целью определения применимости методов инженерии знаний в некоторой конкретной проблемной области. На основе комплекса ЭКО было разработано более 100 прикладных экспертных систем. Среди них отметим следующие: поиск одиночных неисправностей в персональном компьютере; оценка состояния гидротехнического сооружения (Чарвакская ГЭС); подготовка деловых писем при ведении переписки с зарубежными партнерами; проведение скрининговой оценки иммунологического статуса; оценка показаний микробиологического обследования пациента, страдающего неспецифическими хроническими заболеваниями легких;

10 Инструментальный комплекс для создания экспертных систем реального времени (на примере интегрированной среды g2-gensym corp., Сша) История развития ИС для создания ЭС реального времени началась в 1985 г., когда фирма Lisp Machine Inc. выпустила систему Picon для символьных ЭВМ Symbolics. Успех этого ИС привел к тому, что группа ведущих разработчиков Picon в 1986 г. образовала частную фирму Gensym, которая, значительно развив идеи, заложенные в Picon, в 1988 г. вышла на рынок с ИС под названием G2, версия 1.0. В настоящее время функционирует версия 4.2 и готовится к выпуску версия 5.0. Основное предназначение программных продуктов фирмы Gensym (США) - помочь предприятиям сохранять и использовать знания и опыт их наиболее талантливых и квалифицированных сотрудников в интеллектуальных системах реального времени, повышающих качество продукции, надежность и безопасность производства и снижающих производственные издержки. О том, как фирме Gensym удается справиться с этой задачей, говорит хотя бы то, что сегодня ей принадлежат 50% мирового рынка экспертных систем, используемых в системах управления. С отставанием от Gensym на года другие фирмы начали создавать свои ИС для ЭС РВ. С точки зрения независимых экспертов NASA, проводивших комплексное исследование характеристик и возможностей некоторых из перечисленных систем, в настоящее время наиболее продвинутым ИС, безусловно, остается G2 (Gensym, США); следующие места со значительным отставанием (реализовано менее 50% возможностей G2) занимают RTWorks - фирма Talarian (США), COMDALE/C (Comdale Techn. - Канада), COGSYS (SC - США), ILOG Rules (ILOG - Франция). Классы задач, для которых предназначена G2 и подобные ей системы: мониторинг в реальном масштабе времени; системы управления верхнего уровня; системы обнаружения неисправностей; диагностика; составление расписаний; планирование; оптимизация; системы - советчики оператора; системы проектирования. Основным достоинством оболочки экспертных систем G2 для белорусских пользователей является возможность применять ее как интегрирующий компонент, позволяющий за счет открытости интерфейсов и поддержки широкого спектра вычислительных платформ легко объединить уже существующие, разрозненные средства автоматизации в единую комплексную систему управления, охватывающую все аспекты производственной деятельности - от формирования портфеля заказов до управления технологическим процессом и отгрузки готовой продукции. Это особенно важно для отечественных предприятий, парк технических и программных средств которых формировался по большей части бессистемно, под влиянием резких колебаний в экономике.

11 Заключение Таким образом, экспертные системы - это прикладные системы ИИ, в которых база знаний представляет собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой-либо узкой предметной области. Экспертные системы предназначены для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных (вредных) для них условиях. Основным достоинством оболочки экспертных систем G2 для белорусских пользователей является возможность применять ее как интегрирующий компонент, позволяющий за счет открытости интерфейсов и поддержки широкого спектра вычислительных платформ легко объединить уже существующие, разрозненные средства автоматизации в единую комплексную систему управления, охватывающую все аспекты производственной деятельности - от формирования портфеля заказов до управления технологическим процессом и отгрузки готовой продукции. Это особенно важно для отечественных предприятий, парк технических и программных средств которых формировался по большей части бессистемно, под влиянием резких колебаний в экономике.