Лекція №6. Експертні системи.

Для спеціальності 151 “Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології”

КНУБА, 2016

Соболевська Л.Г. sobolevska@atp.in.ua +38 066 251 89 80

Експертна система (ЕС) – це інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування, тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі).

Інше визначення:

Експертна система – це система, яка використовує базу знань для вирішення завдань (видачі рекомендацій) в деякій предметній галузі.

Типові експертні системи можуть мати таку структуру:• База даних (не обов'язкова);

• База знань;

• Машина виведення (розв'язувач);

• Підсистема пояснень;

• Інтерфейс користувача.

Інтерфейс

користувача

Розв’язувач

База

знань

Підсистема

пояснень

Інтелектуальний

редактор бази

знань

Користувач Інженер по

знаннях +

експерт

Користувач - фахівець предметної області, для якого призначена система, Зазвичай його кваліфікація недостатньо висока, і тому він потребує допомоги і підтримки своєї діяльності з боку ЕС.

Інженер по знаннях - фахівець зі штучного інтелекту, який виступає в ролі проміжного буфера між експертом і базою знань. Синоніми: когнітолог, інженер-інтерпретатор, аналітик.

Інтерфейс користувача - комплекс програм, що реалізують діалог користувача з ЕС як на стадії введення інформації, так і отримання результатів.

База знань (БЗ) - ядро ЕС, сукупність знань предметної області, записана на машинний носій в формі, зрозумілій експерту і користувачу (зазвичай на деякій мові, наближеній до природної). Паралельно такому "людському" поданню існує БЗ у внутрішньому "машинному" поданні.

Розв’язувач - програма, що моделює хід міркувань експерта на підставі знань, наявних в БЗ. Синоніми: дедуктивна машина, блок логічного висновку.

Підсистема пояснень - програма, що дозволяє користувачеві отримати відповіді на питання; "Як була отримана та чи інша рекомендація?" і "Чому система прийняла таке рішення?" Відповідь на питання "як" - це трасування всього процесу отримання рішення із зазначенням використаних фрагментів БЗ, тобто всіх кроків ланцюга умовиводів. Відповідь на питання "чому" - посилання на умовивід, що безпосередньо передував отриманому рішенню, тобто відхід на один крок назад.

Інтелектуальний редактор БЗ - програма, що представляє інженеру по знаннях можливість створювати БЗ в діалоговому режимі. Включає в себе систему вкладених меню, шаблонів мови представлення знань, підказок ( "help" - режим) і інших сервісних засобів, що полегшують роботу з базою.

чітка обмеженість предметної області; здатність приймати рішення в умовах невизначеності; здатність пояснювати хід і результат рішення зрозумілим для

користувача способом; чіткий поділ декларативних і процедурних знань (фактів і

механізмів виведення); здатність поповнювати базу знань, можливість нарощування

системи; результат видається в вигляді конкретних рекомендацій для

дій в ситуації, що склалася, не поступаються рішеннямкращих фахівців;

орієнтація на рішення неформалізованих (спосіб формалізаціїпоки невідомий) завдань;

алгоритм рішення не описується заздалегідь, а будуєтьсясамою експертною системою;

відсутність гарантії знаходження оптимального рішення зможливістю вчитися на помилках.

DENDRAL - високоінтелектуальна система розпізнавання хімічних структур. Це найстаріша з експертних програм. Перші версії даної системи з'явилися ще в 1965 році. Користувач задає системі DENDRAL деяку інформацію про речовину, а також дані спектрометрії (інфрачервоної, ядерного магнітного резонансу і мас - спектрометрії), і та у свою чергу видає діагноз у вигляді відповідної хімічної структури.

MICIN - експертна система медичної діагностики. Її розроблено групою з інфекційних захворювань Стенфордського університету. Програма ставить відповідний діагноз, виходячи з наданих до неї симптомів, і рекомендує курс медикаментозного лікування для діагностованоїінфекції.

PUFF - система аналізу порушення дихання людини. Вона базується на системі MICIN, з якої видалили дані про інфекції і вставили дані про легеневі захворювання.

PROSPECTOR - система, яку створено для сприяння пошуку комерційно виправданих родовищ корисних копалин.

За метою створенняЗа ступенем складності структуриЗа зв'язком з реальним часомЗа ступенем інтеграції з іншими

програмамиЗа завданням, що вирішується

для навчання фахівців для вирішення задач для автоматизації рутинних робіт для тиражування знань експертів

Поверхневі системи — подають знання про область експертизи у вигляді правил (умова -> дія). Пошук рішення полягає у виконанні тих правил, зразки яких зіставляються з поточними даними. При цьому передбачається, що в процесі пошуку рішення послідовність формованих у такий спосіб ситуацій не обірветься до одержання рішення, тобто не виникне невідомої ситуації, що не зіставиться з жодним правилом.

Глибинні системи — крім можливостей поверхневих систем, мають здатність при виникненні невідомої ситуації визначати за допомогою деяких загальних принципів, справедливих для області експертизи, які дії варто виконати.

Статичні ЕС розробляються в предметних областях, у яких база знань та інтерпретовані дані не змінюються в часі. Вони стабільні.

• Приклад. Діагностика несправностей в автомобілі. Квазідинамічні ЕС інтерпретують ситуацію, що

змінюється з деяким фіксованим інтервалом часу.• Приклад. Мікробіологічні ЕС, в яких знімаються лабораторні

вимірювання з технологічного процесу один раз в 4 - 5 (виробництво лізину, наприклад) і аналізується динаміка отриманих показників по відношенню до попереднього виміру.

Динамічні ЕС працюють у поєднанні з датчиками об'єктів у режимі реального часу з постійною інтерпретацією даних, що надходять.

• Приклад. Управління гнучкими виробничими комплексами, моніторингом реанімаційних палат і т.д.

Автономні ЕС працюють безпосередньо в режимі консультацій з користувачем для специфічних «експертних» завдань, для вирішення яких не потрібно привертати традиційні методи обробки даних (розрахунки, моделювання і т. д.)

Гібридні ЕС – це програмний комплекс, який агрегує стандартні пакети прикладних програм (наприклад, математичну статистику, лінійне програмування або системи управління базами даних) та засоби маніпулювання знаннями. Це може бути інтелектуальна надбудова над ППП або інтегроване середовище для вирішення складного завдання з елементами експертних знань.

Інтерпретація данихДіагностикаМоніторингПроектуванняПрогнозуванняЗвідне ПлануванняНавчанняКеруванняПідтримка ухвалення рішень

Всі системи, засновані на знаннях, можна підрозділити на системи:

• що вирішують завдання аналізу, • що вирішують завдання синтезу.

Основна відмінність завдань аналізу від завдань синтезу полягає в наступному: якщо в завданнях аналізу безліч рішень може бути перераховане і включене в систему, то в завданнях синтезу безліч рішень потенційно будується з рішень компонентів або подпроблем.

Завдання аналізу — це інтерпретація даних, діагностика;

Завдання синтезу — це проектування, планування. Комбіновані задачі: навчання, моніторинг,

прогнозування.

Це одне з традиційних завдань для ЕС. Під інтерпретацією розуміється визначення сенсу даних, результати якого повинні бути узгодженими і коректними. Зазвичай передбачається багатоваріантний аналіз даних.

Приклад:• виявлення та ідентифікація різних типів океанських

суден;• визначення основних властивостей особистості за

результатами психодіагностичного тестування.

Під діагностикою розуміється виявлення несправності в деякій системі. Несправність - це відхилення від норми. Таке трактування дозволяє з єдиних теоретичних позицій розглядати і несправність устаткування в технічних системах, і захворювання живих організмів, і всілякі природні аномалії. Важливою специфікою є необхідність розуміння функціональної структури ( "анатомії") системи.

Приклад:• діагностика і терапія звуження коронарних судин;• діагностика помилок в апаратурі і математичному

забезпеченні ЕОМ.

Основне завдання моніторингу - безперервна інтерпретація даних в реальному масштабі часу і сигналізація про вихід тих або інших параметрів за допустимі межі. Головні проблеми - "пропуск" тривожної ситуації і інверсне завдання "помилкового" спрацьовування. Складність цих проблем в розмитості симптомів тривожних ситуацій і необхідність обліку часового контексту.

Приклад:• контроль за роботою електростанцій;• допомога диспетчерам атомного реактора,

контроль аварійних датчиків на хімічному заводі.

Проектування полягає в підготовці специфікацій на створення "об'єктів" із заздалегідь визначеними властивостями. Під специфікацією розуміється весь набір необхідних документів креслення, пояснювальна записка і т.д. Основна проблеми тут - отримання чіткого структурного опису знань про об'єкт. Для організації ефективного проектування і перепроектування необхідно формувати не тільки самі проектні рішення, але і мотиви їх прийняття. Таким чином, в завданнях проектування тісно зв'язуються два основні процеси, виконуваних в рамках відповідної ЕС: процес виведення рішення і процес пояснення.

Приклад:• проектування конфігурацій ЕОМ;• синтез електричних ланцюгів.

Прогнозуючі системи логічно виводять вірогідні наслідки з заданих ситуацій. У прогнозуючої системі зазвичай використовується параметрична динамічна модель, в якій значення параметрів "підганяються" під задану ситуацію. Виведені з цієї моделі слідства складають основу для прогнозів з ймовірними оцінками.

Приклад:• передбачення погоди

• оцінки майбутнього врожаю;

• прогнози в економіці.

Під плануванням розуміється знаходження планів дій, що відносяться до об'єктів, здатних виконувати деякі функції. У таких ЕС використовуються моделі поведінки реальних об'єктів з тим, щоб логічно вивести наслідки планованої діяльності.

Приклад:планування поведінки робота,планування промислових замовлень,планування експерименту.

Системи навчання діагностують помилки при вивченні якої-небудь дисципліни за допомогою ЕОМ і підказують правильні рішення. Вони акумулюють знання про гіпотетичного "учня" і його характерні помилки, потім в роботі здатні діагностувати слабкості в знаннях учнів і знаходити відповідні засоби для їх ліквідації. Крім того, вони планують акт спілкування з учнем залежно від успіхів учня з метою передачі знань.

Приклад:• вивчення мови програмування Лісп;

• система вивчення мови Паскаль і ін.

У колектив розробників ЕС входять як мінімум чотири людини:• експерт;

• інженер по знаннях;

• програміст;

• користувач.

Очолює колектив інженер по знаннях, це ключова фігура при розробці систем, заснованих на знаннях.

I. Вибір проблеми. На цьому етапі необхідно визначитипредметну область, для якої буде будуватися ЕС. Повиннібути відомі принципи функціонування цієї предметноїобласті, які вирішуються завдання, об'єкти, їхінформаційні характеристики і зв'язки між об'єктами. Слід також поставити конкретні цілі, досягнення якихбуде результатом роботи ЕС. При виборі предметноїобласті необхідно дотримуватися двох обмежень:

• предметна область обов'язково повинна становити інтерес для розробника;

• база знань не повинна містити занадто великий об'ѐм інформації, в іншому випадку вона буде некерована.

II. Збір і систематизація фактів. Цей етапхарактеризується упорядкуванням фактів в такіструктури, які б відображали їх реальний логічнийзв'язок в рамках обраної предметної області.

III. Побудова правил. Залежно від особливостей, властивихобраній предметній області і поставленим цілям, для побудовиправил вибирається прямий або зворотній ланцюжок міркувань.

IV. Формулювання питань. Для того щоб створена ЕС булажиттєздатна, необхідно визначити приблизний перелік питань, на які вона повинна давати відповіді. Перелік питань складаєобласть запитів, тобто ту область, в якій ЕС виступає в роліексперта. В ідеальному варіанті повнота бази знань повинна цілком «покривати» область запитів.

V. Побудова дерева рішень. Дерево рішень являє собою сукупність питань, які відбирають факти для відповіді на той зних, який був поставлений спочатку при зверненні до ЕС, тобтошлях від вершини дерева по самому дереву є задоволеннямзаданої мети. «Подорож» по дереву може розгалужуватися в різних напрямках, «збираючи», таким чином, факти в різнихкомбінаціях. Подібне розгалуження передбачає досягненнякількох цілей.

Пакети прикладних программ Експертні системи

Детерміновані, тобто одне і те ж завдання кожного

разу вирішується по одному і тому ж алгоритму

По-перше, завдання весь час вирішуються різні. По-друге кожна нова задача визначається новою метою, для досягнення якої щоразу необхіднобудувати нове дерево рішень

Мета програми - обробка числових і текстових

значень

Мета - видача рекомендацій, що вироблені на

підставі передбачення поведінки об'єкта

Обробка побудована на основі лінійних відносин Обробляються довільні символьні вирази

(концептуальні, часові, просторові відносини)

В якості вихідної інформації для обробки

використовуються загальновизнані факти

ЕС орієнтована на роботу з емпіричними даними

або знаннями, тобто заснованими на досвіді і

спираються на практику

Побудовано за математичними правилами, тобто

реалізує попередньо формалізований алгоритм

Будується на обробці символьних виразів,

характерних для евристичних (творчих, психічних)

процесів вирішення будь-яких завдань

При конкретних даних завжди конкретний

результат, вірогідність точності якого може бути

оцінена одиницею

Імовірнісний характер рішення

Для програмування використовуються алгоритмічні

мови

Для програмування використовуютьсяспеціальні мови штучного інтелекту, наприклад, Lisp, PROLOG, Perl

Дякую за увагу!

29