3. В настоящее время термин «искусственный интеллект» по существу исчерпывается сдедующими направлениями: 1. Интеллектуальные информационно-поисковые системы (вопросно-ответные системы), обеспечивающие в процессе диалога взаимодействие конечных пользователей-непрофессионалов с базами данных и знаний на профессиональных языках пользователей, близких к естественному языку
4. 2. Расчетно-логические системы (в том числе интеллектуальные пакеты прикладных программ), позволяющие конечным пользователям, не являющимся программистами и специалистами по прикладной математике и численному анализу решать в диалоговом режиме свои задачи, например, на суперкомпьютерах с использованием сложных математических методов и соответствующих прикладных программ
5. 3. Экспертные системы (ЭС), дающие возможность применения компьютеров в областях, в которых знания могут быть представлены в описательной форме и использование математических моделей (как в ранее рассмотренных системах принятия решений), характерных для точных наук, затруднительно или невозможно. Особое значение приобретают т.н. гибридные ЭС, объединяющие традиционные ЭС с расчетно-логическими системами
6. Основные положения ЭС Экспертная система (ЭС) – компьютерная программа, позволяющая автоматизировать (моделировать) рассуждения человека-эксперта в конкретной предметной области при выборе решения Пример предметной области – медицинская диагностика Основная цель создания и применения ЭС – тиражирование знаний высококвалифицированных экспертов
7. При этом часто повышается скорость, достоверность и надежность результатов экспертизы (критические ситуации, человеческий фактор) Построение ЭС возможно только при наличии высококвалифицированных экспертов, знания и логика рассуждений которых моделируются в конкретной ЭС при ее разработке Далее рассмотрим основные принципы построения и использования некоторых классов ЭС
8. Назначение и области применения ЭС Основное назначение ЭС – решение неформализованных задач выбора, не решаемых на основе традиционных моделей математического анализа. Ниже перечислены некоторые традиционные области применения ЭС
9. Проектирование заказных интегральных схем Автоматизация программирования на основе применения современных CASE – систем и окружений разработки больших программных комплексов Военные приложения Медицинская диагностика Риэлтерская деятельность Финансовый рынок и рынок ценных бумаг. Портфели ценных бумаг Комплексирование заказных компьютерных систем
10. Принятие решений в кризисных ситуациях (авария на Саяно-Шушенской ГЭС) Охрана правопорядка Современные информационные образовательные технологии. Контроль знаний студентов Задачи планирования и рационального распределения ресурсов
11. Основные классы ЭС 1. Диагностирущие и управляющие ЭС S ЭС УУ X Y S – диагностируемая система X – входные сигналы Y – выходные сигналы УУ – устройство управления
12. На основе анализа в реальном времени информации о входных и выходных сигналах, а также информации о внутреннем состоянии системы S диагностирующая ЭС делает заключения о «правильности» функционирования S При возникновении «нештатных», критических ситуаций они фиксируются ЭС и определяются места «неисправностей» Далее выдаются рекомендации УУ для вывода S из кризисной ситуации УУ – это может быть техническое устройство, человек, группа лиц, государственный орган и т.д. S – пациент клиники, филиал банка, автомобиль, программный комплекс, ядерный реактор и т.д.
13. 2. Прогнозирующие ЭС Основная задача – анализ развития ситуации в некоторой системе за определенный отрезок времени и выдаче прогнозов о правдоподобных путях развития этой ситуации в будущем Например, введение новых законов в стране требует анализа возможных последствий, анализ ситуации на бирже позволяет указать возможное развитие ситуации в будущем, что влияет на принимаемые в настоящий момент решения и т.д.
14. Конечно, существуют (когда есть соответствующие математические модели) прогнозирующие системы, основанные на регулярных математических методах, например, на основе теории временн ы х рядов Однако в ряде случаев необходимые математические модели отсутствуют, либо их применение почему-либо невозможно и единственный путь состоит в привлечении знаний экспертов в конкретной предметной области, т.е. в применении ЭС
15. 3. Планирующие ЭС Предназначены для создания плана достижения поставленных целей Примеры: план проведения боевой операции, план комплексирования сложной информационной системы, план закупок оборудования и т.д.
16. 4. Интерпретирующие (анализирующие) ЭС Осуществляют анализ («расшифровку») поступающей информации о состоянии некоторой системы и затем дают описание реальной ситуации на стандартном для данной прикладной области языке Например, военные интерпретирующие системы используются для идентификации целей по данным радиолокационной разведки
18. Эксперт Инженер по знаниям Подсистема общения Машина логичес- кого вывода База знаний Факты Правила Подсистема извлечения и накопления знаний Подсистема объяснения Конечный поль- зователь Знания 1 рода Знания 2 рода
19. Пояснения Факты (декларативные знания) – описание фактов и явлений внешнего мира, фиксирующие их наличие или отсутствие Правила (процедурные знания) – описание того, как надо манипулировать этими фактами и достигать целей, интересных для системы Знания 1 рода – общезначимые декларативные и процедурные знания Знания 2 рода – различные ноухау, эмпирические и интуитивные соображения
20. Продукционные экспертные системы (ПЭС) Это важный класс ЭС (если не основной), который реально используется на практике Вначале установим основные принципы работы таких систем и это будет отправной точкой для обсуждения альтернативных путей развития ЭС
24. Пример 1. Из ЭС для фондовой биржи Правила выражаются в виде утверждений типа ЕСЛИ – ТО : ЕСЛИ процентные ставки = падают, ТО уровень цен на бирже = растет ЕСЛИ процентные ставки = растут ТО уровень цен на бирже = падает ЕСЛИ курс доллара = падает ТО процентные ставки = растут
25. Пример 2. Из ЭС по управлению кризисными ситуациями 10 ЕСЛИ горючая жидкость = разлита ТО вызов пожарных 20 ЕСЛИ pH жидкости = меньше 6, ТО разлившийся материал = кислота 30 ЕСЛИ разлившийся материал = кислота И он пахнет уксусом, ТО разлившийся материал = уксусная кислота
26. Обсуждение Далее под «правилами» мы будем понимать указанные выше конструкции ЕСЛИ – ТО Когда часть правила ЕСЛИ удовлетворяет имеющимся фактам, то действия или факты, указанные в части ТО , выполняются или констатируются Когда это происходит, то говорят, что правило выполнено Интерпретатор правил (машина вывода) сопоставляет части правил ЕСЛИ с фактами и выполняет то правило (или правила), часть ЕСЛИ которого согласуется с уже констатированными фактами
27. Пример - факты - правила А, В, С G, D Сопоставить Выполнить В результате происходит модификация множества констатированных фактов. «Поле фактов» обновляется
28. Обсуждение Новые факты, добавленные в базу знаний, сами могут быть использованы на следующем шаге для сопоставления с частями правил ЕСЛИ Действия, предпринимаемые при выпонении правила, могут непосредственно воздействовать на внешний мир, например, вызов пожарных при разлитии горючей жидкости
29. Факты Правила Сопоставить Вызывается пожарная команда Разлита горючая жидкость ЕСЛИ разлита горючая жидкость ТО вызвать пожарных
30. Процесс сопоставления с фактами частей ЕСЛИ правил порождает т.н. цепочку вывода (цепочку рассуждений)
