рефераты рефераты
Главная страница > Учебное пособие: Теория искусственного интеллекта  
Учебное пособие: Теория искусственного интеллекта
Главная страница
Банковское дело
Безопасность жизнедеятельности
Биология
Биржевое дело
Ботаника и сельское хоз-во
Бухгалтерский учет и аудит
География экономическая география
Геодезия
Геология
Госслужба
Гражданский процесс
Гражданское право
Иностранные языки лингвистика
Искусство
Историческая личность
История
История государства и права
История отечественного государства и права
История политичиских учений
История техники
История экономических учений
Биографии
Биология и химия
Издательское дело и полиграфия
Исторические личности
Краткое содержание произведений
Новейшая история политология
Остальные рефераты
Промышленность производство
психология педагогика
Коммуникации связь цифровые приборы и радиоэлектроника
Краеведение и этнография
Кулинария и продукты питания
Культура и искусство
Литература
Маркетинг реклама и торговля
Математика
Медицина
Реклама
Физика
Финансы
Химия
Экономическая теория
Юриспруденция
Юридическая наука
Компьютерные науки
Финансовые науки
Управленческие науки
Информатика программирование
Экономика
Архитектура
Банковское дело
Биржевое дело
Бухгалтерский учет и аудит
Валютные отношения
География
Кредитование
Инвестиции
Информатика
Кибернетика
Косметология
Наука и техника
Маркетинг
Культура и искусство
Менеджмент
Металлургия
Налогообложение
Предпринимательство
Радиоэлектроника
Страхование
Строительство
Схемотехника
Таможенная система
Сочинения по литературе и русскому языку
Теория организация
Теплотехника
Туризм
Управление
Форма поиска
Авторизация




 
Статистика
рефераты
Последние новости

Учебное пособие: Теория искусственного интеллекта

Интерфейс пользователя предназначен для осуществления процесса взаимодействия между человеком-экспертом и экспертной системой. Он обеспечивает возможность высокоуровневого общения с ЭС, преобразуя входные данные, представленные на естественном языке, во внутреннее представление ЭС, а сообщения ЭС — в обратном направлении.

Таким образом, данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы преобразования данных, характерные для рассматриваемой проблемной области. Эксперт, используя интерфейс пользователя, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области.

Режимы работы ЭС

Существует 2 режима работы ЭС: режим приобретения знаний и режим решения задач. В режиме приобретения знаний ЭС заполняется знаниями при помощи инженера по знаниям и эксперта в какой-то проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил, которые инженер по знаниям заносит в том или ином виде в базу знаний.

В режиме решения задач необходимо посредством интерфейса пользователя заполнить БД данными о задаче. При этом данные пользователя о задаче, представленные на привычном для пользователя языке, преобразуются во внутренний язык системы.

Итак, на основе входных данных из БД и данных и правил о проблемной области из БЗ модуль принятия решения выводит суждение, являющееся решением поставленной перед ЭС задачи. Если ответ ЭС не понятен пользователю, то он может потребовать объяснения, как этот ответ получен.

Рис. 13.2. Алгоритм работы ЭС в режиме обучения

Технология проектирования и разработки ЭС

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.

Создавать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче.

Чтобы разработка ЭС была возможной для данной проблемной области, необходимо одновременное выполнение, по крайней мере следующих требований:

1. К экспертам:

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 между ними и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи.

7. решение задачи не должно в значительной степени использовать «здравый смысл» (т.е.широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), т.к. подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.

Использование ЭС в данном приложении может быть возможно, но не оправдано. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:

1. решение задачи принесет значительный эффект, например экономический;

2. использование человека-эксперта невозможно либо из-за недостаточного количества экспертов, либо из-за необходимости выполнять экспертизу одновременно в различных местах;

3. использование ЭС целесообразно в тех случаях, когда при передаче информации эксперту происходит недопустимая потеря времени или информации;

4. использование ЭС целесообразно при необходимости решать задачу в окружении, враждебном для человека.

Приложение соответствует методам инженерии знаний, если решаемая задача обладает совокупностью следующих характеристик:

1) задача может быть решена посредством манипуляции с символами (т.е. с помощью символических рассуждений), а не манипуляций с числами, как принято в математических методах и в традиционном программировании;

2) задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т.е. ее решение должно требовать применения эвристических правил. Задачи, которые могут быть гарантированно решены (с соблюдением заданных ограничений) с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения ЭС;

3) задача должна быть достаточно сложна, чтобы оправдать затраты на разработку ЭС. Однако она не должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решать;

4) задача должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами ЭС, и практически значимой.

При разработке ЭС, как правило, используется концепция "быстрого прототипа". Смысл ее 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.

В ходе работ по созданию ЭС сложилась технология их разработки, включающая шесть следующих этапов (рис. 1.4):

идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование, опытную эксплуатацию. На этапе идентификации определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.


На этапе концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

На этапе формализации выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.

На этапе выполнения осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.


Трудности при разработке экспертных систем

Разработка ЭС связана с определенными трудностями, к числу которых можно отнести следующие:

1. Проблема извлечения знаний экспертов.Ни один специалист никогда просто так не откроет секреты своего профессионального мастерства, свои сокровенные знания в профессиональной области. Он должен быть заинтересован материально или морально. Часто такой специалист опасается, что раскрыв свои секреты, он будет не нужен компании. Вместо него будет работать экспертная система. Необходимо выбирать высококвалифицированного специалиста, заинтересованного в сотрудничестве.

2. Проблема формализации знаний экспертов. Эксперты-специалисты в определенной области, как правило, не в состоянии формализовать свои знания. Часто они принимают правильные решения на интуитивном уровне и не могут аргументировано объяснить, почему принято то или иное решение. Иногда эксперты не могут прийти к взаимопониманию. В таких ситуациях поможет выбор эксперта, умеющего ясно формулировать свои мысли и легко объяснять другим свои идеи.

3. Проблема нехватки времени у экспертов. Выбранный для разработки эксперт не может найти достаточно времени для выполнения проекта. Чтобы избежать такой ситуации, необходимо получить от эксперта, прежде чем начнется проект, согласие тратить на проект время в определенном фиксированном объеме.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17

рефераты
Новости