Статические и динамические экспертные системы

ЭС представляют собой наиболее распространенный вариант интеллектуальных систем. Их условно можно разделить на статические и динамические [12]. Статические ЭС рассчитаны на задачи, во время решения которых условия окружения не изменяются, а динамические — на задачи, во время решений которых условия окружения могут изменяться. Заметим, что первые практически полезные ЭС были статическими. Динамические возникли позднее, как системы управления, способные принимать решения в реальном времени в динамически изменяющихся средах.

В соответствии с общей структурой интеллектуальной системы, приведенной в параграфе 5.3, для реализации статической ЭС можно выделить следующие подсистемы:

• • базу знаний, включающую набор знаний в данной проблемной области (знания об окружении, формирующие статическую модель мира, и поведении, позволяющие принимать решения в соответствии с текущим заданием в рамках этой модели М), представленных в продукционной форме реляционной модели;
• • подсистему вывода на знаниях, формирующую план действий Р с помощью:
  • — интерпретатора, реализующего итерационный логический вывод по заданной цели G с использованием знаний М из базы знаний,
  • — рабочей памяти, хранящей исходные и промежуточные данные решаемой в данный момент задачи,
  • — объяснительного компонента, показывающего, какие правила и в какой последовательности были использованы при выводе;
• • подсистему диалогового общения, обеспечивающую:
• — ввод целевого задания Z и сопутствующих сообщений оператором VM_D на языке, близком к естественному,
• — преобразование задания в формальный вид Г,
• — вывод необходимых оператору сообщений системы R;
• • подсистему формирования цели, которая анализирует возможность реализации задания и вырабатывает по нему цель G, а также сообщает оператору о результатах анализа задания;
• • подсистему приобретения знаний, обеспечивающую накопление знаний в ручном, полуавтоматическом или автоматическом режиме.

Традиционно в разработке статической ЭС участвуют эксперты, инженеры по знаниям и программисты.

Эксперты, как специалисты в определенной проблемной области, обеспечивают получение знаний, необходимых для решения задач в этой области, в ручном или автоматизированном режиме. В ручном режиме они формируют наборы эвристических правил в символьном виде, которые затем обрабатываются инженерами по знаниям для включения их в базу знаний ЭС. В полуавтоматическом режиме эксперты сами формируют базу знаний, используя шаблоны продукционных правил, которые выдает им автоматизированная подсистема приобретения знаний.

Инженеры по знаниям (так называемые когнитологи) обрабатывают в соответствии с технологией инженерии знаний эвристические правила, формируемые экспертами, структурируют их и включают в базу знаний ЭС. Как правило, они работают совместно с экспертами, осуществляя их интервьюирование в соответствии с принятыми в инженерии знаний психологическими методами, а также с программистами, которые кодируют полученные формализованные знания для ввода их в память системы.

Программисты разрабатывают инструментальные средства ЭС или настраивают оболочки (пустые ЭС с незаполненной базой знаний), а также формируют базу знаний ЭС на ее внутреннем языке и осуществляют сопряжение системы с другими программными средами с целью интегрирования.

ЭС конструируются для работы в двух режимах: приобретения знаний и использования их для решения конкретных задач. В традиционном варианте ЭС в режиме приобретения знаний участвуют эксперты, инженеры по знаниям и программисты. Существуют также ЭС с автоматическим приобретением знаний, т. е. обучаемые ЭС.

В режиме использования или консультации с ЭС общается конечный пользователь, который формирует задание, получает результат и объяснение его получения от подсистемы вывода. При этом конечный пользователь может быть не специалистом в данной проблемной области, но ожидает от системы результата, который сам получить не может. Или он может быть специалистом, использующим ЭС для ускорения получения результата, а также перекладывания на нее рутинной работы. Кроме конечного пользователя, готовая ЭС может использоваться экспертами, инженерами по знаниям и программистами, особенно, если требуется тестировать систему или корректировать ее базу знаний.

Для реализации динамической ЭС дополнительно к описанных подсистемам статической ЭС требуется добавить подсистемы, реагирующие на динамические изменения условий окружения и получающие результаты в реальном времени. Дополнительные подсистемы должны реализовать две функции: моделирование внешнего мира и связь с внешним окружением. В общей структурной схеме интеллектуальной системы (см. параграф 5.3) для реализации этих функций используются средства ввода (сенсоры и источники данных, получаемых вне данной ЭС, но необходимых для учета изменений условий окружения — поток С), а также средства обработки этой информации, преобразующие введенные данные разного вида в интегрированный поток I. Изменяемые знания, формируемые подсистемой приобретения знаний, обрабатывающей часть потока /, несущую информацию об изменениях окружения (/-компонент потока М_ю), корректируют модель мира, находящуюся в базе знаний системы. Эти коррекции позволяют учесть динамические изменения окружения, как правило, фиксируемые в реальном времени.

Дополнительно для реализации функции автоматического приобретения знаний о поведении в динамических ЭС используется специальная подсистема обучения и самообучения, обрабатывающая внешнюю информацию (часть потока /, содержащая примеры решения поведенческих задач, выделяемая из внешней информации, если система находится в режиме автоматического приобретения знаний). Эта подсистема формирует поток М₁г, который динамически изменяет поведенческую часть базы знаний с целью адаптации системы к изменяющимся условиям окружения.

Наиболее известными технологическими средствами проектирования статических и динамических ЭС являются:

• • OPS — Official Production System, базовые программные средства построения продукционных ЭС, поддерживающие технологию PSI — Production System Technology, разработанные в США;
• • OPSJ — Java RBS (Rule Based Systems), программные средства OPS для построения продукционных ЭС на языке Java;
• • OPS/ST — программные средства OPS для построения продукционных ЭС на языке Smalltalk, разработанные фирмой «ИНФОТЕХ», Россия;
• • CLIPS — С Language Integrated Production System, популярная открытая продукционная ЭС;
• • OpcnCyc — открытая ЭС с большой базой знаний;
• • G2 — ЭС реального времени, разработанная фирмой Gensym Corporation;
• • RTworks — ЭС реального времени, разработанная фирмой Talarian Corporation;
• • COGSYS — ЭС реального времени, разработанная фирмой Sticon/ Cogsys Company;
• • ILOG Rules — ЭС реального времени, разработанная во Франции. Для знакомства с технологиями ЭС статического и динамического типов

далее приведены краткое описание программной среды CLIPS, а также пример диагностической ЭС, реализованной в этой среде.