Экспертные системы. 
Системы поддержки принятия решений

В результате изучения материала данной главы студент должен: знать

• • классификацию моделей представления знаний;
• • модель представления знаний в исчислении высказываний;
• • исчисление предикатов как метод представления знаний;
• • продукционную модель представления знаний;
• • представление знаний в виде семантической сети;
• • методику построения модели предметной области в виде сети фреймов;
• • гибридные модели представления знаний;
• • представление нечетких знаний; уметь
• • формировать модель представления знаний в исчислении высказываний;
• • формировать продукционную модель представления знаний;
• • представлять знания в виде семантической сети;
• • разрабатывать методику построения модели предметной области в виде сети фреймов;

владеть

• • навыками формирования модели представления знаний в исчислении высказываний;
• • навыками представления знаний в виде семантической сети;
• • методикой построения модели предметной области в виде сети фреймов.

Архитектура экспертной системы

В предыдущих главах были рассмотрены теоретические основы представления знаний в моделях различного типа. За кадром остались вопросы поиска, формирования (приобретения) и, наконец, проектирования самих знаний. Этими задачами занимается вполне самостоятельная ветвь исследований ИИ, получившая название инженерии знаний или когнитологии. Специалисты данного направления называются инженерами по знаниям, или когнитологами. Предполагается, что такого рода инженеры.

¹ По тематике этой главы работало и продолжает работать много коллективов и научных школ, все их разработки невозможно перечислить. Сошлемся только на наиболее известные: Андрейчиков А. ВАндрейчикова О. Н. Указ, соч.; Башмаков А. И., Башмаков И. А. Указ, соч.; Гаврилова Т. А., Муромцев Д. И. Указ, соч.; КанЪрашина Е. К)., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. Указ, соч.; Моделирование систем и процессов: учебник для академического бакалавриата; Осипов Г. С. Указ, соч.; Попов Э. В. Указ, соч.; Рыбина Г. В. Основы построения интеллектуальных систем. М.: Финансы и статистика; ИПФРА-М, 2010; Системный анализ и принятие решений. Словарь-справочник.

должны профессионально уметь: обосновывать выбор наилучшей модели для решения конкретных задач в данной предметной области и необходимость решения проблемы именно с позиций ИИ; выбирать наиболее подходящие инструментальные средства и системы и уметь формализовать знания на основе выбранных моделей в синтаксисе соответствующих инструментальных систем; отлаживать и тестировать БЗ; встраивать их в систему сбора и обработки оперативной информации, т. е. доводить дело до конца — до получения готовой интеллектуальной системы, обеспечивающей поддержку процессов принятия решений в любых текущих состояниях (ситуациях) предметной области. Это — краткий перечень вопросов, которыми должен владеть инженер по знаниям.

Как отмечалось ранее, главным источником знаний обычно является эксперт, т. е. человек, владеющий знаниями о структуре, законах и процессах функционирования выделенной предметной области, возможных решениях, о соответствии между состояниями предметной области и допустимыми решениями. Экспертами обычно называют самых квалифицированных специалистов в определенной сфере деятельности, умеющих быстро ориентироваться в новых ситуациях, способных обосновывать и объяснять свои решения (эксперты составляют 3—5% общего числа специалистов в данной области). Например, всем известна форма помощи врачу, который затрудняется в постановке однозначного диагноза болезни своему пациенту, в виде консилиума, на который приглашаются наиболее сильные и известные специалисты в соответствующей области знаний. Задача консилиума проанализировать ситуацию своего коллеги и помочь ему более четко и точно определиться с диагнозом и лечением. База знаний, соответствующая знаниям такого консилиума, и является предметом проектирования для инженера, но знаниям.

Число экспертов может быть различным: от одного до нескольких человек. В идеале возможно знание о какой-либо проблеме, соответствующее общечеловеческому уровню представлений. Кроме экспертов, помочь в поиске знания могут учебники, научные монографии, журнальная периодика, служебные документы, нормативы и т.н. Однако главная роль принадлежит все же экспертам, поскольку они имеют наиболее полные представления о взаимосвязи единиц знания с решениями (диагнозами, управляющими командами и т. д.). Именно поэтому знания, полученные на основе целенаправленной работы с экспертами, стали называть экспертными, а системы, основанные на экспертных БЗ, называются экспертными (ЭС).

В архитектуре ЭС выделяют информационную и программную части. В информационную часть входят: РБД и БЗ (продукционная, сетевая, фреймовая или гибридная). РБД — множество фактов, описывающих текущее состояние предметной области. В программной части основными являются блоки: логического вывода (машина вывода), объяснения решений (выводов), приобретения знаний (рис. 6.1). Необходимы также интерфейсы между внешней средой и ЭС (интерфейс пользователя и инженера по знаниям с ЭС).

Блок объяснения играет роль «самосознания» ЭС, обеспечивающего анализ и аргументирование своих решений. Моделей объяснения (их еще называют моделями рассуждений или правдоподобного вывода) разработано довольно много, они будут рассматриваться специально. Самая простая из них — предъявление при необходимости последовательности тех правил, на основе которых было получено решение.

Рис. 6.1. Архитектура экспертной системы.

Блок приобретения знаний призван обеспечить поддержку инженера по знаниям в процессах проектирования БЗ и взаимодействия с экспертом. При этом предполагается, что системный анализ предметной области и работа с экспертом осуществляются предварительно с применением специальных методов извлечения и структурирования знаний. Затем полученные знания с помощью интерфейса с блоком приобретения знаний переводятся в нужную модель представления знаний соответствующей инструментальной ЭС. С готовой ЭС через специальные интерфейсы могут взаимодействовать пользователи и источники информации, если текущая информация передается в автоматизированном режиме.

Перечисленные три блока составляют инструментальную программную часть ЭС. Ее называют пустой ЭС. При разработке РБД и БЗ в соответствии с ее форматами представления ЭС становится прикладной системой или приложением, готовым к использованию в практической деятельности.