Разработка программного обеспечения лабораторного комплекса компьютерной обучающей системы (КОС) «Экспертные системы»

Аннотация

Целью дипломного проекта является реализация тематических компонент и разработка программного обеспечения лабораторного комплекса компьютерной обучающей системы (КОС) «Экспертные системы» в составе электронного курса КОС «Экспертные системы» позволяет получить теоретические знания и практические навыки в процессе выполнения практических занятий и лабораторных работ.

Текстовая часть КОС «Экспертные системы» представляет электронное издание курса лекций в виде текста по теоретическому базису предмета, куда включены традиционные для курса «Экспертные системы «разделы.

Программная часть КОС «Экспертные системы» представлена в виде отдельных модулей — апплетов, предназначенных для закрепления базисного материала лекций, выработки и автоматизованного контроля умений и навыков по решению практических задач.

Электронный курс «Экспертные системы» предполагается внедрить в учебный процесс колледжа информационных технологий для студентов специальности 230 105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем»

• Аннотация
• Введение
• Постановка задачи
• Требования к теоретической части
• Требования к практической части
• 1. Системный анализ предметной области
• 1.1 Основные понятия
• 1.2 Принципы создания электронных курсов
• 1.3 Описание программных и языковых средств разработки
• 1.4 Описание среды BlackBoard Learn
• 1.5 Описание языка программирования Java
• 1.6 Описание языка программирования JavaScript
• 1.7 Описание объектной модели браузера MS Internet Explorer
• 2. Экспертные системы
• 2.1 Назначение экспертных систем
• 2.2 Структура экспертных систем
• 2.3 Этапы разработки экспертных систем
• 2.4 Преимущества экспертных систем
• 2.5. Особенности экспертных систем
• 2.6 Области применения экспертных систем
• 3. Проектирование компьюторной обучающей системы «Экспертные системы» в среду Blackboard
• 3.1 Технология создания КОС «Экспертные системы»
• 3.2 Технология загрузки теста КОС «Экспертные системы»
• 3.2.1 Создание пакета вопросов в редакторе MS Excel
• 4. Руководство пользователя
• 4.1 Аппаратно технические требования
• 4.1.1 Минимальная аппаратная комплектация компьютера
• 4.1.2 Поддерживаемые операционные системы
• 4.1.3 Требования к совместимости с веб-браузерами
• Заключение
• Литература
• Приложение
• Лабораторная работа № 1 Создание интерфейса ЭС
• Введение
• Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ) — совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.
• Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр. ЭСэто набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала. При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это прежде всего связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе.
• Также возможно возникникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят «машиной». Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты. Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора. При построении подсистем вывода используют методы решения задач искусственного интеллекта.
• Целью дипломного проекта является правильное и обоснованное изучение материала, возможности и преимущества экспертных систем.

Постановка задачи

В соответствии с современными концепциями компьютеризации учебного процесса, требуется осуществить разработку дистанционного курса «Экспертные системы».

Особенностью поставленной задачи является необходимость предусмотрения на этапе разработки и проектирования возможности последующего внедрения создаваемого программного обеспечения во всемирную информационную сеть Internet.

Предполагается, что разрабатываемый дистанционный курс в обязательном порядке должен содержать:

теоретический курс — теоретические сведения, необходимые и достаточные для понимания и быстрого усвоения предлагаемого к изучению материала, выполнения практических заданий, а также прохождения тестов;

практические занятия — учебные воздействия, направленные на выработку у обучаемого практических навыков и умений в области приложения изучаемой темы;

тесты как возможность контроля преподавателем (обучающим) процесса усвоения предложенного учебного материала с возможностью дифференцированного либо однозначного оценивания знаний обучаемого.

Требования к теоретической части

Теоретическая часть подразумевает под собой наглядное отображение учебного материала в форме, как можно более удобной для чтения и запоминания. Очевидно, что ключом к достижению наибольшей эффективности и скорости обучения, может служить выполнение следующих условий:

информация должна предоставляться небольшими порциями;

цвета фона и текста должны выбираться таким образом, чтобы они меньше всего раздражали глаза и напрягали зрение;

цветовая гамма представления графической информации должна быть как можно более удобной для восприятия.

Требования к практической части

Целью выполнения практической части является выработка у обучаемого практических навыков применения знаний, полученных при изучении теоретической части. В соответствии с этим, а также учитывая основные недостатки уже существующих обучающих систем выдвигается ряд требований, наиболее существенные из которых можно представить следующим образом:

— исключение неосмысленного выполнения практических заданий, то есть сведению к нулю вероятности получения положительной оценки знаний при их отсутствии;

возможность обратиться к теоретической части в процессе выполнения задания, так как именно параллельное изучение основ теории и практических методов дают наилучший результат в смысле понимания и запоминания;

Постепенное усложнение заданий. Этот традиционный метод предоставления учебной информации позволяет наиболее эффективно организовать процесс обучения.

Среди необходимых этапов процесса разработки дистанционного курса (с учетом поставленной задачи) можно выделить следующие:

1. Дидактическое проектирование учебного курса, реализующее общую структуру процесса обучения;

2. Программное проектирование, состоящее в программной реализации алгоритмов решения типовых задач.

1. Системный анализ предметной области

Автоматизация на основе применения компьютеров и вычислительных сетей проникает во все сферы жизни современного общества, связанные с использованием и переработкой информации. В первую очередь, информатизация на базе автоматизированных систем затронула процессы в производственной сфере. Появились автоматизированные системы проектирования, управления производством. технологическими процессами и др. В настоящее время все заметнее становится тенденция к информатизации сферы образования, особенно в связи с переходом к постиндустриальному обществу. Создаются электронные учебники, разрабатываются автоматизированные системы обучения, организуются виртуальные университеты.

1.1 Основные понятия

Многие понятия, связанные с электронным курсом, существенно изменялись в течение последних двадцати лет. В практическом плане устаревшие концепции часто приводят к созданию электронных продуктов, выдаваемых за электронные курсы, но на самом деле бесполезных ровно постольку, поскольку они электронными курсами не являются. Поэтому представляется целесообразным начать изложение с уточнения основных понятий, относящихся к электронным курсам.

Электронное издание — это совокупность графической, текстовой, цифровой, речевой, музыкальной, видео-, фотои другой информации, а также печатной документации пользователя. Электронное издание может быть исполнено на любом электронном носителе — магнитном (магнитная лента, магнитный диск и др.), оптическом (CD-ROM, DVD, CD-R, CD-I, CD+ и др.), а также опубликовано в электронной компьютерной сети .

Учебное электронное издание должно содержать систематизированный материал по соответствующей научно-практической области знаний, обеспечивать творческое и активное овладение студентами и учащимися знаниями, умениями и навыками в этой области. УЭИ должно отличаться высоким уровнем исполнения и художественного оформления, полнотой информации, качеством методического инструментария, качеством технического исполнения, наглядностью, логичностью и последовательностью изложения.

Электронный курс — учебное электронное издание, созданное на научном и методическом уровне, полностью соответствующее федеральной составляющей дисциплины Государственного образовательного стандарта специальностей и направлений, определяемой дидактическими единицами стандарта и программой.

Электронное учебное пособие — это электронное издание, частично или полностью заменяющее или дополняющее курс и официально утвержденное в качестве данного вида издания.

1.2 Принципы создания электронных курсов

Некоторые принципы, которыми следует руководствоваться при создании электронных курсов и обучающих программ.

· Принцип Модульности: разбиение материала на разделы, состоящие из модулей, минимальных по объему, но замкнутых по содержанию. Для больших по объёму курс может использоваться блочно-модульный принцип, где блок является минимальной учебной информационной единицей.

· Принцип полноты: каждый модуль должен иметь следующие компоненты:

1. теоретическое ядро,

2. контрольные вопросы по теории,

3. примеры,

4. задачи и упражнения для самостоятельного решения,

5. контекстная справка (Help),

· Принцип наглядности: каждый модуль должен состоять из коллекции кадров с минимумом текста и визуализацией, облегчающей понимание и запоминание новых понятий, утверждений и методов.

· Принцип ветвления: каждый модуль должен быть связан гипертекстными ссылками с другими модулями так, чтобы у пользователя был выбор перехода в любой другой модуль. Принцип ветвления не исключает, а даже предполагает наличие рекомендуемых переходов, реализующих последовательное изучение предмета.

· Принцип регулирования: учащийся самостоятельно управляет сменой кадров, имеет возможность вызвать на экран любое количество примеров (понятие ``пример" имеет широкий смысл: это и примеры, иллюстрирующие изучаемые понятия и утверждения, и примеры решения конкретных задач, а также контрпримеры), решить необходимое ему количество задач, задаваемого им самим или определяемого преподавателем уровня сложности, а также проверить себя, ответив на контрольные вопросы и выполнив контрольную работу, заданного уровня сложности.

1.3 Описание программных и языковых средств разработки

Электронный учебник реализован с помощью конструктора электронных курсов BlackBoard Learn. Лабораторный практикум к электронному учебнику «Информационные технологии» реализован с помощью языков программирования Java, JavaScript, HTML.

1.4 Описание среды BlackBoard Learn

Назначение

BlackBoard-среда для разработки электронной обучающей системы (ЭОР).Идеальный инструмент для создания электронных учебных пособий, учебников, справочников, методичек и т. п. Сочетает в себе легкость использования и широкие возможности работы с информацией.

Возможности программы

BlackBoard Learn имеет следующие возможности:

· Текст с различными визуальными эффектами (разные шрифты, жирные, наклонные, подчеркнутые, перечеркнутые символы, а так же символы с чертой над ним, подстрочные и надстрочные индексы и т. д.).

· Работа со стилями текста.

· Использование изображений и любых OLE — объектов.

· Использование аудиои видеофайлов.

· Использование GIF анимации.

· Экспорт и импорт разделов в формат HTML и RTF.

· Импорт всех документов форматов HTML, RTF, TXT из выбранной директории.

· Различные ссылки помогут облегчить навигацию по книге и запускать различные документы и программы.

Рабочая среда

На рис. 1. представлено рабочее окно редактора курсов. В этом окне разрабатываются учебные страницы. Также можно добавлять, изменять, удалять или отключать разделы, изменять иконки разделов. Есть возможность добавления верхнего и нижнего колонтитулов. Имеется панель инструментов для более быстрой и удобной работы.

По нажатию клавиши F10, либо по кнопки на панели инструментов, вызывается окно свойств книги (рис. 3.2.), где можно задать разнообразные свойства книги, такие как название книги, описание, свойства при компиляции в различные форматы, настройки безопасности.

Для того, чтобы создать новый элемент, нужно выбрать пункт меню Построить содержимое. Затем ввести название нового раздела, заполнить его содержимое и нажать сохранить.

Рис. 1. Рабочее окно BlackBoard Learn.

Для того, чтобы изменить название Элемента или папки :

1. Выбрать элемент или папку.

2. Выбрать пункт меню наведя курсором на стрелку меню и изменить. Затем ввести новое название раздела и нажать сохранить.

Для того, чтобы удалить раздел:

1. Выбрать элемент или папку.

2. Выбрать пункт меню наведя курсором на стрелку меню и удалить.

3. Подтвердить удаление раздела.

Текстовый редактор программы Black board learn мало чем отличается от популярных текстовых редакторов, таких как, например, MS Word. Для форматирования текста используется панель инструментов, располагающаяся над окном редактирования.

Можно вставлять (импортировать) в раздел различные изображения форматов jpg, jpeg, gif, bmp, dib, ico, emf и wmf.

Для этого нужно при создании или редактировании элемента или папки выбрать:

1. Выбрать пункт меню вложения.

2. В появившемся стандартном диалоге выбрать изображение для вставки.

3. Сохранить

1.5 Описание языка программирования Java

Язык Java построен с использованием концепций, заимствованных из других языков, таких как С, С++, Eiffer, SmallTalk, Objective C и Cedar/Mes. Поэтому неудивительно, что Java может решать те же задачи, что и эти языки. К примеру, на языке С++ можно создавать утилиты командной строки, библиотеки классов, GUI-приложения и различные другие программы. В этом смысле возможности Java ничем не отличаются от возможностей этих языков. Ниже перечислены четыре типа приложений, которые можно создавать с использованием языка Java:

— Апплеты (мини-приложения)

— GUI-приложения

— Приложения командной строки

— Пакеты (библиотеки)

Программы, составленные на языке программирования Java, можно разделить по своему назначению на две большие группы.

К первой группе относятся приложения Java, предназначенные для автономной работы под управлением специальной интерпретирующей машины Java. Реализации этой машины созданы для всех основных компьютерных платформ.

Вторая группа — это так называемые аплеты (applets). Аплеты представляют собой разновидность приложений Java, которые интерпретируются виртуальной машиной Java, встроенной практически во все современные браузеры.

Приложения, относящиеся к первой группе (приложениями Java), — это обычные автономные программы. Так как они не содержат машинного кода и работают под управлением специального интерпретатора, их производительность заметно ниже, чем у обычных программ, составленных, например, на языке программирования C++. Однако не следует забывать, что программы Java без перетрансляции способны работать на любой платформе, что само по себе имеет большое значение в плане разработок для Internet.

Аплеты Java встраиваются в документы HTML, хранящиеся на сервере Web. С помощью аплетов вы можете сделать страницы сервера Web динамичными и интерактивными. Аплеты позволяют выполнять сложную локальную обработку данных, полученных от сервера Web или введенных пользователем с клавиатуры. Из соображений безопасности аплеты (в отличие от обычных приложений Java) не имеют никакого доступа к файловой системе локального компьютера. Все данные для обработки они могут получить только от сервера Web. Более сложную обработку данных можно выполнять, организовав взаимодействие между аплетами и расширениями сервера Web — приложениями CGI и ISAPI.

Для повышения производительности приложений Java в современных браузерах используется компиляция «на лету» Just-In-Time compilation (JIT). При первой загрузке аплета его код транслируется в обычную исполнимую программу, которая сохраняется на диске и запускается. В результате общая скорость выполнения аплета Java увеличивается в несколько раз.

Язык Java является объектно-ориентированным и поставляется с достаточно объемной библиотекой классов. Так же как и библиотеки классов систем разработки приложений на языке C++, библиотеки классов Java значительно упрощают разработку приложений, представляя в распоряжение программиста мощные средства решения распространенных задач. Поэтому программист может больше внимания уделить решению прикладных задач, а не таких, как, например, организация динамических массивов, взаимодействие с операционной системой или реализация элементов пользовательского интерфейса.

Программа на языке Java компилируется в двоичный модуль, состоящий из команд виртуального процессора Java. Такой модуль содержит байт-код, предназначенный для выполнения Java-интерпретатором. На настоящий момент уже созданы первые модели физического процессора, способного выполнять этот байт-код, однако интерпретаторы Java имеются на всех основных компьютерных платформах. Разумеется, на каждой платформе используется свой интерпретатор, или, точнее говоря, свой виртуальный процессор Java.

Если ваше приложение Java (или аплет) должно работать на нескольких платформах, нет необходимости компилировать его исходные тексты несколько раз. Вы можете откомпилировать и отладить приложение Java на одной, наиболее удобной для вас платформе. В результате вы получите байт-код, пригодный для любой платформы, где есть виртуальный процессор Java.

Приложение Java не обращается напрямую к интерфейсу операционной системы. Вместо этого оно пользуется готовыми стандартными библиотеками классов, содержащими все необходимое для организации пользовательского интерфейса, обращения к файлам, для работы в сети и так далее.

В языке Java все классы происходят от класса Object, и, соответственно, наследуют методы этого класса. Некоторые библиотеки классов подключаются автоматически, и мы будем называть их встроенными. К таким относится, в частности, библиотека с названием java.lang. Другие библиотеки классов вы должны подключать в исходном тексте приложения Java явным образом с помощью оператора import.

1.6 Описание языка программирования JavaScript

JavaScript — это скриптовый язык (иногда его называют языком для написания сценариев), используемый для создания интерактивных, динамических WEB-страниц.

Язык HTML представляет авторам WEB-страниц (которые также называются HTML-документами) и узлов широкие возможности для отображения текстовой и графической информации, включения в состав страниц различных объектов. Но тем не менее создаваемые с помощью языка HTML страницы остаются статическими — пользователи не могут изменять информацию, расположенную на странице, и даже использовать большинство интерфейсных элементов. Для того, чтобы сделать страницу по-настоящему активной, нам нужен еще один язык, выполняемые в контексте броузера, — скриптовый язык.

JavaScript используется для создания интерактивных страниц. Этот язык программирования предоставляет средства для управления броузером. JavaScript он не содержит всех возможностей настоящих языков программирования, таких, например, как работа с файлами или управление графикой. Созданные с помощью JavaScript программы не могут выполняться самостоятельно — они работают только в контексте броузера, поддерживающего выполнение скриптовых программ. К таким броузерам относятся Microsoft Internet Explorer и Netscape Navigator. Создаваемые на JavaScript программы включаются в состав WEB-страниц и распознаются и обрабатываются броузером отдельно от остального HTML-кода.

Наиболее часто JavaScript используется для:

отображения диалоговых панелей и сообщений в статусной строке броузера;

динамического создания содержимого страницы во время ее загрузки или уже после того, как оно полностью загружена;

изменения содержимого страницы, например, атрибута SRC графического изображения или содержимого других HTML-элементов, и отклика на события;

проверки вводимой пользователем информации и управления отсылкой содержимого форм;

навигации по другим страницам;

управления встроенными в WEB-страницу объектами типа Java-аплетов.

HTML — Hyper Text Markup Language — язык разметки гипертекста. HTML — это язык разметки, который сообщает клиенту в основных чертах, каким образом должна быть представлена информация. Например, чтобы определить заголовок HTML-документа, можно написать:

Это заголовок

Эта запись означает, что текст «Это заголовок» должен быть показан как заголовок второго порядка, но в какой форме его показать остается на усмотрение клиента. По мере развития HTML стало возможным определять все больше и больше специальной информации, например шрифт, размер элемента, его цвет и так далее.

Последняя версия HTML — HTML 4.0 (Dynamic HTML) предлагает следующие возможности:

Все элементы страницы (теги, графика, текст и так далее) теперь доступны для просмотра и управления (в отличие от лишь небольшого их количества в предыдущих выпусках).

Новый взгляд на возможности таблиц стилей позволит управлять элементами страницы намного более эффективно, чем это можно сделать с помощью кода сценария.

Абсолютное позиционирование элементов, включая третью координату (z-индекс), что помогает создать индивидуальный стиль для страницы, и появление 2,5-мерности (виртуальной трехмерности) страницы.

Новые дополнения к объектной модели помогают по-новому использовать элементы, написанные с помощью кода сценария.

Динамическое перерисовывание любой части страницы позволяет сделать видимым процесс изменения. Больше не нужно полностью обновлять страницу для появления ее измененного вида.

Поддерживаются новые объектно-зависимые методы, включая прохождение событий сквозь объектную иерархию.

Графические фильтры позволяют пользователю добавлять в графику и текст и такие эффекты мультимедиа, как вертикальное или горизонтальное отражение картинки, создание бегущей строки и так далее.

Кроме того HTML содержит множество всевозможных средств, предоставляющих огромные возможности создания разнообразных документов.

1.7 Описание объектной модели браузера MS Internet Explorer

Рассмотрим объектную модель браузера Microsoft Internet Explorer 4.0.

Объектная модель — это набор связанных между собой объектов, обеспечивающих доступ к содержимому страницы и ряду функций браузера. Следует разделить эти два набора объектов. Доступ к содержимому страницы из скриптовых языков позволяет управлять ее содержанием уже после загрузки — этот принцип лежит в основе технологии Dynamic HTML.

Объекты имеют свои свойства, методы и события. Рассмотрим основные объекты браузера подробнее.

Объект window находится в вершине иерархии и является контейнером для других объектов. Он представляет собой текущее окно браузера. Это может быть обычное окно либо одно из окон набора фреймов. В последнем случае у объекта будет присутствовать коллекция frames, каждый элемент которой будет представлять собой отдельный фрейм.

Объект history содержит информацию об адресах страниц (в формате URL), которые вы посещали в данной сессии. Эти адреса сохраняются в списке History. Объект позволяет перемещаться по списку с помощью кода на JavaScript.

Объект location содержит информацию об URL — адресе текущей страницы или загрузки новой. Свойства данного объекта позволяют получить различную информацию об URL — адресе текущей страницы.

Объект event позволяет скриптовой программе получить детальную информацию о произошедшем событии и выполнить необходимые действия. Это объект доступен только во время самого события. Более того, обращаться к нему можно только из обработчиков событий или соответствующих функций.

Объект screen предназначен для получения информации о клиентском браузере.

Объект document представляет собой HTML — документ, загруженный в данный момент в браузере.

2. Экспертные системы

2.1 Назначение экспертных систем

В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название «экспертные системы» (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин «инженерия знаний», введенный Е. Фейгенбаумом как «привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов» .

Программные средства (ПС), базирующиеся на технологии экспертных систем, или инженерии знаний (в дальнейшем будем использовать их как синонимы), получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит в следующем:

технология экспертных систем существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный экономический эффект;

технология ЭС является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки сложных приложений;

высокая стоимость сопровождения сложных систем, которая часто в несколько раз превосходит стоимость их разработки; низкий уровень повторной используемости программ и т. п.;

объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет: обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом; большей «прозрачности» приложения (например, знания хранятся на ограниченном ЕЯ, что не требует комментариев к знаниям, упрощает обучение и сопровождение); лучшей графики; интерфейса и взаимодействия.

По мнению ведущих специалистов, в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение:

ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг;

технология ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.

ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач, т. е. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;

ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

большой размерностью пространства решения, т. е. перебор при поиске решения весьма велик;

динамически изменяющимися данными и знаниями.

Следует подчеркнуть, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ.

Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).

Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают «прозрачностью», т. е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.

Коммерческие успехи к фирмам-разработчикам систем искусственного интеллекта (СИИ) пришли не сразу. На протяжении 1960 — 1985 гг. успехи ИИ касались в основном исследовательских разработок, которые демонстрировали пригодность СИИ для практического использования. Начиная примерно с 1985 г. (в массовом масштабе с 1988 — 1990 гг.), в первую очередь ЭС, а в последние годы системы, воспринимающие естественный язык (ЕЯ-системы), и нейронные сети (НС) стали активно использоваться в коммерческих приложениях.

Следует обратить внимание на то, что некоторые специалисты (как правило, специалисты в программировании, а не в ИИ) продолжают утверждать, что ЭС и СИИ не оправдали возлагавшихся на них ожиданий и умерли. Причины таких заблуждений состоят в том, что эти авторы рассматривали ЭС как альтернативу традиционному программированию, т. е. они исходили из того, что ЭС в одиночестве (в изоляции от других программных средств) полностью решают задачи, стоящие перед заказчиком. Надо отметить, что на заре появления ЭС специфика используемых в них языков, технологии разработки приложений и используемого оборудования (например, Lisp-машины) давала основания предполагать, что интеграция ЭС с традиционными, программными системами является сложной и, возможно, невыполнимой задачей при ограничениях, накладываемых реальными приложениями. Однако в настоящее время коммерческие инструментальные средства (ИС) для создания ЭС разрабатываются в полном соответствии с современными технологическими тенденциями традиционного программирования, что снимает проблемы, возникающие при создании интегрированных приложений.

Причины, приведшие СИИ к коммерческому успеху, следующие.

Интегрированность. Разработаны инструментальные средства искусственного интеллекта (ИС ИИ), легко интегрирующиеся с другими информационными технологиями и средствами (с CASE, СУБД, контроллерами, концентраторами данных и т. п.).

Открытость и переносимость. ИС ИИ разрабатываются с соблюдением стандартов, обеспечивающих открытость и переносимость.

Использование языков традиционного программирования и рабочих станций. Переход от ИС ИИ, реализованных на языках ИИ (Lisp, Prolog и т. п.), к ИС ИИ, реализованным на языках традиционного программирования (С, C++ и т. п.), упростил обеспечение интегриро-ванности, снизил требования приложений ИИ к быстродействию ЭВМ и объемам оперативной памяти. Использование рабочих станций (вместо ПК) резко увеличило круг приложений, которые могут быть выполнены на ЭВМ с использованием ИС ИИ.

Архитектура клиент-сервер. Разработаны ИС ИИ, поддерживающие распределенные вычисления по архитектуре клиент-сервер, что позволило: снизить стоимость оборудования, используемого в приложениях, децентрализовать приложения, повысить надежность и общую производительность (так как сокращается количество информации, пересылаемой между ЭВМ, и каждый модуль приложения выполняется на адекватном ему оборудовании).

Проблемно/предметно-ориентированные ИС ИИ. Переход от разработок ИС ИИ общего назначения (хотя они не утратили свое значение как средство для создания ориентированных ИС) к проблемно/предметно-ориентированным ИС ИИ обеспечивает: сокращение сроков разработки приложений; увеличение эффективности использования ИС; упрощение и ускорение работы эксперта; повторную используемость информационного и программного обеспечения (объекты, классы, правила, процедуры).

2.2 Структура экспертных систем

Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов (рис. 1.):

· решателя (интерпретатора);

· рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);

· базы знаний (БЗ);

· компонентов приобретения знаний;

· объяснительного компонента;

· диалогового компонента.

База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.

База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

Рис. 1

Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

В разработке ЭС участвуют представители следующих специальностей:

— эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;

— инженер по знаниям — специалист по разработке ЭС (используемые им технологию, методы называют технологией (методами) инженерии знаний);

— программист по разработке инструментальных средств (ИС), предназначенных для ускорения разработки ЭС.

Необходимо отметить, что отсутствие среди участников разработки инженеров по знаниям (т. е. их замена программистами) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его.

Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в ЭС знаний.

Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС; осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

Программист разрабатывает ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.

Экспертная система работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.

Отметим, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт (с помощью ЭС), не владеющий программированием.

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения:

" Почему система задает тот или иной вопрос?", «как ответ, собираемый системой, получен?» .

Структуру, приведенную на рис. 1.1, называют структурой статической ЭС. ЭС данного типа используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые ЭС, получившие практическое использование, были статическими.

На рис. 1.2 показано, что в архитектуру динамической ЭС по сравнению со статической ЭС вводятся два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением. Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической ЭС (база знаний и машина вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

Подчеркнем, что структура ЭС, представленная на рис. 1.1 и 1.2, отражает только компоненты (функции), и многое остается «за кадром». На рис. 1.3 приведена обобщенная структура современного ИС для создания динамических ЭС, содержащая кроме основных компонентов те возможности, которые позволяют создавать интегрированные приложение в соответствии с современной технологией программирования. технологией программирования.

Рис. 1.2

2.3 Этапы разработки экспертных систем 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.

Использовать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований:

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 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), так как 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;

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

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

1) задача может быть естественным образом 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». Суть этой концепции 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 определенная 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.

2.4 Преимущества экспертных систем

Само собою напрашивается вопрос: зачем разрабатывать экспертные системы? Не лучше ли обратиться к человеческому опыту? Однако искусственная компетентность ЭС имеет ряд существенных преимуществ перед человеческой. Они представлены ниже в (таблице 1).

Таблица 1.

Человеческая компетентность	Искусственная компетентность
Человеческая компетенция ослабевает со временем. Перерыв в деятельности человека-эксперта может серьёзно отразиться на его профессиональных качествах. Не постоянная.	Постоянная
Передача знаний от одного человека другому — долгий и дорогой процесс.	Передача искусственной информации — это простой процесс копирования программы или файла данных.
Трудно документируемая	Легко документируемая, т.к. способ представления искусственной компетентности в системе отображен в описании этого представления на естественном языке.
Непредсказуемая, зависящая от эмоций. Эксперт-человек может принимать разные решения в тождественных ситуациях из-за эмоций, забыть в кризисной ситуации важное правило.	Устойчивая. Экспертные системы устойчивы к «помехам». Результаты экспертной системы — стабильны.
Дорогая. Эксперты, особенно высококвалифицированные обходятся очень дорого.	Экспертные системы, наоборот, сравнительно недороги. Их разработка дорога, но они дёшевы в эксплуатации.

Вот несколько примеров того, как ЭС позволяют сэкономить финансовые ресурсы. AmericanExpress сократила свои потери на $ 27 млн в год благодаря ЭС, определяющей целесообразность выдачи или отказа в кредите той или иной фирме. Компания DEC ежегодно экономит $ 70 млн., используя системуXCON/XSEL, которая по заказу покупателя составляет конфигурацию вычислительной системы VAX. Компания Sira сократила затраты на строительство трубопровода в Австралии на $ 40 млн. за счет ЭС, управляющей трубопроводом. Бортовая ЭС на транспортном самолете позволяет снизить эксплуатационные расходы до $ 150 млн. за весь срок его эксплуатации.

Но обычно ЭС используются как советчики экспертов-людей, не заменяя их. «…Вероятно, можно отказаться от наиболее квалифицированного эксперта, но во многих ситуациях необходимо оставить в системе место для эксперта со средней квалификацией. Экспертные системы используются при этом для усиления и расширения профессиональных возможностей такого пользователя» (Уотермен, «Руководство по экспертным системам»).

Все же в некоторых видах деятельности человеческая компетентность превосходит искусственную. Это не есть отражение фундаментальных ограничений ИИ, но характерно для его современного состояния.

Таблица 2.

Человеческая компетентность	Искусственная компетентность
Творческая, использующая воображение, аналогии с ситуациями из других предметных областей.	Запрограммированная, ЭС тяготеет к рутинному поведению.
Приспосабливающаяся	Нуждается в подсказке, мало приспособлена к обучению новым концепциям и правилам.
Использует чувственное восприятие визуальной, звуковой, осязательной или обонятельной информации.	Использует символьный ввод
Широкая по охвату	Узконаправленная
Использует общедоступные знания. Человек использует огромный объем общедоступных знаний, которые почти невозможно встроить в ЭС.	Использует только специализированные знания.

2.5 Особенности экспертных систем

Особенности экспертных систем, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать следующими качествами.

1. Компетентностью, а именно:

· достигать экспертного уровня решений, т. е. в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди;

· быть умелой, т. е. применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений;

· иметь адекватную робастность, т. е. способность лишь постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам диапазона компетентности или допустимой надёжности данных.

2. Возможностью к символьным рассуждениям, а именно:

· представлять знания в символьном виде;

· переформулировать символьные знания. На языке искусственного интеллекта символ — это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия. Символы объединяют, чтобы выразить отношения между ними. Когда отношения представлены в экспертной системе они называются символьными структурами.

3. Глубиной, а именно:

· работать в предметной области, содержащей трудные задачи;

· использовать сложные правила, т. е. использовать либо сложные конструкции правил, либо большое их количество.