• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Представлення знань

Накопичення знань

"[Накопичення знань це] передача потенційного досвіду розв'язання проблеми від деякого джерела знань і перетворення його у вигляд, який дозволяє використати ці знання в програмі".

Передача знань виконується в процесі досить тривалих і просторових співбесід між фахівцем з проектування експертної системи (будемо надалі називати його інженером по знаннях) та експертом в певній предметній області, здатним досить чітко сформулювати досвід, що є у нього.

Причин такої низької продуктивності достатньо. Нижче перелічені тільки деякі з них.

• Фахівці у вузькій області, як правило, користуються власним жаргоном, який важко перекласти на звичайну "людську" мову. Але значення жаргонного "словечка" аж ніяк не очевидне, а тому потрібно досить багато додаткових питань для уточнення його логічного або математичного значення.

• Факти і принципи, що лежать в основі багатьох специфічних областей знань експерта, не можуть бути чітко сформульовані в термінах математичної теорії або детермінований моделі, властивості якої добре зрозумілі.

• Для того щоб вирішити проблему в певній області, експерту недостатньо просто володіти сумою знань про факти і принципи в цій області.

• Експертний аналіз навіть в дуже вузькій області, дуже часто треба помістити в досить обширний контекст, який включає і багато таких речей, що здаються експерту зрозумілими, але для стороннього аж ніяк такими не є.

Представлення знань – ще одна функція експертної системи. Теорія представлення знань – це окрема область досліджень, тісно пов'язана з філософією формалізму та когнітивною психологією. Предмет дослідження в цій області – методи асоціативного зберігання інформації, схожі до тих, які існують в мозку людини. При цьому основна увага приділяється логічній, а не біологічній стороні процесу, опускаючи подробиці фізичних перетворень.

У області експертних систем представлення знань цікавить нас в основному як засіб знаходження методів формального опису великих масивів корисної інформації з метою їх подальшої обробки за допомогою символічнихобчислень. Формальний опис означає упорядкування в рамках якої-небудь мови, що володіє досить чітко формалізованим синтаксисомпобудови виразів і такого ж рівня семантикою, що пов'язує значення виразу з його формою.

Символічні обчислення означають виконання нечислових операцій, в яких можуть бути сконструйовані символи і символьні структури для представлення різних концептів та відносин між ними.

1.3.3. Управління процесом пошуку рішення

При проектуванні експертної системи серйозна увага повинна бути приділена і тому, як здійснюється доступ до знань і як вони використовуються при пошуку рішення. Знання про те, які знання потрібні в тій або іншій конкретній ситуації, і вміння ними розпорядитися – важлива частина процесу функціонування експертної системи. Такі знання отримали найменування метазнань –тобто знань про знання.

1.3.4. Роз'яснення прийнятого рішення

Представлення інформації про поведінку експертної системи важливе з багатьох причин.

• Користувачі, щопрацюють з системою, потребують підтвердження того, що в кожному конкретному випадку висновок, до якого прийшла програма, в основному коректний.

• Інженери, що мають справу з формуванням бази знань, повинні пересвідчитися, що сформульовані ними знання застосовані правильно, в тому числі і у випадку, коли існує прототип.

• Експертам в предметній області бажано прослідити хід міркувань і спосіб використання тих відомостей, які з їх слів були введені в базу знань.

• Програмістам, які супроводжують, налагоджують і модернізують систему, треба мати в своєму розпорядженні інструмент, що дозволяє заглянути в "її нутро" на рівні більш високому, ніж виклик окремих мовних процедур.

• Менеджер системи, що використовує експертну технологію, який зрештою несе відповідальність за наслідки рішення, прийнятого програмою, також потребує підтвердження, що ці рішення досить обгрунтовані.

Здатність системи пояснити методику прийняття рішення іноді називають прозорістю системи.

ЛЕКЦІЯ-3.

Суть експертного аналізу.

Оцінка якості експерта: апріорні, апостеріорні, тестові методи оцінки експерта.

3.1. Оцінка якості експерта

Існують різні визначення терміна "експерт". Найчастіше використовується визначення типу ''експерт - висококваліфікований фахівець". При оцінці ефективності участі експерта в керуванні необхідно оцінювати насамперед його реальну роль у практичній управлінській діяльності.

Відзначимо, що при оцінці якості експерта, поряд з оцінкою професійних знань і досвіду, повинна враховуватися також оцінка ефективності його роботи в складі експертних комісій.

Експертною комісією, що задовольняє пропонованим до неї вимогам, є комісія, що не тільки складається з висококваліфікованих експертів, але й добре підібрана й організована для рішення поставлених перед нею завдань.

Вони підрозділяються на апріорні, апостеріорні й тестові. Нагадаємо основні визначення й методи, використовувані при оцінці якості експерта.

Методи оцінки якості експерта, при яких не використовується безпосередньо інформація про результати його участі в попередніх експертизах, називаються апріорними.

Методи оцінки якості експерта, при яких використовується інформація про результати його участі в попередніх експертизах, називаються апостеріорними.

Методи оцінки якості експерта, що припускають проведення спеціального тестового експерименту, називаються тестовими.

Апріорні методи оцінки якості експерта.Серед них слід зазначити насамперед досить розповсюджені методи самооцінки. До їхнього числа ставляться методи самооцінки з використанням бальних, вербально-числових і вербальних шкал, а також диференціальний метод.

В першому зі згаданих методів експерт робить самооцінку в одній з бальних шкал: 3-, 5-, 10- або 100-бальної. При цьому одна з основних проблем - однакове розуміння експертами градацій шкал.

У другому методі використовуються вербально - числові шкали, що містять поряд із чисельними значеннями градацій їх змістовний опис. У цьому методі проблема однакового розуміння експертами градацій шкали коштує менш гостро.

У третьому методі експерт робить якісну оцінку своїх знань і досвіду. Як і в попередньому методі, шкала самооцінки має змістовний опис градацій шкали.

У диференціальному методі самооцінки використовується, як правило, оцінка по двох групах приватних критеріїв. По-перше, за критеріями, що характеризує знайомство експерта з основними джерелами інформації в даній області. По-друге, за критеріями, що характеризує знайомство експерта з об'єктами експертизи (наприклад, зі зразками продукції, результатами соціологічних опитувань про вимоги споживачів до якості продукції й т.д.).

До іншої групи апріорних методів оцінки якості експерта ставляться методи взаємооцінки. Найбільш відомі способи взаємооцінки методами під проблем, списку експертів, усереднення.

В основі методу під проблем лежить припущення, що проблема, що є об'єктом оцінки, може бути представлена у вигляді декількох під проблем. Оцінюється ступінь знайомства кожного експерта з кожної з під проблем. На підставі цього розглядається кілька способів визначення вагових коефіцієнтів, що характеризують ступінь знайомства експертів з під проблемами.

Взаємооцінка методом списку експертів на відміну від методу під проблем дозволяє одержувати укрупнені оцінки компетентності експертів. Процедура методу полягає у наступному. Кожний з експертів указує список фахівців, яких він уважає експертами в даній області. Коефіцієнт компетентності експерта в цьому випадку розраховується як відношення числа списків, у яких даний експерт знаходиться, до загального числа списків.

До числа апріорних методів оцінки якості експерта можна віднести також документаційний метод.Цей метод згадується досить часто. У ньому для оцінки якості експерта пропонується користуватися такими його об'єктивними характеристиками, як стаж роботи, учений ступінь, посада, число публікацій і т.д.

Апостеріорні методи оцінки експерта. Уних передбачається використання оцінки результатів його участі в попередніх експертизах. За допомогою апостеріорних методів можуть одержати оцінку й такі фактори, як ступінь каньйон-крутності експерта, ступінь його конформізму, відтворюваність оцінок і т.д.

Приведемо основні з них. В основі оцінки компетентності експерта методом парних порівнянь — використання надмірності одержуваної інформації. Експертові послідовно пред'являються пари порівнюваних об'єктів, і він повинен указати, який із пред'явленої пари об'єктів, з його погляду, більше кращий. Після пред'явлення всіх пар об'єктів в аналітиків виявляється, як правило, дубльована інформація про переваги експерта.

Дійсно, у реальній практиці використання методу парних порівнянь поряд з безпосередньою інформацією про перевазі одного об'єкта перед іншим у розпорядженні аналітиків виявляється непряма інформація про їхню порівняльну перевагу.

Метод апостеріорної оцінки вірогідності суджень експерта припускає вірогідність суджень експерта визначати за результатами його участі в попередніх експертизах. Як критерій, що дозволяє оцінювати вірогідність суджень експерта, пропонується розраховувати коефіцієнт вірогідності - відносну частоту випадків, у яких він приписував найбільшу ймовірність подіям, що підтвердилося згодом.

При використанні цього методу прийнято розраховувати також середнє значення коефіцієнта вірогідності для експертної комісії й зіставляти з ним індивідуальні коефіцієнти вірогідності експертів.

Очевидно, що цим методом можна скористатися лише при кількаразовій участі експерта в роботі експертних комісій і наявності актуалізуючого банку експертів.

Метод оцінки якості експертів по відхиленню від результуючої оцінки об'єкта експертною комісією заснований на розрахунку коефіцієнта відхилення K_o.

де K_oi — коефіцієнт відхилення суджень i-го експерта; d_oi — відстань індивідуальної оцінки i-го експерта від результуючої оцінки; d_max — максимально можлива відстань оцінки експерта від результуючої оцінки.

Для апостеріорної оцінки якості експерта можуть бути використані й інші методи, наприклад метод власних векторів, коли результати оцінок експертів представлені у вигляді матриці, рядка якої відповідають альтернативним варіантам, а стовпці — експертам, що оцінюють дані варіанти. На перетинанні кожного рядка й стовпця розташовані оцінки, дані відповідному альтернативному варіанту відповідним експертом.

Тестові методи оцінки експерта.Вони цікаві тим, що широко використовуються при визначенні професійної придатності фахівців у різних областях діяльності. При оцінці експерта тестові методи повинні бути орієнтовані на встановлення, з одного боку, його професійного рівня, а з іншого боку, на визначення в експерта навичок і досвіду, необхідних для ефективної участі в роботі експертних комісій.

Укажемо деякі загальні вимоги, що грають важливу роль при проведенні тестових експериментів:

1. Тест повинен бути розроблений під конкретні об'єкти експертної оцінки.

2. Результати тестових оцінок експерта повинні відповідати їхнім значенням, відомим аналітикам, проводячим тестовий експеримент, але не відомим експертові.

3. Повинна бути розроблена шкала, що дозволяє визначати ступінь точності оцінок, що дають експертом.

Однак більше повну оцінку експерта на підставі тестового експерименту можна одержати, визначивши різні ступені відхилення від щирих значень.

4. Імовірність випадкового вгадування експертом щирої оцінки в тестовому експерименті повинна бути досить мала.

Інтегральний метод тестового оцінювання. Методи визначення компетентності експерта й точності його оцінок на підставі результатів тестового експерименту припускають наступне подання інформації. Об'єктом тестової оцінки є деякий безперервний параметр X, що характеризує об'єкти експертизи. Функція Y=f0(x) характеризує залежність оцінок, що дають експертом, при зміні значень параметра X

Припустимі відхилення оцінок, що дають експертом, від еталонної залежності в = х лежать в області, обмеженої прямими Z*(х) і Z*(х). Уважається, що саме такий випадок найцікавіший для практики.

Методи тестового оцінювання ефективності використання фахівця як експерта. Ступінь професійного знайомства експерта з об'єктами експертизи позначається насамперед на чутливості його оцінок. Експерт, глибоко знайомий з об'єктами експертизи, як правило, розрізняє набагато більше тонкостей, нюансів при їхній оцінці, чим експерт, знайомий з об'єктами експертизи більш поверхово.

Визначення ступеня чутливості експерта при оцінці об'єктів експертизи може здійснюватися, наприклад, у наступному порядку. Аналітичною групою формується досить повний тестовий набір об'єктів експертизи (альтернативних варіантів), що включає об'єкти, що володіють різною інтенсивністю оцінюваного експертами властивості. Кожний з експертів ранжирує запропонований набір об'єктів по інтенсивності оцінюваної властивості, відносячи до одного рангу об'єкти, з його погляду, практично не помітні по інтенсивності. Ступінь чутливості експерта визначається або зіставленням зазначеного їм ранжирування об'єктів з еталонним, або порівнянням зазначеного їм ранжирування з ранжируваннями, зазначеними іншими кандидатами в члени експертної комісії.

Оцінка кон'юнктурності експерта.При проведенні експертиз доводиться зіштовхуватися й з такими специфічними проблемами, як підвищення ступеня об'єктивності експертних оцінок. У літературі, присвяченої практичному використанню методів експертного оцінювання, вказується на необхідність брати до уваги специфічні особливості експерта. Зокрема, повинні враховуватися конформізм - зміна оцінок експерта на користь загальноприйнятих або, на його думку, більше авторитетних, психологічні особливості участі експерта в оцінюванні, можливість ефективної роботи експерта в передбачуваних експертних процедурах.

ЛЕКЦІЯ-4.

Суть експертного аналізу.

4.2. Методи отримання кількісних і якісних експертних оцінок.

Якщо експерт повинен оцінити значення кількісного показника, він може це зробити, указавши відповідне чисельне значення або інтервал, у якому, на його думку, перебуває значення оцінюваного показника.

Якщо ж експерт повинен визначити значення показника, що може бути оцінений лише якісно, то в цьому випадку для одержання експертної оцінки можна скористатися вербально-числовими шкалами. Вони орієнтовані на отриманні й обробці якісної {некількісної) експертної інформації. До складу вербально-числової шкали входять описувані змістовно найменування її градацій і відповідні їм чисельні значення або діапазони чисельних значень.

Методи одержання кількісних експертних оцінок.

1. Безпосередня кількісна оцінка. Вона використовується як у випадку, коли треба визначити значення показника, вимірюваного кількісно, так і увипадку, коли треба оцінити ступінь порівняльної переваги різних об'єктів.

У першому випадку кожний з експертів безпосередньо вказує значення показника для оцінюваного об'єкта.

У другому випадку, коли оцінюється порівняльна перевага об'єктів по тім або іншому показнику, кількісна оцінка, що вказує експертом, визначає ступінь їхньої порівняльної переваги.

2.Метод середньої крапки. Метод використовується, коли альтер­нативних варіантів досить багато. Якщо через f(a₁) позначити оцінку 1-го альтернативного варіанта значення показника, щодо якого визначається порівняльна перевага об'єктів, через f(а₂) — оцінку другого альтернативного варіанта, то далі експертові пропонується по­ добрати третій альтернативний варіант а₃, оцінка якого f(a₃) розташована в середині між значеннями f(a₁)і f(a₂)і рівна f(a₁)+f(a₂) /2. При цьому в якості перших і другого альтернативних варіантів доцільно вибирати найменш і найбільш кращі альтернативні варіанти.

Далі експертом вказується альтернативний варіант а₄, значення якогоf(а₄) розташоване посередині між f(a₁) і f(a₃) , і альтернативний варіант а₅, значення якого f(a₅) розташовано посередині між значеннями f(a₃)і f(a₄). Процедура завершується, коли визначається порівняльна перевага альтернативних варіантів, що беруть участь в експертизі.

Цей метод може бути використаний також при експертній оцінці чисельних значень показників, що мають кількісний характер.

3.Метод Черчмена—Акофа. Цей метод використовується при кількісній оцінці порівняльної переваги альтернативних варіантів і допускає коректування оцінок, що дають експертами. У методі передбачається, що оцінки альтернативних варіантів — ненегативні числа, і, якщо альтернативний варіант а₁ важливіше альтернативного варіанта а₂, тo f(a₁) більше, ніж f(a₂), a оцінка одночасних реалізації альтернативних варіантів а₁ і а ₂ оцінюється як f(a₁)+f(a₂).

Всі альтернативні варіанти ранжируются по перевазі, і кожному з них експерт призначає кількісні оцінки, як правило, у частках одиниці. Далі експерт зіставляє по перевазі альтернативний варіант а₁ і суму інших альтернативних варіантів.

Якщо він переважніше, тo й значення f(a₁) повинне бути більше сумарного значення інших альтернативних варіантів, у противному випадку - навпаки.

Якщо ці співвідношення не виконуються, то оцінки повинні бути відповідним чином скоректовані.

Якщо варіант а₁ менш кращий, чим сума інших альтернативних варіантів, то він рівняється із сумою інших альтернативних варіантів, за винятком останнього.

Якщо альтернативний варіант на якомусь кроці виявився переважніше суми інших альтернативних варіантів і для оцінок це співвідношення підтверджується, то варіант а₁ з подальшого розгляду виключається. Цей процес триває доти, поки послідовно не будуть переглянуті всі альтернативні варіанти.

При практичному застосуванні у випадку досить великого числа порівнюваних альтернативних варіантів у метод можуть бути внесені деякі корективи, що знижують його трудомісткість. Так, наприклад, відразу може визначатися сума найбільшого числа альтернативних варіантів з відкиданням менш кращих варіантів, що менше, ніж f(a₁) і т.д.

4. Метод лотерей. Відповідно до цього методу для будь-якої трійки альтернативних варіантів а₁, а₂, а₃, розташованих у порядку убування переваги, експерт указує таку ймовірність р, при якій альтернативний варіант а₂ рівноцінний лотереї, при якій альтернативний варіант а₁ зустрічається з імовірністю р, а альтернативний варіант a₃-c імовірністю 1 -р.

На підставі послідовної оцінки порівняльної переваги деякого числа трійок альтернативних варіантів розраховуються числа u₁,u₂,…,u_n за допомогою яких формується лінійна функція корисності виду

u₁p₁ + u₂p₂ + … + u_np_n

де p₁, р₂,..., р_п — імовірності, з якими розглядаються альтернативні варіанти a₁, а₂, ...,а_п.

Ця формула дозволяє порівнювати по перевазі різні лотереї, що характеризуються різними ймовірностями реалізації альтернативних варіантів a₁, а₂, ...,а_п.

Методи одержання якісних експертних оцінок.Іноді специфіка об'єктів експертного оцінювання така, що експерти утрудняються дати кількісні оцінки значень оцінюваних показників або об'єкту в цілому, а в деяких випадках такі оцінки попросту не виправдані й не дозволяють одержати досить надійну експертну інформацію. У цих випадках нерідко істотно більше доцільне використання методів якісної оцінки об'єктів експертизи.

1. Експертна класифікація. Цей метод доцільно використати, коли необхідно визначити приналежність оцінюваних альтернативних варіантів до установленим і прийнятим до використання класам, категоріям, рівням, сортам (далі - класам). Він може бути використаний і й тоді, коли конкретні класи, до яких повинні бути віднесені оцінювані об'єкти, заздалегідь не визначені. Може бути заздалегідь не визначене й число класів, на яке виробляється розбивка оцінюваних об'єктів. Воно може бути встановлено лише після завершення класифікації.

2. Метод парних порівнянь. Метод парних порівнянь є одним з найпоширеніших методів оцінки порівняльної переваги альтернативних варіантів. Експертові послідовно пропонуються пари альтернативних варіантів, з яких він повинен вибрати більше кращий. Якщо експерт щодо якої-небудь пари варіантів утрудняється це зробити, він вправі порахувати порівнювані альтернативні варіанти рівноцінними або непорівнянними.

Після послідовного пред'явлення експертові всіх пар альтернативних варіантів визначається їхня порівняльна перевага по його оцінках. У результаті парних порівнянь, якщо експерт виявився послідовним у перевагах, всі оцінювані альтернативні варіанти можуть виявитися про-ранжируваними по тім або іншому критерії, показнику, властивості. Якщо експерт визнав деякі альтернативні варіанти непорівнянними, то в результаті буде отримане лише їхнє часткове впорядкування.

3. Ранжирування альтернативних варіантів. Досить поширеною процедурою є також безпосереднє ранжирування експертом по перевазі оцінюваних альтернативних варіантів. У цьому методі експертові представляються відібрані для порівняльної оцінки альтернативні варіанти, але бажано не більше 20—30 для їхнього впорядкування по перевазі. Якщо альтернативних варіантів більше, то доцільно використання відповідних модифікацій методу ранжирувань

4.Метод векторів переваг. Цей метод частіше використовується при необхідності одержання колективного экспертного ранжирування. Експертові пред'являється весь набір оцінюваних альтернативних варіантів і пропонується для кожного з них указати, скільки, на його думку, інших альтернативних варіантів перевершує даний. Ця інформація представляється у вигляді вектора, перший компонент якого — число альтернативних варіантів, які перевершують перший; другий компонент — число альтернативних варіантів, які перевершують другий альтернативний варіант, і т.д. Якщо оцінюється 10 альтернативних варіантів, то вектор переваг може виглядати так: (3, 7, 0, 4, 8, 6, 1, 9, 5, 2).

5. Дискретні експертні криві. Якщо в меті експертизи входить розробка прогнозів або аналіз динаміки зміни показників, що характеризують об'єкт експертизи, то доцільно скористатися дискретними експертними кривими. При побудові дискретної експертної кривої визначаються набір характерних крапок, у яких спостерігається або очікується зміна тенденції зміни значень показника, а також значення показника в характерних точках. На ділянках між характерними точками передбачається, що значення показника змінюються лінійно, тобто дві сусідні характерні крапки кривої можуть бути з'єднані відрізками прямої лінії.

ЛЕКЦІЯ-5.

Технології розробки експертних систем

Класифікаційні ознаки експертних систем. Характеристика інструментальних засобів.

5.1. Визначення і структура

Як робоче визначення експертної системи приймемо наступне.

Вцілому процес функціонування ЕС можна представити в такий спосіб: користувач, що бажає одержати необхідну інформацію, через користувацький інтерфейс надсилає запит до ЕС; Вирішувач, користуючись базою знань, генерує і видає користувачу придатну рекомендацію, пояснюючи хід своїх міркувань за допомогою підсистеми пояснень.

Рис. 5.1. Структура експертної системи

Користувач — фахівець предметної області, для якого призначена система. Звичайно його кваліфікація недостатньо висока, і тому він потребує допомоги і підтримці своєї діяльності з боку ЕС.

Інженер по знаннях — фахівець в області штучного інтелекту, що виступає в ролі проміжного буфера між експертом і базою знань. Синоніми: когнітолог, інженер-інтерпретатор, аналітик.

Інтерфейс користувача — комплекс програм, що реалізують діалог користувача з ЕС як на стадії введення інформації, так і при одержанні результатів.

База знань (БЗ) — ядро ЕС, сукупність знань предметної області, записана на машинний носій у формі, яка зрозуміла експерту і користувачу (звичайно на деякій мові, наближеній до природної). Паралельно такому «людському» представленню існує БЗ у внутрішньому «машинному» представленні.

Вирішувач — програма, що моделює хід міркувань експерта на підставі знань, що містяться в БЗ. Синоніми: дедуктивна машина, машина виведення, блок логічного виведення.

Підсистема пояснень — програма, що дозволяє користувачу одержати відповіді на питання: «Як була отримана та чи інша рекомендація?» і «Чому система прийняла таке рішення?» Відповідь на питання «як» — це трасування всього процесу одержання рішення з вказівкою використаних фрагментів БЗ, тобто всіх кроків ланцюга умовиводів. Інтелектуальний редактор БЗ — програма, що надає інженеру по знаннях можливість створювати БЗ у діалоговому режимі. Містить у собі систему вкладених меню, шаблонів мови представлення знань, підказок («help» — режим) і інших сервісних засобів, що полегшують роботу з базою.

5.2. Класифікація експертних систем

Клас ЕС сьогодні поєднує кілька тисяч різних програмних комплексів, які можна класифікувати за різними критеріями. Корисними можуть виявитися класифікації, представлені на рис.5.2.

Рис. 5.2. Класифікація експертних систем

5.2.1. Класифікація по розв'язуваній задачі

Розглянемо зазначені на малюнку типи задач докладніше.

· Інтерпретація даних. Це одна з традиційних задач для експертних систем. Під інтерпретацією розуміється процес визначення змісту даних, результати якого повинні бути погодженими і коректними.

· Діагностика. Під діагностикою розуміється процес співвідношення об'єкта з деяким класом об'єктів і/чи виявлення несправності в деякій системі. Несправність — це відхилення від норми.

· Моніторинг. Основна задача моніторингу — безперервна інтерпретація даних у реальному масштабі часу і сигналізація про вихід тих чи інших параметрів за допустимі межі.

· Проектування. Проектування виявляється в підготовці специфікацій на створення «об'єктів» із заздалегідь визначеними властивостями. Під специфікацією розуміється весь набір необхідних документів — креслення, пояснювальної записки і т.д. Основні проблеми тут — одержання чіткого структурного опису знань про об'єкт і проблема «сліду». Для організації ефективного проектування, а ще в більшій мірі перепроектування необхідно формувати не тільки самі проектні рішення, але і мотиви їхнього прийняття.

· Прогнозування. Прогнозування дозволяє пророкувати наслідки деяких подій чи явищ на підставі аналізу наявних даних.

· Планування. Під плануванням розуміється знаходження планів дій, що відносяться до об'єктів, здатним виконувати деякі функції.

· Навчання. Під навчанням розуміється використання комп'ютера для навчання якоїсь дисципліни чи предмету. Системи навчання діагностують помилки при вивченні якої-небудь дисципліни за допомогою ЕОМ і підказують правильні рішення.

· Управління. Під управлінням розуміється функція організованої системи, що підтримує визначений режим діяльності. Такого роду ЕС здійснюють керування поведінкою складних систем відповідно до заданих специфікацій.

· Підтримка прийняття рішень. Підтримка прийняття рішення — це сукупність процедур, що забезпечує особу, яка приймає рішення, необхідною інформацією і рекомендаціями, що полегшують процес прийняття рішення. Ці ЕС допомагають фахівцям вибрати і/або сформувати потрібну альтернативу серед безліч виборів при прийнятті відповідальних рішень.

У загальному випадку всі системи, що базуються на знаннях, можна підрозділити на системи, що вирішують задачі аналізу, і на системи, що вирішують задачі синтезу. Основна відмінність задач аналізу від задач синтезу полягає в тому, що якщо в задачах аналізу може бути перераховано і включено в систему множини рішень, то в задачах синтезу множина рішень потенційно не обмежена і будується з рішень чи компонентів підпроблем. Задачами аналізу є: інтерпретація даних, діагностика, підтримка прийняття рішення; до задач синтезу відносяться проектування, планування, управління. Комбіновані: навчання, моніторинг, прогнозування.

5.2.2. Класифікація по зв'язку з реальним часом

· Статичні ЕС розробляються в предметних областях, у яких база та інтерпретуючі дані не міняються з часом. Вони стабільні.

Приклад: діагностика несправностей в автомобілі.

· Квазідинамічні ЕС інтерпретують ситуацію, що міняється з деяким фіксованим інтервалом часу.

Приклад: мікробіологічні ЕС, у яких знімаються лабораторні виміри з технологічного процесу один раз на 4-5 годин (виробництво лізина, наприклад) і аналізується динаміка отриманих показників стосовно попереднього виміру.

· Динамічні ЕС працюють разом з датчиками об'єктів у режимі реального часу з неперервною інтерпретацією даних, що надходять у систему.

5.2.3. Класифікація по типу комп’ютера

На сьогоднішній день існують:

· ЕС для унікальних стратегічно важливих задач на супер ЕОМ (Ельбрус, CRAY, CONVEX і ін.);

· ЕС на ЕОМ середньої продуктивності (типу ЄС ЕОМ, mainframe);

· ЕС на символьних процесорах і робочих станціях (SUN, Silicon Graphics, APOLLO);

· ЕС на міні- і суперміні-ЕОМ (VAX, micro-VAX і ін.);

· ЕС на персональних комп'ютерах (IBM PC, MAC II і т.п.).

5.2.4. Класифікація по ступеню інтеграції з іншими програмами

Автономні ЕС працюють безпосередньо в режимі консультацій з користувачем для специфічно «експертних» задач, для рішення яких не потрібно залучати традиційні методи обробки даних (розрахунки, моделювання і т.д.).

Гібридні ЕС представляють програмний комплекс, агрегуючий стандартні пакети прикладних програм і засоби маніпулювання знаннями.

Незважаючи на зовнішню привабливість гібридного підходу, слід зазначити, що розробка таких систем являє собою на порядок складнішу задачу, ніж розробка автономної ЕС. Стикування не просто різних пакетів, а різних методологій (що відбувається в гібридних системах) породжують цілий комплекс теоретичних і практичних труднощів.

ЛЕКЦІЯ-6.

Технології розробки експертних систем

Колектив розробників. Технологія проектування і розробки експертних систем.

6.1. Колектив розробників

Під колективом розробників (КР) будемо розуміти групу фахівців, що відповідальні за створення ЕС.

Рис. 5.1. Структура експертної системи

Як видно з рис.5.1, до складу КР входять принаймні троє осіб — користувач, експерт і інженер по знаннях. На рисунку не видно програміста. Таким чином, мінімальний склад КР включає чотири особи; реально ж він розростається до 8-10 людей. Чисельне збільшення колективу розробників відбувається за наступних причинах: необхідність обліку думок декількох користувачів, допомоги декількох експертів; потреба як у проблемних, так і системних програмістах. На Заході в цей колектив додатково традиційно включають менеджера й одного технічного помічника,

У цілому рівень і чисельність групи залежать від характеристик поставленої задачі.

Нижче приведені два аспекти характеристик членів КР: 1 — психофізіологічний, 2—професійний.

Користувач

1. До користувача пред'являються найслабші вимоги, оскільки його не вибирають. Він є в деякому роді замовником системи. Бажані якості:

а) дружелюбність;

б) уміння пояснити, що ж він хоче від системи;

в) відсутність психологічного бар'єра до використання обчислювальної техніки;

г) інтерес до нового.

2. Необхідно, щоб користувач мав деякий базовий рівень кваліфікації, що дозволить йому правильно зрозуміти рекомендації ЕС. Крім того, повинна бути повна сумісність у термінології інтерфейсу ЕС з тією, котра звична і зручна для користувача.

Експерт

1. Експерт — надзвичайно важлива фігура в групі КР. У кінцевому рахунку, його підготовка визначає рівень компетенції бази знань. Бажані якості:

а) доброзичливість;

б) готовність поділитися своїм досвідом;

в) уміння пояснити (педагогічні навички);

г) зацікавленість (моральна, а краще ще і матеріальна) в успішності розробки

2. Крім безумовно високого професіоналізму в обраній предметній області, бажане знайомство експерта з популярною літературою по штучному інтелекту й експертних системах для того, щоб ефективніше пройшов етап витягнення знань.

Програміст

1. Відомо, що програмісти мають найнижчу потребу в спілкуванні серед представників різних професій. Однак при розробці ЕС необхідний тісний контакт членів групи, тому бажані наступні його якості:

а) товариськість;

б) здатність відмовитися від традиційних навичок і освоїти нові методи;

в) інтерес до розробки.

2. Оскільки сучасні ЕС — дуже складні і дорогі програмні комплекси, програмісти в КР повинні мати досвід і навички розробки програм.

Інженер по знаннях

1. Існують такі професії і види діяльності, для яких природні якості особистості (спрямованість, здібності, темперамент) можуть мати характер абсолютного показання чи протипоказання до занять. Очевидно, інженерія знань належить до таких професій. За різними оцінками, це одна із самих нечисленних, високооплачуваних і дефіцитних у світі спеціальностей.

Стать. Психологи стверджують, що чоловіки більш схильні до широкого охоплення явищ і в середньому в них вища аналітичність, надзвичайно корисна інженеру по знаннях, якому треба мати розвите логічне мислення й уміння оперувати складними формальними структурами. З іншого боку, відомо, що в жінок вища спостережливість до окремих деталей об'єктів. Так що стать не є остаточним показанням чи протипоказанням до даної професії.

Інтелект. Це поняття викликає самі бурхливі суперечки психологів; існує до 50 визначень інтелекту, але з прагматичної точки зору очевидно, що фахівець в області штучного інтелекту повинен прагнути до максимальних оцінок по тестах як вербального, так і невербального інтелекту.

Стиль спілкування. Делікатність, уважність, інтелігентність, ненав'язливість, скромність, уміння слухати і задавати питання, гарна комунікабельність і в той же час впевненість у собі — стиль спілкування, що рекомендується.

Портрет інженера по знаннях можна було б доповнити іншими характеристиками — широтою поглядів і інтересів, артистичністю, почуттям гумору, чарівністю і т.д.

2. При визначенні професійних вимог до аналітика варто враховувати, що йому необхідні різні навички й уміння для грамотного й ефективного проведення процесів витяжки, концептуалізації і формалізації знань.

6.2. Технологія проектування і розробки

6.2.1. Проблеми розробки промислових ЕС

Процес розробки промислової експертної системи практично для будь-якої предметної області можна розділити на шість більш-менш незалежних етапів (рис.6.2).

Рис. 6.2. Етапи розробки ЕС

У дійсності кожен наступний етап розробки може принести нові ідеї, що можуть вплинути на попередні рішення і навіть привести до їх переробки. Саме тому багато фахівців з інформатики дуже критично відносяться до методології експертних систем. Вони вважають, що витрати на розробку таких систем дуже великі, час розробки занадто великий, а отримані в результаті програми накладають велике навантаження на обчислювальні ресурси.

6.2.2. Вибір придатної проблеми

Цей етап визначає діяльність, що передує рішенню почати розробляти конкретну ЕС. Він включає:

· визначення проблемної області і задачі;

· знаходження експерта, який бажає співпрацювати при вирішенні проблеми, і призначення колективу розробників;

· визначення попереднього підходу до вирішення проблеми;

· аналіз витрат і прибутків від розробки;

· підготовку докладного плану розробки.

Правильний вибір проблеми представляє критичну частину розробки вцілому. Якщо вибрати невідповідну проблему, можна дуже швидко загрузнути в «болоті» проектування задач, яких ніхто не знає, як вирішити.

При виборі області застосування варто враховувати, що якщо знання, які необхідні для вирішення задач, постійні, і зв'язані з обчислювальною обробкою, то, цілком ймовірно, звичайні алгоритмічні програми будуть найкращим способом вирішення проблем у цій області.

Експертна система ні в якому разі не усуне потребу в реляційних базах даних, статистичному програмному забезпеченні, електронних таблицях і системах текстової обробки. Але якщо результативність задачі залежить від знання, яке є суб'єктивним, що змінюється, символьним чи частково виходячими з висновків здорового глузду, тоді область може обґрунтовано виступати претендентом на експертну систему. Звичайно експертні системи розробляються шляхом одержання специфічних знань від експерта і введення їх у систему. Деякі системи можуть містити стратегії одного індивіда. Отже, знайти придатного експерта — це ключовий крок у створенні експертних систем. У процесі розробки і наступного розширення системи, інженер по знаннях і експерт звичайно працюють разом. Інженер по знаннях допомагає експерту структурувати знання, визначати і формалізувати поняття і правила, необхідні для рішення проблеми.

6.2.3. Технологія швидкого прототипування

Прототипна система є спрощеною версією експертної системи, яка спроектована для перевірки правильності кодування фактів, зв'язків і стратегій міркування експерта. Вона також дає можливість інженеру по знаннях залучити експерта до активної участі в процесі розробки експертної системи, і, отже, до прийняття ним зобов'язання прикласти всі зусилля до створення системи в повному обсязі.

Обсяг прототипу — кілька десятків правил, фреймів чи прикладів. На рис.2.4 зображено шість стадій розробки прототипу і мінімальний колектив розробників, зайнятих на кожній зі стадій. Приведемо коротку характеристику кожної зі стадій, хоча ця схема являє собою грубе наближення до складного, ітеративного процесу.

Рис. 6.3. Стадії розробки прототипу ЕС

Ролі розробників (експерт, програміст, користувач і аналітик) є постійними протягом усієї розробки. Суміщення ролей небажано.

Ідентифікація проблеми

Уточнюється задача, планується хід розробки прототипу експертної системи, визначаються:

· необхідні ресурси (час, люди, ЕОМ і т.д.);

· джерела знань (книги, додаткові експерти, методики);

· наявні аналогічні експертні системи;

· мета (поширення досвіду, автоматизація рутинних дій і ін.);

· класи розв'язуваних задач і т.д.

Середня тривалість 1-2 тижні.

Витяжка знань

На цій стадії відбувається перенесення компетентності від експерта до інженера по знаннях, з використанням різних методів:

· аналіз текстів;

· діалоги;

· експертні ігри;

· лекції;

· дискусії;

· інтерв'ю;

· спостереження й інші.

Середня тривалість 1-3 місяці.

Структуризація чи концептуалізація знань

Виявляється структура отриманих знань про предметну область, тобто визначаються:

· термінологія;

· список основних понять і їхніх атрибутів;

· відносини між поняттями;

· структура вхідної і вихідної інформації;

· стратегія прийняття рішень;

· обмеження стратегій і т.д.

Такий опис називається полем знань. Середня тривалість етапу 2-4 тижні.

Формалізація

Будується формалізоване представлення концепцій предметної області на основі обраної мови представлення знань (МПЗ). Традиційно на цьому етапі використовуються;

· логічні методи (числення предикатів 1-го порядку й ін.);

· продукційні моделі (із прямим і зворотним висновком);

· семантичні мережі;

· фрейми;

· об’єктно-орієнтовані мови, що базуються на ієрархії класів, об'єктів.

Все частіше на цій стадії використовується симбіоз, мов представлення знань, наприклад, у системі ОМЕГА [Довідник по ИИ, 1990] — фрейми + семантичні мережі + повний набір можливостей мови числення предикатів. Середня тривалість 1-2 місяці. Більш детальніше див. у розділах 3, 4.

Реалізація

Створюється прототип експертної системи, що включає базу знань і інші блоки, за допомогою одного з наступних способів:

· програмування на традиційних мовах типу Pascal, C++ і ін.;

· програмування на спеціалізованих мовах, що застосовуються у задачах штучного інтелекту: LISP [Хювянен, Сеппянен, 1991], FRL [Байдун, Бунін, 1990], SMALLTALK [Довідник по ИИ, 1990] і ін.;

· використання інструментальних засобів розробки;

· використання «порожніх» ЕС чи «оболонок» типу ЕКСПЕРТ, ФІАКР і ін.

Середня тривалість 1-2 місяці. Більш детально ці питання розглядаються в розділі 6.

Тестування

Оцінюється і перевіряється робота програм прототипу з метою приведення у відповідність з реальними запитами користувачів. Прототип перевіряється на:

· зручність і адекватність інтерфейсів введення/виведення (характер питань у діалозі, зв'язність виведеного тексту результату й ін.);

· ефективність стратегії керування (порядок перебору, використання нечіткого висновку й ін.);

· якість перевірочних прикладів;

· коректність бази знань (повнота і несуперечність правил).

Середня тривалість 1-2 тижні.

2.4.4. Розвиток прототипу до промислової ЕС

При незадовільному функціонуванні прототипу експерт і інженер по знаннях мають можливість оцінити, що саме буде включено в розробку кінцевого варіанту системи.

демонстраційний прототип → діючий прототип → промислова система → комерційна система

Однак частіше реалізується плавний перехід від демонстраційного прототипу до промислової системи, при цьому, якщо програмний інструментарій був обраний вдало, не обов'язково навіть переписувати кінцевий варіант іншими програмними засобами.

Поняття ж комерційної системи в нашій країні входить у поняття «промисловий програмний продукт», чи «промислова ЕС» (у цій роботі).

Основна робота на даному етапі полягає в істотному розширенні бази знань, тобто в додаванні великого числа додаткових правил, фреймів, вузлів семантичної мережі чи інших елементів знань. Ці елементи знань звичайно збільшують глибину системи, забезпечуючи більше число правил для важко доступних аспектів окремих випадків. У той же час експерт і інженер по знаннях можуть збільшити базу знань системи, включаючи правила, що керують додатковими підзадачами чи додатковими аспектами експертної задачі (метазнання).

Таблиця 2.1.Перехід від прототипу до промислової експертної системи

2.4.5. Оцінка системи

Після завершення етапу розробки промислової експертної системи необхідно провести її тестування у відношенні критеріїв ефективності. Оцінку можна проводити, виходячи з різних критеріїв, які згрупуємо в такий спосіб:

· критерії користувачів (зрозумілість і «прозорість» роботи системи, зручність інтерфейсів і ін.);

· критерії запрошених експертів (оцінка рад-рішень, пропонованих системою, порівняння її з власними рішеннями, оцінка підсистеми пояснень і ін.);

· критерії колективу розроблювачів (ефективність реалізації, продуктивність, час відгуку, дизайн, широта охоплення предметної області, несуперечність БЗ, кількість безвихідних ситуацій, коли система не може прийняти рішення, аналіз чутливості програми до незначних змін у представленні знань, вагових коефіцієнтах, застосовуваних у механізмах логічного висновку, даних і т.п.).

2.4.6. Стикування системи

На цьому етапі здійснюється стикування експертної системи з іншими програмними засобами в середовищі, у якому вона буде працювати, і навчання людей, яких вона буде обслуговувати. Коли експертна система вже готова, інженер по знаннях повинен переконатися в тому, що експерти, користувачі і персонал знають, як експлуатувати й обслуговувати її.

2.4.7. Підтримка системи

При перекодуванні системи на мову, подібну до С, підвищується її швидкодія і збільшується переносимість, однак гнучкість при цьому зменшується. Це прийнятно лише в тому випадку, якщо система зберігає всі знання проблемної області і ці знання не будуть змінюватися в найближчому майбутньому. Однак якщо експертна система створена саме через те, що проблемна область змінюється, то необхідно підтримувати систему в її інструментальному середовищі розробки.

ЛЕКЦІЯ-7.

Читайте також:

1. II. Актуалізація опорних знань і вмінь учнів
2. III. Актуалізація набутих знань
3. III. Контроль знань
4. IV. Закріплення й узагальнення знань
5. IV. Повідомлення теми та мети уроку V. Сприймання і засвоєння нових знань, умінь та навичок.
6. IІ. Актуалізація опорних знань учнів.
7. V. Закріплення знань
8. V. Засвоєння знань
9. V. Систематизація і узагальнення нових знань, умінь і навичок
10. VI. Узагальнення та систематизація знань
11. VII. Закріплення нового матеріалу і систематизація знань.
12. Аксіоматизація знань та причинні зв'язки у методології наукових досліджень

Переглядів: 2231