Студопедия
Новини освіти і науки:
МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах


РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання


ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ"


ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ


Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків


Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні


Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах


Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами


ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ


ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів



Загальне поняття про експертні системи

В ХХ ст. було сформульовано поняття штучного інтелекту і запропоновано ряд його визначень. Одне з перших, що одержало широке визнання і актуальне й досі – «спосіб примусити комп’ютер міркувати подібно людині». Фактично першоджерелом цього поняття є знаменитий тест Тьюрінга, запропонований британським математиком і одним з перших дослідників в області комп’ютерних наук. Об’єкт, який успішно проходить тест вважається таким, що володіє сильним штучним інтелектом. Термін сильний штучний інтелект пропагандується спеціалістами, котрі вважають, що штучний інтелект повинен базуватися на строгій логічній основі [48].

Експертні системи були розроблені як науково-дослідницькі інструментальні засоби в 1960-х роках та розглядалися в якості штучного інтелекту спеціального типу, призначеного для успішного вирішення складних задач у вузькій предметні області. Комерційне запровадження експертних систем відбулося на початку 1980-х років, і з того часу експертні системи зазнали широкого поширення. В наш час експертні системи знайшли своє застосування у багатьох сферах, зокрема бізнесі, науці, техніці, на виробництві, а також в багатьох інших сферах, де існує цілком визначена предметна область.

Мета досліджень експертних систем полягає в розробці програм, які під час вирішення складних для експерта-людини задач, одержують результати, що за якістю і ефективністю не поступаються тим, котрі були б одержані експертом. В більшості випадків експертні системи вирішують важко формалізовані задачі або задачі, що не мають алгоритму вирішення [49].

Розглянемо декілька визначень.

Експертна система – програмно-технічний засіб, що дозволяє користувачу в діалоговому режимі одержувати від комп’ютера консультаційну допомогу в конкретній предметній області, де сконцентровані досвід і знання людей експертів (спеціалістів в даній області) [50].

Експертна система – складний програмний комплекс, що акумулює знання спеціалістів в конкретних предметних областях і поширює цей досвід для менш кваліфікованих користувачів [51].

Експертна система – прикладна програма штучного інтелекту, в якій база знань представляє собою формалізовані емпіричні знання висококваліфікованих спеціалістів (експертів) в будь-якій вузькій предметній області [49].

Експертні системи представляють собою успішне застосування технологій штучного інтелекту. Запропоновано багато гібридних підходів, котрі дозволяють застосовувати методи експертних систем у поєднанні з іншими методами, такими як генетичні алгоритми та штучні нейронні мережі. Для визначення систем, в котрих застосовується штучний інтелект, склався загальний термін – інтелектуальна система, або автоматизована система [48].

В основі функціонування експертної системи лежить використання знань, а маніпулювання ними здійснюється на базі евристичних правил, сформованих експертами. Експертні системи видають поради, проводячи аналіз, виконують класифікацію надаючи консультації та ставлячи діагноз. На відміну від машинних програм (табл. 7.1.), що використовують процедурний аналіз, експерті системи вирішують задачі у вузькій предметній області (конкретній області експертизи) на основі дедуктивних розслідувань [49].

З точки зору комп’ютерних наук життя може бути представлено у вигляді програмного забезпечення. В книзі Адамі додається компакт-диск з програмним забезпеченням, що дозволяє користувачу створювати штучні форми життя та експериментувати з ними. Інші аспекти створення штучного життя на комп’ютері розглядаються в книзі Хелмрейха, котрий обговорює більш детально філософські і навіть духовні аспекти комп’ютеризації штучного життя [48].


Таблиця 7.1

Порівняння звичайних програм і експертних систем

 

Характеристика Звичайна програма Експертна система
Спосіб управління процесом керування З врахуванням порядку операторів З використанням машини логічного виведення
Засоби управління і дані Неявна інтеграція Явний поділ
Детермінованість управління Сильна Слабка
Спосіб прийняття рішень За допомогою алгоритму На основі правил і логічного виведення
Пошук рішення Відсутній або застосовується в невеликих масштабах Застосовується в крупних масштабах
Вирішення задачі За допомогою правильного алгоритму Із застосуванням правил
Вхідні дані Наявність правильних даних Можливе застосування неповних та неправильних даних
Оброблення непередбачених вхідних даних Пов’язані з виникненням суттєвих складнощів Відрізняються високою степінню пристосованості
Вихідні дані Завжди правильні Те, на скільки рішення наближається до оптимального і залежить від задачі
Пояснення причин одержання конкретних результатів Відсутнє Зазвичай передбачено
Застосування Обробка числових даних, файлів і тексту Символічні міркування
Виконання Як правило, послідовне Під впливом правил
Проект програми Структурований проект Проект з мінімально заданою структурою або взагалі без структури
Можливість модифікації додатку Пов’язана із труднощами Прийнятна

Ще однією цікавою областю штучного інтелекту є створення штучних систем здійснення відкриттів. Такі системи представляють собою комп’ютерні програми, які мають можливості виявляти знання в певних предметних областях. Наприклад, програма (Automated Matematican – автоматизований математик) відкрила декілька нових математичних теорем і повторно здійснила відкриття, раніше зроблені людьми, що стосуються значимості для математики простих чисел. Система здійснення відкриттів BACON 3 відкрила декілька нових математичних теорем і повторно здійснила відкриття, раніше зроблені людьми, що стосуються значимості для математики простих чисел [48].

Професор Едвард Фейгенбаум зі Стенфордського університету, один з перших дослідників технології експертних систем, визначив поняття експертної системи як «інтелектуальної комп’ютерної програми, в якій використовуються знання і процедури логічного виведення для вирішення задач достатньо складних, для того, щоб потребувати для свого вирішення значного об’єму експертних знань людей».

Експертні системи застосовуються у поєднанні з базами даних для забезпечення розпізнання образів за принципом аналогічним до того, як це робить людина, і з автоматизованими системами прийняття рішень для забезпечення виявлень знань за допомогою аналізу прихованих закономірностей в даних і створенню таким чином інтелектуальних баз даних [48].

В експертних системах для вирішення задач на рівні людини-експерта широко застосовуються спеціалізовані знання. Терміном експерт позначається особа, що володіє експертними знаннями у визначеній області. Це означає, що експерт має знання або спеціальні навички, котрі невідомі або недоступні для більшості людей. Експерт вирішує задачі, які більшість людей не можуть вирішити взагалі, або вирішує їх більш ефективно.

В ХХ ст. поняття штучного інтелекту першочергово визначено як галузь комп’ютерних наук, але тепер розглядається як окрема дисципліна на перетині багатьох наукових областей, зокрема (психології, біології, неврології та інших). В останні роки експертні системи активно впроваджуються і в геоінформатику [15].

Знання можуть бути представлені в експертній системі багатьма способами. Одним із широко застосовуваних методів представлення знань є правила в формі IF THEN, приміром [49]:

IF червоне світло THEN рух заборонено

Якщо виявляється факт того, що на світлофорі горить червоне світло, то цей факт узгоджується з шаблоном «на світлофорі горить червоне світло». Умови правила задовольняють і виконують в ньому дію «стояти». Хоча цей приклад з вигляду здається доволі простим, створено багато важливих систем, заснованих на наданні знань експертів у вигляді правил.

Першим успішним комерційним застосуванням експертної системи стало створення системи XCON/R1 в компанії Digital Equipment Corporation. Виявилося, що ця система володіє набагато ширшими знаннями про те, як слід створювати конфігурації комп’ютерних систем, ніж людина-експерт. З тих часів експертні системи знову і знову демонстрували свою важливість і необхідність. Було створено багато систем для вирішення спеціалізованих задач з кількома сотнями правил. Такі невеликі системи можуть не оперувати на рівні експерта, але в принципі дозоляють використовувати технології експертних систем для розв’язання задач, де необхідні великі об’єми знань. В свою чергу, знання необхідні для подібних невеликих систем, можуть бути взяті із книг, журналів або будь-якої загально доступної документації [48].

 

 


Читайте також:

  1. I. Органи і системи, що забезпечують функцію виділення
  2. I. Особливості аферентних і еферентних шляхів вегетативного і соматичного відділів нервової системи
  3. II. Анатомічний склад лімфатичної системи
  4. II. Поняття соціального процесу.
  5. IV. Закріплення й узагальнення знань
  6. IV. Розподіл нервової системи
  7. IV. Система зв’язків всередині центральної нервової системи
  8. IV. УЗАГАЛЬНЕННЯ І СИСТЕМАТИЗАЦІЯ ВИВЧЕНОГО
  9. IV. Філогенез кровоносної системи
  10. POS-системи
  11. T. Сутність, етіологія та патогенез порушень опорно-рухової системи
  12. V. Поняття та ознаки (характеристики) злочинності




Переглядів: 1124

<== попередня сторінка | наступна сторінка ==>
Тема 7. Експертні системи | Переваги застосування експертних систем

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

  

© studopedia.com.ua При використанні або копіюванні матеріалів пряме посилання на сайт обов'язкове.


Генерація сторінки за: 0.017 сек.