Характеристики експертної системи

Експерта система зазвичай проектується таким чином, щоб вона володіла зазначеними нижче характеристиками [48]:

Ø висока ефективність;

Ø прийнятний час відповіді;

Ø висока надійність;

Ø доступність для розуміння;

Одна із причин полягає в тому, що від відповіді експертної системи деколи залежить життя або власність людини. Оскільки помилки зазвичай можуть обійтися дорого, експертна система повинна бути здатною обґрунтовувати свої рішення за таким же принципом, як і людина-експерт.

Ще однією причиною, за якою бажано передбачити засоби пояснення пов’язані з тим, що на етапі розробки експертної системи необхідно неодноразово переконуватися в тому, що система правильно одержала знання і правильно їх використовує. Така можливість є виключно важливою на етапі налагодження, оскільки знання можуть бути не вірно введені за рахунок огріхів або просто виявитися помилковими за рахунок непорозуміння між експертом та інженером по знаннях. Хороший засіб пояснення дозволяє експерту та інженеру перевіряти точність введених знань. Крім того, враховуючи те, що такий спосіб зазвичай застосовується для створення експертних систем, доволі складно читати інструкції програм та розбиратися у принципах їх роботи.

Додатковим джерелом помилок можуть виявитися непередбачувані взаємодії в експертній системі. Такі взаємодії можуть бути виявлені на тестових прикладах, пов’язаних з правилами, за якими повинна діяти система. В кожній конкретній ситуації, у відношенні котрої система міркує, може бути застосовано безліч правил. Потік виконання в експертній системі не є послідовним, наприклад неможливо прочитати код програми пострічково і зрозуміти як вона функціонує. Порядок, в якому в систему було введено правила не обов’язково стає порядком, в якому вони і виконується. Експертна система багато в чому функціонує як паралельна програма, в якій правила діють як незалежні процесори знань [48].

§ Гнучкість. Безумовно, будь-яка експертна система може містити великий об’єм знань, саме тому важливо мати ефективний механізм їх додавання, модифікації та видалення знань. Одна із причин, за якими системи на основі правил набули широкого застосування в наш час обумовлена передбаченими в них можливостями ефективного і модульного зберігання правил.

В залежності від системи засіб пояснення може бути простим або складним. Простий засіб пояснення в системі засновується на правилах, може просто передбачати складання списку всіх фактів, які призвели до виконання самого останнього правила, однак більш складні системи можуть виконувати правила, описані нижче [48].

§ Складання списку всіх міркувань за і проти конкретної гіпотези. Термін гіпотеза означає ціль, яку повинна бути доведено. Гіпотеза представляє собою ствердження, істинність якого знаходиться під сумнівом, і котра повинна бути доведена. Після того, як висунуто ціль, сформовано підцілі, що є більш простими, і цей процес продовжується до тих пір, доки не з’являться достатньо прості підцілі, що можуть бути вирішені. Такий метод вирішення задачі представляє собою класичний метод, організований за принципом «поділяй і управляй», який є основою зворотного логічного висновку.

§ Складання списку всіх гіпотез, які дозволяють пояснити спостережуване свідчення.

§ Пошук пояснень для всіх наслідків гіпотези.

§ Видача прогнозу, або передбачення того, що відбудеться, якщо гіпотеза виявиться істинною.

§ Обґрунтування необхідності надання програмою запитань користувачу для одержання додаткової інформації.

§ Обґрунтування знань, використовуваних в програмі.

В даному випадку програма фактично посилається на мета правила, що представляють собою правила про правила. Префікс «мета» означає «вище» , «далі». Створюються спеціальні програми, здані явно виводити нові правила з використанням процесу, що називається машинним навчанням. Гіпотеза обґрунтовується знаннями, а знання – гарантією того, що ці знання є вірними. Гарантія по суті представляє собою мета пояснення, котре показує чому пояснення експертною системою своїх міркувань є вірним.

В системі, заснованій на правилах, знання можуть легко нарощуватися інкрементно; в цьому полягає одна із причин, по котрій експертні системи виявилися настільки вдалими. Таким чином, база знань може поступово нарощуватися по мірі появи і додання нових правил, з тим, щоб можна було безперервно перевіряти продуктивність і обґрунтованість системи. Якщо правила спроектовані належним чином, то взаємодія між правилами може бути зведена до мінімуму або повністю усунута з метою захисту від непередбачуваних побічних ефектів. Можливість інкрементного нарощування знань сприяє спрощенню процесу пришвидшеного створення прототипу, щоб інженер по знаннях міг швидко показати діючий прототип експертної системи. Ця особливість – дуже важлива, оскільки містить зацікавленість експертів та керівників в успіху проекту. Крім того, пришвидшене створення прототипу дозволяє швидко виявляти будь-які неточності, несумісності та помилки в знаннях експерту або в системі, щоб можна було швидко внести поправки [48].

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Переваги застосування експертних систем	\|	Розробка технології експертних систем

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.003 сек.