Аналитика

В последние десятилетия направление экспертных систем (ЭС) оформилось в самостоятельную (и весьма прибыльную) отрасль теоретических и прикладных исследований в рамках теории искусственного интеллекта. Правда, в силу действия модных течений название специалистов, работающих в этой области, несколько раз менялось: то их именовали специалистами по интеллектуальным технологиям, то инженерами знаний, то когнитологами. Сейчас на западе в ходу термин Knowledge Management (управление знаниями), соответственно, поменялось и название специальности.

Целью деятельности этих специалистов является создание программ и устройств, использующих знания и процедуры вывода для решения задач в заданной предметной области. ЭС не только реализуют заранее разработанные алгоритмы решения задач, но способны самостоятельно вырабатывать «новые» алгоритмы решения возникающих задач.

Следует выделять два направления работ в этой отрасли: направление создания инструментальных средств для создания экспертных систем (программных оболочек экспертных систем) и направление собственно создания ЭС, наполненных конкретными знаниями в некоторой предметной области.

В настоящее время ЭС применяются в различных областях человеческой деятельности. К числу уже устоявшихся, апробированных в научно-исследовательской и деловой практике, можно отнести экспертные системы медицинского, технологического, юридического назначения, экспертные системы, ориентированные на поддержку процессов проектирования в архитектуре, электронике и электротехнике, разработки программного обеспечения, а также в военных приложениях. Их характерной особенностью является то, что они разработаны для тех отраслей человеческой деятельности, в которых проявляются устойчивые закономерности, описания которых и подвергается формальному представлению в базе знаний. Перечислим ряд экспертных систем, принадлежащих к различным отраслям деятельности человека:

— MYCIN- в области медицины;

— Rational Rose — в области разработки программного обеспечения;

— ArchiCAD — в области архитектурного проектирования;

— P-CAD, Or-CAD — в электронике и электротехнике и многие другие.

В зависимости от типов решаемых задач, экспертные системы можно разделить на следующие классы: системы классификации и распознавания объектов, интерпретации данных, диагностики, проектирования, прогнозирования, планирования, мониторинга, отладки, обучения и управления.

Для взаимодействия с пользователем могут использоваться интерфейсы, обеспечивающие взаимодействие с пользователем на подмножестве естественного языка, графические средства, шаблоны ввода/вывода и формальные знаковые системы. При этом интерфейсом могут предусматриваться режимы консультации потребителя, комментария к выводам (объяснение), обучение пользователя правилам из базы знаний и коррекции содержимого базы знаний.

Как явствует из предыдущего предложения, экспертные системы в качестве своего ядра имеют именно базы знаний, построенные в соответствии с одной из описанных нами моделей представления знаний или по комбинированной схеме.

9.4 Системы искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных

Мы уже указывали на существование «родства» между экспертными системами и теорией искусственного интеллекта. Эта отрасль современной науки, в свою очередь «отпочковалась» от кибернетики и постоянно подпитывается ее идеями, впрочем, теория систем искусственного интеллекта (ИИ) многими своими достижениями обогатила кибернетику. Но кибернетика рассматривает процессы управления и в искусственных, и в естественных системах, в то время, как теория ИИ «вынужденно» исследует естественные системы, поскольку ставит перед собой цель создания «мыслящей» искусственной системы.

При проектировании систем искусственного интеллекта их создатели исходят из соображений, что «способ мышления» системы искусственного интеллекта не обязательно должен копировать способ мышления человека и строение его «мыслительного инструмента». Однако, как бы ни далеки по своему устройству были системы искусственного интеллекта от систем естественных, они вынужденно копируют и используют те закономерности мыслительной деятельности, которые были открыты человеком.

Основное отличие экспертных систем от систем искусственного интеллекта заключается в том, что экспертные системы используют (а иногда и логически достраивают) совокупность знаний, полученных от экспертов, но сами не способны создать нового знания. Новое знание может появиться только при условии, что система располагает комплектом средств сбора информации, может управлять им, способна к самообучению, самоорганизации, а также различает «полезное» и «вредное» для нее или ее пользователя, а экспертные системы в классическом варианте такими способностями не наделяются.