Узнайте о работе экспертных систем: компоненты, классификация, этапы разработки и режимы работы.
В этой статье мы детально разберем принципы работы экспертных систем — от их базовой архитектуры до практического применения. Рассмотрим все компоненты современных экспертных систем и проследим их эволюцию от механических устройств до интеллектуальных программных комплексов. Объясним, как создаются экспертные системы и какие задачи они решают в различных областях.
На создание этой статьи у нашей команды ушло 45 человеко-часов. В написании участвовали копирайтер, редактор, эксперт по искусственному интеллекту и контент-менеджер.
🤔 ОпределениеЭкспертная система — это интеллектуальная компьютерная программа, которая способна частично заменить специалиста-эксперта в решении проблемных ситуаций. Она использует формализованные знания одного или нескольких экспертов, представленные в виде понятной компьютеру базы знаний.
История экспертных систем началась задолго до появления компьютеров. В 1832 году русский ученый С. Н. Корсаков создал первые механические устройства для поиска решений на основе сравнения признаков. Эти «интеллектуальные машины» стали прообразом современных экспертных систем. Они помогали находить способы лечения по симптомам болезней и подбирать подходящие лекарства.
✏ ЗаметкаМеханические устройства Корсакова использовали перфорированные карты и систему стержней для сопоставления данных — принцип, схожий с современными алгоритмами поиска соответствий в базах данных.
Настоящий расцвет экспертных систем пришелся на 1980-е годы, когда они выделились в самостоятельное направление искусственного интеллекта. Этому способствовало несколько факторов: возросшая мощность компьютеров, появление специальных языков программирования для работы со знаниями, накопление опыта в формализации экспертных знаний.
Экспертные системы создаются для решения неформализованных задач — таких, которые не имеют четкого алгоритмического решения. В этих задачах невозможно заранее прописать все возможные варианты развития событий и реакции системы.
📖 ПримерВрач-диагност не следует строгому алгоритму. Он анализирует симптомы, учитывает историю болезни, результаты анализов и множество других факторов. При этом часть решений принимается на основе профессиональной интуиции и опыта. Экспертная система MYCIN работает похожим образом — она диагностирует менингит и бактериальные инфекции, опираясь на базу знаний, составленную на основе опыта множества врачей.
В отличие от обычных программ, экспертные системы:
Современная экспертная система состоит из взаимосвязанных компонентов, каждый из которых выполняет определенные функции. База знаний и механизм логического вывода образуют ядро системы, а остальные компоненты обеспечивают взаимодействие с пользователями и экспертами.
Основные компоненты экспертной системы:
✏ ЗаметкаБаза знаний экспертной системы IBM Watson содержит более 200 миллионов страниц структурированной информации, включая полный текст Википедии. Это позволяет системе отвечать на вопросы, заданные на естественном языке, и участвовать в интеллектуальных играх наравне с людьми.
Взаимодействие компонентов происходит по определенным правилам. Когда пользователь обращается к системе, интерфейс преобразует запрос в понятную компьютеру форму. Механизм логического вывода анализирует информацию из базы знаний и формирует цепочку рассуждений. Подсистема объяснений фиксирует эту цепочку и может показать пользователю, как было получено решение.
База знаний экспертной системы принципиально отличается от обычной базы данных. Она содержит не только факты, но и правила работы с ними — своеобразные аналоги профессиональной интуиции эксперта.
Структура базы знаний включает следующие элементы:
📖 ПримерВ медицинской экспертной системе факты — это симптомы болезней и результаты анализов. Правила описывают, как связаны симптомы с диагнозами. Управляющие знания определяют порядок проверки гипотез. Метазнания содержат общие принципы диагностики заболеваний.
Формализация знаний — самый сложный этап создания экспертной системы. Эксперт должен не просто передать свои знания, но и объяснить ход рассуждений при принятии решений. Инженер по знаниям переводит эту информацию в форму, понятную компьютеру.
В зависимости от характера обрабатываемых данных и скорости их изменения экспертные системы делятся на три основных класса. Каждый класс имеет свои особенности реализации и области применения.
Типы экспертных систем по временному признаку:
Статические системы решают задачи, в которых входные данные и знания не меняются во время сеанса работы. К таким задачам относится, например, диагностика неисправностей оборудования по результатам тестирования. MYCIN — классический пример статической системы, она анализирует фиксированный набор симптомов и результатов анализов.
Квазидинамические системы допускают обновление данных, но не в режиме реального времени. Например, система HASP/SIAP определяет местоположение судов в Тихом океане, периодически получая данные от гидроакустических буев. Интервал обновления данных может составлять от нескольких минут до нескольких часов.
Динамические экспертные системы — самый сложный и современный класс систем. Они непрерывно контролируют состояние объекта и адаптируются к изменениям внешней среды. Такие системы используются для управления промышленными процессами, транспортными системами и сложными техническими объектами.
✏ ЗаметкаСовременная динамическая система OpenCyc содержит более 1 миллиона правил и может обрабатывать до 100 000 изменений параметров в секунду при управлении сложными технологическими процессами.
Особенности динамических систем:
📖 ПримерДинамическая экспертная система управления металлургическим производством постоянно отслеживает температуру плавки, состав шихты, расход энергии и другие параметры. При отклонении показателей от нормы система корректирует режим работы печи, опираясь на правила, заложенные металлургами-экспертами.
Разработка экспертной системы — сложный процесс, требующий участия специалистов разного профиля. Инженер по знаниям выступает посредником между экспертом предметной области и программистами, помогая формализовать и структурировать знания.
Основные этапы создания экспертной системы:
На этапе идентификации проблемы определяется, подходит ли задача для решения методами экспертных систем. Задача должна быть достаточно сложной, чтобы оправдать затраты на разработку, но при этом иметь ограниченную предметную область.
Извлечение знаний — самый трудоемкий этап. Эксперт не только передает свои знания, но и объясняет логику принятия решений. Используются различные методы: интервью, анализ реальных случаев, наблюдение за работой эксперта, изучение документации.
Формализация знаний превращает опыт эксперта в структурированную базу знаний. На этом этапе определяется способ представления знаний, создаются правила и процедуры вывода решений.
Методы извлечения знаний от экспертов:
Критерии качества формализации оценивают, насколько точно база знаний отражает опыт эксперта. Система должна принимать решения, близкие к решениям эксперта в аналогичных ситуациях. При этом важна не только правильность решений, но и способность системы объяснить ход рассуждений.
Экспертная система функционирует в двух основных режимах — режиме приобретения знаний и режиме решения задач (консультации). Каждый режим предназначен для определенной категории пользователей и имеет свои особенности.
В режиме приобретения знаний с системой работают:
Режим консультации предназначен для конечных пользователей. Система задает вопросы, получает ответы и применяет правила из базы знаний для формирования решения. При необходимости пользователь может запросить объяснение — почему система пришла к такому выводу.
📖 ПримерВ медицинской экспертной системе режим приобретения знаний используется для ввода информации о новых методах диагностики и лечения. В режиме консультации врач вводит симптомы пациента и получает предполагаемый диагноз с объяснением, какие признаки указывают на это заболевание.
Сегодня экспертные системы успешно применяются в различных областях — от медицины до управления космическими аппаратами. Рассмотрим наиболее показательные примеры действующих систем.
IBM Watson представляет новое поколение экспертных систем. Система понимает вопросы на естественном языке, анализирует большие объемы данных и формирует обоснованные ответы. Watson успешно участвовала в телевикторине Jeopardy!, где обыграла лучших игроков-людей.
Области применения современных экспертных систем:
CLIPS — популярная оболочка для создания экспертных систем — позволяет разрабатывать системы без глубоких знаний программирования. Она предоставляет готовые механизмы для работы со знаниями и может интегрироваться с другими программами.
Экспертные системы стали важным инструментом в решении сложных интеллектуальных задач. Они позволяют сохранять и тиражировать опыт высококвалифицированных специалистов, делая его доступным для широкого круга пользователей. От первых механических устройств Корсакова до современных систем искусственного интеллекта — экспертные системы прошли большой путь развития.
Успех внедрения экспертной системы зависит от правильного выбора задачи, качества формализации знаний и удобства взаимодействия с пользователем. Современные технологии позволяют создавать все более совершенные системы, способные работать с неполными данными и адаптироваться к изменяющимся условиям.
