Характеристики экспертных систем
Характеристики экспертных систем. Экспертный анализ сосредоточен на разработке экспертных систем, которые отличаются от программных систем с четко определенным алгоритмическим направлением благодаря наличию следующих характеристик :
- Экспертная система моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной предметной области, сколько механизм мышления человека относительно решения задач в данной предметной области. Это существенно отличает экспертные системы от систем математического или имитационного моделирования. Нельзя утверждать, что программа полностью воспроизводит психологическую модель специалиста определенной области (эксперта). Важно то, что в ней основное внимание уделяется восстановлению средствами компьютерной техники способа решения проблем, применяемая экспертом. Т.е. реализации соображений так же, как это делает эксперт.
- Экспертная система, кроме выполнения вычислительных операций, формирует определенные выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она обладает. Знания в системе представлены, как правило, на специальном языке и хранятся отдельно от программного кода, который формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базой знаний.
- Во время решения задач, экспертной системой, в основном, используются эвристические методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по своей сути, является приблизительным правилом, в программном виде представляет знания эксперта, приобретенное по мере накопления практического опыта, в результате решения схожих проблем.
Отличие экспертных систем от других систем
Экспертные системы также отличаются от других видов систем искусственного интеллекта. Эти различия заключаются в следующих признаках:
- Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или хозяйственной деятельности. В отличие от них, другие программы из области искусственного интеллекта является чисто исследовательскими, и основное внимание в них уделяется абстрактным математическим проблемам или упрощенным вариантам реальных проблем (иногда их называют «игрушечными» проблемами.
- Во-вторых, для экспертной системы критическими характеристиками являются ее производительность, т.е. скорость получения результата и уровень его достоверности. Исследовательские программы искусственного интеллекта могут быть не очень быстрыми, и в них допускаются, в отдельных ситуациях, отказа. Зато экспертная система должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, за то, которое может предложить специалист в соответствующей предметной области.
- Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложенное именно такое решение, и доказать его обоснованность. А исследовательские программы искусственного интеллекта предоставляют результат только своему создателю, который и без того (скорее всего) знает, на чем он основывается. Экспертная система проектируется в расчете на взаимодействие с разными пользователями, для которых ее работа должна быть, по возможности, прозрачной.
Подытоживая приведенные положения, можно сделать вывод, что экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленные в результате практической деятельности человека, и использует их для решения проблем, специфичных для этой области.
Этим экспертные системы отличаются от других систем искусственного интеллекта, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным с предметными областями теоретическим методам. Процесс создания экспертной системы часто называют инженерией знаний и рассматривается как прикладное применение методов искусственного интеллекта.