ХАРАКТЕРИСТИКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ И ИХ ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ

Следует отметить, что распространение экспертных систем часто порождает необоснованные настроения излишнего оптимизма в отношении их возможностей. Поэтому имеет смысл выделить основные характеристики экспертных систем, чтобы яснее представлять границы их применения.

Основным признаком, привносящим в мир компьютерных технологий интеллектуальность, является моделирование подходов человека-эксперта к решению задач в заданной предметной области. Как неоднократно отмечалось, именно эта характеристика обеспечивает реальную эффективность экспертной системы в тех случаях, когда не подходят традиционные программные средства.

Следующим характерным признаком является то, что формирование выводов происходит только на основе знаний, содержащихся в системе. Последовательное увеличение запаса используемых знаний увеличивает мощность системы и ее потенциал в отношении задач данной предметной области. В частности, они дают возможность экономисту или менеджеру использовать консультации экспертов по своим собственным вопросам.

Сложность реальных проблем порождает потребность в переходе от точных методов рассуждений к правдоподобным, или эвристическим, подходам. Это позволяет устранить расхождение между отсутствием у экспертов навыков формализации решаемых задач, с одной стороны, и наличием практического опыта их решения —- с другой. Посредством эвристических алгоритмов получаются решения, ценность которых заключается не столько в их теоретической оптимальности, сколько в практической приемлемости при заданных условиях.

Наконец, любое предъявляемое экспертной системой решение обречено на недоверие пользователя, если отсутствует объяснение механизма рассуждений, использованного для получения результата. Такое естественное недоверие отступает, когда предъявляются доказательства обоснованности того, почему именно оно выбрано в качестве рекомендуемого системой.

В сфере экономики трудности решения реальных проблем приводят к естественным требованиям высокой производительности экспертных систем при обработке знаний, накопленных в практической деятельности. В ряде случаев необходимо стремиться к тому, чтобы время поиска решения системой не слишком отличалось от времени, затрачиваемого экспертом в аналогичных условиях, а может быть, было и меньше. Не следует также забывать и о жесткости современных условий ведения бизнеса, предъявляющих повышенные требования к надежности работы системы.

Отдельного обсуждения и особого внимания с точки зрения конечного результата требуют вопросы внедрения экспертных систем. При этом исключительно важно, чтобы в число людей, от которых оно зависит, обязательно входили представители высшего руководства. Кроме уверенности в том, что внедрение интеллектуальных систем необходимо, например, для поддержания конкурентоспособности фирмы, для успеха требуются и весьма четко выраженные административные меры.

Такая постановка вопроса оправдывается сложностью реализации базовых функций экспертных систем, которые будут рассмотрены в следующих главах:

• приобретение знаний путем передачи опыта эксперта, полученного в процессе решения аналогичных проблем;

• представление знаний с использованием соответствующих информационных и управляющих структур;

• управление поиском решения, связанное с необходимостью организации эффективного доступа к знаниям и планирования действий;

• разъяснение получаемого решения путем предоставления информации о его формировании.

Краткий обзор истории экспертных систем и тенденции их раз - вития за рубежом и в России. Человеку всегда хотелось обладать интеллектом, превосходящим обычные мыслительные способности. Примеры можно найти и в художественном творчестве, и в разного рода образовательных экспериментах прошлого. Однако лишь с переходом на новый этап информационного развития, связанный с электронно-вычислительной техникой и соответствующими программными средствами, стало возможным практическое продвижение идеи создания искусственного подобия человеческого разума.

В 1954 г. начались работы по программированию игры в шахматы, представляющей прекрасное поле для испытания моделей искусственного интеллекта. Сам термин «искусственный интеллект» возник двумя годами позже, а дальнейшее развитие исследований пошло по двум основным направлениям:

• компьютерная имитация процесса работы мозга человека;

• ориентация на получение на компьютере интеллектуального результата независимо от способа его получения и связи с работой мозга человека.

Перечислим некоторые этапы на этом пути: работы в области нейронных сетей; построение алгоритмов решения задач, сводящихся к проблеме поиска; разработка методов эвристического программирования; создание специальных языков программирования для задач искусственного интеллекта и т.п.

В середине 1970-х годов сформировалось направление, получившее название экспертных систем. Его целью стало создание программ, которые при решении сложных задач действуют аналогично человеку-эксперту в отношении качества получаемых решений. В результате резко увеличилась сфера приложений интеллектуальных систем. Они стали рассматриваться как инструмент повышения эффективности в самых разных областях деятельности, прежде всего таких, которые характеризуются отсутствием заранее определенных и абсолютно точных методов достижения цели. Особая роль знаний в экспертных системах подчеркивается тем, что часто их называют системами, основанными на знаниях.

C 1980-х годов началось широкое коммерческое использование интеллектуальных систем, характеризующееся значительным ростом капиталовложений в исследования и созданием рынка промышленных экспертных систем. При этом к числу упомянутых выше интеллектуальных систем — нейронных сетей, систем поддержки принятия решений и экспертных систем — можно добавить класс естественно-языковых систем.

В настоящее время стало возможным перенести главный экономический интерес с исследований на вопросы практического внедрения интеллектуальных систем. При этом, естественно, эволюционируют и такие традиционные разделы информатики, как технологии баз данных, аналитической обработки данных в режиме реального времени, интеллектуального анализа данных, муль- тиагентных распределенных систем и т.п.

Успехи в исследованиях систем искусственного интеллекта за рубежом ассоциируются с именами таких ученых, как М. Минский, Дж. Мак-Карти, Г. Саймон, Дж. Робинсон, А. Колмрауер, П. Хейес, Д. Мичи, Е. Фейгенбаум, Б. Мельтцер. Число исследователей, развивающих их подходы к рассматриваемой проблеме, постоянно растет.

В России начало аналогичных исследований связывают с работой семинара «Автоматы и мышление» в МГУ им. М.В. Ломоносова под руководством профессора А.А. Ляпунова. В его задачи входило изучение концепций, технологий и архитектур, пригодных для решения комплексных проблем. Особенностью возникающих при этом проблем было то, что чисто математические подходы к их решению либо отсутствовали, либо оказывались малоэффективными. Поэтому к работе были привлечены крупнейшие лингвисты, математики, психологи, физиологи.

Среди известных достижений алгоритм М. Бонгарда моделирования деятельности мозга при распознавании образов, использование обратного вывода С. Маслова в программе автоматического доказательства теорем и др. В связи с развитием школы ситуационного управления профессора Д .А. Поспелова разрабатываются специальные модели представления ситуаций, языки представления знаний и экспертные системы.

В 1988 г. в России была создана Ассоциация искусственного интеллекта, которая ставила задачу ускорения прогресса исследований и внедрения их результатов в практику решения экономических и управленческих задач. Для этого привлекаются специалисты самых разных предметных областей: вычислительной техники, медицины, экономики, математики, геологии, управления, юриспруденции и др. В целом можно сказать, что успехи интеллектуальных систем уже сегодня впечатляющи, но, думается, главные достижения впереди.

Основные выводы:

1. Использование систем искусственного интеллекта является одним из наиболее ярких проявлений качественной перестройки управления экономикой.

2. Современные интеллектуальные технологии дают возможность привлекать опыт и знания экспертов для решения трудно- формализуемых задач.

3. Цель исследований состоит в разработке новых теоретических построений и создании соответствующих программ для ЭВМ.

4. Экспертные системы — сложные программные комплексы, содержащие знания специалистов о конкретных предметных областях.

5. Реальные проблемы новой информационной среды в управлении экономикой создают предпосылки развития интеллектуальных систем и использования их конкурентных преимуществ.

Вершина графа Системы поддержки принятия

Граф решений

Дуга графа Сложность задачи

Знания Сложность процедуры

Искусственный интеллект Структурирование

Качественная информация Функциональная структура

Количественная информация предметной области

Полиномиальная сложность Эвристика

Предметная область Эвристическое программиро-

Путь в графе вание

Ребро графа Экспертная система

Вопросы для самоконтроля

1. Определите экспертную систему с точки зрения ее функций. Какая роль при этом отводится пользователю?

2. Что такое искусственный интеллект? Приведите примеры задач, для решения которых целесообразно привлекать программы искусственного интеллекта.

3. В чем принципиальная разница между программами классической информатики и программами искусственного интеллекта?

4. Какие задачи принято считать сложными с позиций искусственного интеллекта? Как осуществляется классификация таких задач?

Задания для самостоятельной работы

Разработайте модель предметной области для решения следующей задачи. Согласно текущей отчетности рентабельность предприятия составляет к%. Какие рекомендации можно дать для повышения рентабельности на Δ%?

Разработку модели проведите в соответствии со следующим алгоритмом:

1) определите результирующие понятия, или выходы системы (рекомендации, советы);

2) определите все входные понятия, или факторы, от которых зависит результат работы системы;

3) для рассматриваемых понятий найдите обобщающие и уточняющие понятия, т.е. установите иерархию объектов;

1) рассмотрите все связи и отразите их графически в целом для всей системы;

2) уберите (если нужно) лишние объекты и связи или дополните новыми;

3) оформите выполненную работу в виде отчета.

Список РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Джексон П. Введение в экспертные системы. — M.: Вильямс, 2001.-С. 18-56.

2. Информатика: Учебник / Под ред. Н.В. Макаровой. — M.: Финансы и статистика, 2002. — С. 589—616.

3. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. — M.: Наука, 1987. — С. 17—33.