Структурная схема экспертной системы

На настоящий момент нет готовых систем, позволяющих исключить человека из цепочки, причастной к формированию базы знаний, однако имеются теоретические исследования и исследовательские разработки, наличие которых позволяет выделить три класса способов приобретения знаний:

- традиционный диалог эксперта с инженером по знаниям, в котором все знания предоставляются экспертом;

- автоматическая генерация знаний, которая позволяет часть правил получать автоматически.

- построение индивидуальной модели исследования предметной области конкретным экспертом, позволяющей организовать целенаправленный процесс исследования этой области на основе индивидуальных представлений данного эксперта.

При разработке экспертных систем необходимо начинать работу с создания "бумажной" ее модели. Эта модель формируется в процессе общения с экспертом. При этом выделяются основные понятия, которыми оперирует эксперт, формируется тезаурус системы. После этого на нескольких несложных примерах подробно анализируется метод, которым эксперт решает такого рода задачи. Таким образом, разрабатывается алгоритм задачи.

На рисунке снизу изображена базовая структура экспертной системы, элементы которой должны выполнять следующие основные функции:

- представление знаний по конкретному объекту управления; для реализаций этих функций используется механизм, называемый базой данных (БД);

- представление знаний в конкретной предметной области и управление ими; 

для реализации этих функций используется база знаний (БЗ);

осуществление логического вывода на основании знаний, имеющихся в БЗ, и данных, хранящихся в БД; этот механизм называется механизмом логического вывода (МЛ В);

- пользовательский интерфейс для правильной передачи ответов пользователю;

- получение знаний от эксперта, поддержка БЗ и дополнение ее при необходимости; механизм, реализующий эти функции, называется модулем приобретения знаний;

- вывод заключений, представление различных комментариев, прилагаемых к этим заключениям, и объяснение их мотивов; такой модуль называется модулем советов и объяснений.

Экспертная система, предназначенная для управления, должна удовлетворять ряду специфических требований, главными из которых являются:

компактность, т.е. возможность оперировать большими объемами знаний и данных при малых массогабаритных параметрах устройств, на которых реализуется экспертная система;

- гибкость, т. е. способность без специальных перестроек обращаться к различным разделам знаний из рассматриваемой области и осуществлять в них эффективный поиск решений, удовлетворяющих целям управления;

- надежность, т.е. способность обеспечивать эффективное функционирование системы управления в условиях неполноты знания об окружающей среде.

Кроме этого экспертная система должна обладать быстродействием, необходимым для реализации процессов управления в реальном масштабе времени.

В БЗ в некотором закодированном виде хранятся формализованные знания эксперта. На современном этапе развития экспертных систем используется несколько форм представления знаний. Выделим из них четыре основные:

1. "Тройка" объект-атрибут-значение, например: дом-цвет-зеленый; паци-ент-температура-высокая. Эта форма представления знаний определяет “объект”, обладающий некоторыми атрибутами (свойствами), которые могут принимать значения из известного набора.

2. Правила продукций в виде: ЕСЛИ пациент болен гриппом И стадия заболевания начальная, ТО температура высокая с вероятностью = 0,95 И головная боль есть с вероятностью = 0,8.

Правило продукции состоит из двух частей: посылки (ЕСЛИ) и заключения (ТО), каждая из которых состоит из конъюнкции утверждений более низкого уровня детализации.

3. Фрейм. Представляет собой именованную таблицу с некоторым количеством слотов - ячеек, имевших свои имена и получающих в процессе работы машины вывода некоторые значения. В качестве значений могут присутствовать константы, ссылки на фреймы более высокого или более низкого уровня, а также некоторые вычислительные процедуры.

4. Семантическая сеть. Это ориентированный граф, вершины которого соответствуют объектам (событиям), а дуги описывают отношения между вершинами.

Первая из указанных форм представления знаний ("тройка") является наиболее ранней формой, своего рода переходной, от представления данных к представлению знаний. Наилучшая область применения "тройки" — диагностические экспертные системы в предметной области с большим количеством легко-кластеризуемых объектов, в каждом классе которых имеется большое количество общих атрибутов. Примером такой области может служить диагностика сложных технических систем.

Представление знаний с помощью правил продукции - самая распространенная форма реализации БЗ. С помощью продукций можно описать практически любую систему знаний. На них основаны все ранние экспертные системы, такие как MYCIN, а также подавляющее большинство современных экспертных систем в различных предметных областях. В соответствии с этой формой реализации БЗ сделано большинство систем - "оболочек" и многие инструментальные среды. В целом продукционная форма представления знаний является естественной и удобной для формализации знаний, полученных у эксперта.

Фрейм-структуры в определенной степени стали развитием метода электронных таблиц в области обработки знаний. Это вторая по частоте встречаемости в конкретных реализациях экспертных систем форма представления знаний. Фрейм-структуры наиболее разумно применять в предметной области с четко выраженной иерархической структурой.

Семантические сети изначально возникли как модель долговременной человеческой памяти в психологии. Большой интерес к работе с семантическими сетями проявляют разработчики систем взаимодействия на естественных языках.

На современном этапе работ в области экспертных систем нередко используется смешанная форма представления знаний. Такие экспертные системы называются гибридными.