Интелектуальные системы

ГЛАВА 2. ТЕХНОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ ЭС

2.1. ЭТАПЫ СОЗДАНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

Слабая формализуемость  процесса принятия решений, его альтернативность и нечеткость, качественная и символьная природа используемых знаний, динамичность изменения проблемной области - все  эти характерные особенности  применения экспертных систем обусловливают  сложность и большую трудоемкость их разработки по сравнению с другими  подклассами ИИС. Поэтому в дальнейшем вопросы проектирования и реализации интеллектуальных информационных систем будут рассматриваться для класса экспертных систем.

Извлечение знаний при  создании экспертной системы предполагает изучение множества источников знаний, к которым относятся специальная  литература, базы фактуальных знаний, отчеты о решении аналогичных  проблем, а самое главное, опыт работы специалистов в исследуемой проблемной области - экспертов. Успех проектирования экспертной системы во многом определяется тем, насколько компетентны привлекаемые к разработке эксперты и насколько  они способны передать свой опыт инженерам  по знаниям. Вместе с тем, эксперты не имеют представления о возможностях и ограничениях ЭС. Следовательно  процесс разработки ЭС должен быть организован инженерами по знаниям  таким образом, чтобы в процессе их итеративного взаимодействия с экспертами они получили весь необходимый объем  знаний для решения четко очерченных проблем. Этапы проектирования экспертной системы представлены на рисунке.

На начальных этапах идентификации  и концептуализации, связанных с  определением контуров будущей системы, инженер по знаниям выступает  в роли ученика, а эксперт - в роли учителя, мастера. На заключительных этапах реализации и тестирования инженер  по знаниям демонстрирует результаты разработки, адекватность которых проблемной области оценивает эксперт. На этапе  тестирования это могут быть совершенно другие эксперты.

На этапе тестирования созданные экспертные системы оцениваются  с позиции двух основных групп  критериев: точности и полезности.

С точностью работы связаны  такие характеристики, как правильность делаемых заключений, адекватность базы знаний проблемной области, соответствие применяемых методов решения  проблемы экспертным. Поэтому конечные оценки системе ставят специалисты  в проблемной области - эксперты. Полезность же экспертной системы характеризуется  степенью удовлетворения требований пользователя в части получения необходимых  рекомендаций, легкости и естественности взаимодействия с системой, надежности, производительности и стоимости  эксплуатации, способности обоснования  решений и обучения, настройки  на изменение потребностей. Оценивание экспертной системы осуществляется по набору тестовых примеров как из предшествующей практики экспертов, так  и специально подобранных ситуаций. Результаты тестирования подлежат статистической обработке, после чего делаются выводы о степени точности работы экспертной системы.

Следующий этап жизненного цикла экспертной системы - внедрение  и опытная эксплуатация в массовом порядке без непосредственного  контроля со стороны разработчиков  и переход от тестовых примеров к  решению реальных задач. Важнейшим  критерием оценки становятся соотношение  стоимости системы и ее эффективности. На этом этапе осуществляется сбор критических замечаний и внесение необходимых изменений. В результате опытной эксплуатации может потребоваться  разработка новых специализированных версий, учитывающих особенности  проблемных областей.

На всех этапах разработки инженер по знаниям играет активную роль, а эксперт – пассивную. По мере развития самообучающихся свойств экспертных систем роль инженера по знаниям уменьшается, а активное поведение заинтересованного в эффективной работе экспертной системы пользователя-эксперта возрастает. Описание приемов извлечения знаний инженерами знаний представлено в таблице 1.

Таблица 1 – Описание приемов извлечения знаний

Первые два этапа разработки экспертной системы составляют логическую стадию, не связанную с применением  четко определенного инструментального  средства. Последующие этапы реализуются  в рамках физического создания проекта  на базе выбранного инструментального  средства. Вместе с тем, процесс создания экспертной системы, как сложного программного продукта, имеет смысл выполнять  методом прототипного проектирования, сущность которого сводится к постоянному  наращиванию базы знаний, начиная  с логической стадии. Технология разработки прототипов представлена в таблице 2.

Таблица 2 – Технология разработки прототипов

Прототипная технология создания экспертной системы означает, что  простейший прототип будущей системы  реализуется с помощью любого подручного инструментального средства еще на этапах идентификации и  концептуализации, в дальнейшем этот прототип детализируется, концептуальная модель уточняется, реализация выполняется в среде окончательно выбранного инструментального средства. После каждого этапа возможны итеративные возвраты на уже выполненные этапы проектирования, что способствует постепенному проникновению инженера по знаниям в глубину решаемых проблем, эффективности использования выделенных ресурсов, сокращению времени разработки, постоянному улучшению компетентности и производительности системы.

Пример разработки экспертной системы гарантирования (страхования) коммерческих займов CLUES (loan-uderwriting expert systems) представлен в таблице. Эта система создавалась в интегрированной среде ART группой разработчиков в составе одного менеджера проекта, двух инженеров по знаниям, двух программистов, ответственных за сопряжение ЭС с существующей информационной системой и аналитическим инструментом, одного контролера качества. Сложность созданной системы: 1000 правил, 180 функций, 120 объектов. Эффективность: при оценке 8500 кредитов в месяц годовая экономия на обработке информации составляет 0,91 млн. долл., при 30000 кредитов - 2,7 млн. долл. При этом в 50% случаев система принимает самостоятельные решения, в остальных случаях дает экспертам диагностику возникающих проблем. Время оценки кредита сократилось с 50 минут до 10-15 минут. Перечисленные показатели эффективности позволили компании Contrywide расширить сферу своей деятельности во всех штатах США и увеличить оборот с 1 млрд. долл. в месяц в 1991 году до 5 млрд. долл. в 1993 году.

2.2. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПРОБЛЕМНОЙ ОБЛАСТИ

Этап идентификации проблемной области включает определение назначения и сферы применения экспертной системы, подбор экспертов и группы инженеров  по знаниям, выделение ресурсов, постановку и параметризацию решаемых задач.

Начало работ по созданию экспертной системы инициируют руководители компаний (предприятий, учреждений). Обычно необходимость разработки экспертной системы в той или иной сфере  деятельности связана с затруднениями  лиц, принимающих решение, что сказывается  на эффективности функционирования проблемной области. Эти затруднения  могут быть обусловлены недостаточным  опытом работы в данной области, сложностью постоянного привлечения экспертов, нехваткой трудовых ресурсов для  решения простых интеллектуальных задач, необходимостью интеграции разнообразных  источников знаний. Как правило, назначение экспертной системы связано с  одной из следующих областей:

• обучение и консультация неопытных пользователей;
• распространение и использование уникального опыта экспертов;
• автоматизация работы экспертов по принятию решений;
• оптимизация решения проблем, выдвижение и проверка гипотез.

Таблица 3 – Этапы

Сфера применения экспертной системы характеризует тот круг задач, который подлежит формализации, например, "оценка финансового состояния  предприятия", "выбор поставщика продукции", "формирование маркетинговой  стратегии" и т.д. Обычно сложность  решаемых в экспертной системе проблем  должна соответствовать трудоемкости работы эксперта в течение нескольких часов. Более сложные задачи имеет  смысл разбивать на совокупности взаимосвязанных задач, которые  подлежат разработке в рамках нескольких экспертных систем.

Ограничивающими факторами  на разработку экспертной системы выступают  отводимые сроки, финансовые ресурсы  и программно-техническая среда. От этих ограничений зависит количественный и качественный состав групп инженеров  по знаниям и экспертов, глубина  прорабатываемых вопросов, адекватность и эффективность решения проблем. Обычно различают три стратегии  разработки экспертных систем (таблица 4):

• широкий набор задач, каждая из которых ориентирована на узкую проблемную область;
• концентрированный набор задач, определяющий основные направления повышения эффективности функционирования экономического объекта;
• комплексный набор задач, определяющий организацию всей деятельности экономического объекта.

После предварительного определения  контуров разрабатываемой экспертной системы инженеры по знаниям совместно  с экспертами осуществляют более детальную постановку проблем и параметризацию системы. К основным параметрам проблемной области относятся следующие:

• класс решаемых задач (интерпретация, диагностика, коррекция, прогнозирование, планирование, проектирование, мониторинг, управление);
• критерии эффективности результатов решения задач (минимизация использования ресурсов, повышение качества продукции и обслуживания, ускорение оборачиваемости капитала и т.д.);
• критерии эффективности процесса решения задач (повышение точности принимаемых решений, учет большего числа факторов, просчет большего числа альтернативных вариантов, адаптивность к изменениям проблемной области и информационных потребностей пользователей, сокращение сроков принятия решений);
• цели решаемых задач (выбор из альтернатив, например, выбор поставщика или синтез значения, например, распределение бюджета по статьям);
• подцели (разбиение задачи на подзадачи, для каждой из которых определяется своя цель);
• исходные данные (совокупность используемых факторов);
• особенности используемых знаний (детерминированность/ неопределенность, статичность/динамичность, одноцелевая/ многоцелевая направленность, единственность/множественность источников знаний).