Экспертные системы

 С 1990 года доктор  Ленат во главе исследовательской  группы занят кодированием и  вводом нескольких сот тысяч  элементов знаний, необходимых, по  его мнению, для создания “интеллекту-

альной” системы. Этот проект назван Cyc (“Цик”, от английского слова enciklopaedia).  

  Проблемы, возникающие при создании ЭС. Перспективы разработки.    

 С 70-х годов ЭС  стали ведущим направлением в  области искусственного интеллекта. При их разработке нашли применение  методы ИИ, разработанные ранее:  методы представления знаний, логического  вывода, эвристического поиска, распознавания  предложений на естественном  языке и др. Можно утверждать, что именно ЭС позволили получить  очень большой коммерческий эффект  от примения таких мощных методов.  В этом - их особая роль.    

 Каталог ЭС и инструментальных  программных средств для их разработки, опубликованный в США в 1987 году, содержит более 1000 систем (сейчас их уже значительно больше). В развитых зарубежных странах сотни фирм занимаются их разработкой и внедрением. Имеются и отечественные разработки ЭС, в том числе - нашедший промышленное применение.  

 Однако уже на начальных  этапах выявились серьезные принципиальные  трудности,  препятствующие более широкому распространению ЭС и серьезно замедляющие и осложняющие их разработку. Они вполне естественных и вытекают из самих принципов разработки ЭС.  

 Первая трудность возникает  в связи с постановкой задач.  Большинство заказчиков, планируя  разработку ЭС, в следствие недостаточной  компетентности в вопросах применения  методов ИИ, склонна значительно  преувеличивать ожидаемые возможности  системы. Заказчик желает увидеть  в ней самостоятельно мыслящего  эксперта в исследуемой области,  способного решать широкий круг  задач. Отсюда и типичные первоначальные  постановки задачи по созданию  ЭС: “Разработать ЭС по обработке  изображения”; “Создать медицинские  ЭС по лечению заболеваний  опорно-двигательного аппарата у  детей”. Однако, как уже отмечалось, мощность эвристических методов  решения задач при увеличении  общности их постановки резко  уменьшается. Поэтому наиболее  целесообразно (особенно при попытке  создания ЭС в области, для  которой у разработчиков еще  нет опыта создания подобных  систем) ограничиться для начала  не слишком сложной обозримой  задачей в рассматриваемой области,  для решения которой нет простого  алгоритмического способа (то  есть неочевидно, как написать  программу для решения этой  задачи, не используя методы обработки  знаний). Кроме того, важно, чтобы  уже существовала сложившаяся  методика решения этой задачи  “вручную” или какими-либо расчетными  методами. Для успешной разработки  ЭС необходимы не только четкая и конкретная постановка задач, но и разработка подробного (хотя бы словесного) описания “ручного” (или расчетного) метода ее решения. Если это сделать затруднительно, дальнейшая работа по построению ЭС теряет смысл.   

 Вторая и основная  трудность - проблема приобретения (усвоения) знаний. Эта проблема возникает  при “передаче” знаний, которыми  обладают эксперты-люди, ЭС. Разумеется  для того, чтобы “обучить” им  компьютерную систему, прежде  всего требуется сформулировать, систематизировать и формализовать  эти знания “на бумаге”. Это  может показаться парадоксальным, но большинство экспертов (за  исключением, может быть, математиков), успешно используя в повседневной  деятельности свои обширные знания, испытывают большие затруднения  при попытке сформулировать и  представить в системном виде  хотя бы основную часть этих  знаний: иерархию используемых понятий,  эвристики, алгоритмы, связи между  ними. Оказывается, что для подобной  формализации знаний необходим  определенный систематический стиль  мышления, более близкий математикам  и программистам, чем, например, юристам и медикам. Кроме того, необходимы, с одной стороны, знания  в области математической логики  и методов представления знаний, с другой - знания возможности  ЭВМ, из программного обеспечения,  в частности, языков и систем  программирования.

Заключение

Итак, С 70-х годов ЭС стали  ведущим направлением в области  искусственного интеллекта. При их разработке нашли применение методы ИИ, разработанные ранее: методы представления  знаний, логического вывода, эвристического поиска, распознавания предложений  на естественном языке и др. Можно  утверждать, что именно ЭС позволили  получить очень большой коммерческий эффект от применяя таких мощных методов.  
Для разработки ЭС необходимо участие в ней особого рода специалистов, обладающих указанной совокупностью знаний и выполняющих функции “посредников” между экспертами в предметной области и компьютерными (экспертными) системами. Они получили название инженеры знаний, а сам процесс разработки ЭС и других интеллектуальных программ, основанных на представлении и обработке знаний - инженерией знаний. В развитых зарубежных странах специальность “инженер знаний” введена во многих вузах, в нашей стране основы инженерии знаний изучаются пока в рамках специализаций по системному программированию. Функции эксперта и инженера знаний редко совмещаются в одном лице. Чаще функции инженера знаний выполняет разработчик ЭС. Как показал опыт многих разработок, для первоначального приобретения знаний, в которых участвуют эксперты, инженеры знаний и разработчики ЭС, требуется активная работа всех трех категорий специалистов.  
 
Объединение всех видов программных продуктов и их отдельных компонентов в единую ЭС признано экономически выгодным, так как применение ЭС  позволяет существенно сократить расходы на подготовку квалифицированного персонала, дальнейшую проверку работоспособности и надежности разрабатываемых и исследовательских систем, а также уменьшить время проектирования и исследования. 

Список литературы

1. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. - СПб: Питер, 2000. – 245 с.
2. Белов П. Г. Моделирование процессов в техносфере / П. Г.  Белов. – М.:  Москва: Издательство Академии гражданской защиты МЧС РФ, 2006. - 124 с.
3. Гаскаров Д. Б. Интеллектуальные информационные системы / Д. Б. Гаскаров. – М.: Высшая школа, 2003. – 267 с.
4. Джексон П. Введение в экспертные системы. - М.: Изд. дом "Вильямс", 2006. – 238 с.
5. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии / Поспелов Г.С. - М.: Наука, 2005. – 244 с.
6. Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Джордж Ф. Люгер. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2003. – 189 с.
7. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему / К. Нейлор. - М.: Энергоатомиздат, 2004. – 238 с.
8. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э.В. Попов. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 2006. – 253 с.
9. Сафонов В. О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов / В. О. Сафонов. - СПб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания”, 2005. – 257 с.