Информационные системы в науке, образовании и бизнесе. Ефремов О.В - 33 стр.

UptoLike

Составители: 

Экспертные системыодин из типов систем искусственного интеллекта, имеющих по
существующим меркам довольно длительную историю развития. Причиной повышенного
интереса, который экспертные системы вызывают к себе на протяжении всего своего суще-
ствования, является возможность их применения к решению задач из самых различных об-
ластей человеческой деятельности. Эти системы представляют собой программы для компь-
ютера, которые могут воспроизводить процесс решения проблемы человеком-экспертом. От-
личительной чертой компьютерных программ, называемых экспертными системами, являет-
ся их способность накапливать, модифицировать и использовать знания и опыт наиболее
квалифицированных специалистов в какой-либо предметной области для решения практиче-
ских задач. Системы, которые называются экспертными системами, используют механизмы
автоматического рассуждения (вывода) и так называемые слабые методы искусственного ин-
теллекта, такие, как, эвристический поиск решения. Область применения извлечения знаний.
Уровень пользователей экспертных систем может варьироваться в очень широком диа-
пазонеот бухгалтера до президента компании или консультанта правительства. От вида
деятельности пользователей зависят и функции, которыми наделяются создаваемые для них
экспертные системы.
Например, если деятельность пользователя связана с анализом сложных ситуаций и принятием ответст-
венных решений, то на экспертные системы возлагаются функции выполнения рутинных однотипных операций
по обработке больших массивов данных. Такие операции могут быть связаны с поиском "необычных" сведе-
ний, свидетельствующих о нарушении привычного положения дел и требующих принятия соответствующего
решения. При этом экспертные системы могут рекомендовать некоторый набор вариантов решений, разумеет-
ся, если этот набор был заблаговременно помещен в базу знаний. С другой стороны, если специалист не обла-
дает высокой квалификацией и нуждается в привлечении знаний экспертов для правильного решения своих
повседневных задач, то основной функцией экспертной системы могут быть, например, обнаружение неис-
правностей в механизмах, постановка диагноза больному, юридически обоснованное разрешение спора и т.п.
В настоящее время интерес к экспертным системам не угасает, поскольку они способны
дать средства, стимулирующие повышение производительности труда и увеличение при-
быльности предприятия.
К числу областей, в которых применялись и применяются экспертные системы, относят-
ся следующие:
оценка займов, рисков страхования и капитальных вложений для финансовых организаций;
помощь химикам в нахождении верной последовательности реакций для создания новых молекул;
отладка программного и аппаратного обеспечения ЭВМ в соответствии с индивидуальными требова-
ниями заказчика;
диагностика и обнаружение неполадок в телефонной сети на основании тестов и сообщений о неис-
правностях;
идентификация и ликвидация неполадок в локомотивах;
помощь геологам в расшифровке данных, полученных с помощью контрольного оборудования во время
бурения нефтяных скважин;
помощь медикам в постановке диагноза и лечении некоторых заболеваний, таких, как заражение крови
и различные виды рака;
помощь навигаторам в расшифровке данных от подводных звукоулавливателей, установленных на дне
океана;
получение молекулярной структуры химического вещества на основании опытов;
изучение и суммирование больших объемов быстро изменяющихся данных, которые не в состоянии
(из-за скорости их изменения) прочитать человек, например телеметрических данных с искусственных спутни-
ков.
В большинстве областей, в которых применялись экспертные системы, их применение
оказалось весьма плодотворным и эффективным. В одних случаях применение технологии
экспертных систем сделало программы более ориентированными на человека, в другихпо-
зволило осуществить оптимальный механизм рассуждения, в третьихоблегчило тестиро-
вание, отладку и сопровождение традиционных программных комплексов. В целом, наи-
больший эффект от применения экспертных систем может достигаться при решении задач,
обладающими следующими особенностями:
неполнотой, нечеткостью, вероятностным характером исходных знаний о предметной области;
большой размерностью пространства возможных решений, что делает практически невозможным по-
иск решения посредством полного перебора всех имеющихся вариантов;
динамическим изменением исходных данных в процессе решения задачи.