Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 97 стр.

   2. решаемые ЭС задачи являются неформализованными или
      слабоформализованными      и     используют      эвристические,
      экспериментальные, субъективные знания экспертов в определенной
      предметной области.
   Основными категориями решаемых ЭС задач являются [1]:
    - диагностика,
    - управление (в том числе технологическими процессами),
    - интерпретация,
    - прогнозирование,
    - проектирование,
    - отладка и ремонт,
    - планирование,
    - наблюдение (мониторинг),
    - обучение.
    С экспертными системами связаны следующие распространенные
заблуждения [1]:
    1. ЭС будут делать не более (а скорее даже менее) того, чем может
       эксперт, создавший данную систему. Для опровержения данного
       постулата можно построить самообучающуюся ЭС в области, в
       которой вообще нет экспертов, либо объединить в одной ЭС знания
       нескольких экспертов, и получить в результате систему, которая
       может то, чего ни один из ее создателей не может.
    2. ЭС никогда не заменит человека-эксперта. Уже заменяет, иначе
       зачем бы их создавали?
    Примерами широко известных и эффективно используемых (или
использованных в свое время) экспертных систем являются [1]:

   - DENDRAL – ЭС для распознавания структуры сложных
     органических молекул по результатам их спектрального анализа
     (считается первой в мире экспертной системой);
   - MOLGEN – ЭС для выработке гипотез о структуре ДНК на
     основеэкспериментов с ферментами;
   - XCON      –    ЭС     для    конфигурирования  (проектирования)
     вычислительных комплексов VAX 11 в корпорации DEC в
     соответствии с заказом покупателя;
   - MYCIN – ЭС диагностики кишечных заболеваний;
   - PUFF – ЭС диагностики легочных заболеваний;
   - MACSYMA – ЭС для символьных преобразований алгебраических
     выражений;

                                 96