Лекція Прикладні інтелектуальні системи



Скачати 112.86 Kb.
Дата конвертації30.12.2016
Розмір112.86 Kb.

Лекція 2. Прикладні інтелектуальні системи


Інтелектуальними називають системи, основним ядром яких є база знань або модель предметної області, що описана мовою високого рівня наближеною до природної. Вона називається Мовою представлення знань (МПЗ).

Переважно інтелектуальні системи застосовують для вирішення складних задач, що пов’язані із застосуванням знань спеціалістів – експертів і де логічна обробка інформації переважає над обчислювальною. Наприклад:



  • Прийняття рішень в складних ситуаціях

  • Розуміння природної мови

  • Визначення діагнозу та методу лікування

  • Аналіз візуальної інформації та інше

Прикладні інтелектуальні системи використовують в численних застосуваннях. Щорічний дохід від продажів програмних та апаратних засобів ШІ вже перевищує 1 млрд. дол..

Поширеними інтелектуальними системами є експертні системи



Експертна системаце клас інтелектуальних систем, що орієнтований на застосуванні досвіду висококваліфікованих спеціалістів в галузях, де якість прийняття рішень традиційно залежить від рівня експертизи (медицина, хімія, фармакологія, економіка, геологія, юриспруденція). Висновки та рекомендації ЕС є прозорими, та їх можна інтерпретувати на високому рівні.

ЕС спроможні вирішувати неформалізовані задачі, яким притаманні особливості:


  • Помилковість, неоднозначність, неповнота і суперечність початкових даних, знань про ПО і задачу, що вирішується

  • Велика розмірність простору пошуку

  • Дані і знання динамічно змінюються

ЕС різняться від традиційних систем обробки даних використанням символьного способу представлення даних, логічним виведенням і евристичним пошуком.

База даних (робоча пам’ять) призначена для збереження початкових і проміжних даних задачі

База знань – сукупність знань про предметну область (ПО), що записана у вигляді правил мовою, яка є зрозумілою для користувача та експерту.

Машина виведення (інтерпретатор правил) – це програма, що моделює процес роздумів експерта на основі знань у БЗ.

Компонента придбання знань автоматизує процес наповнення ЕС знаннями, що отримані під час діалогу з експертом або інженером знань

Пояснювальна компонента відслідковує процес отримання висновку. Виводить довідкову інформацію про задіяні фрагменти БЗ. Полегшує тестування системи і підвищує довіру до отримання висновку.

Діалогова компонента організовує спілкування з користувачем як під час отримання висновку, так і під час придбання знань.

Структура експертної системи


Для створення ЕС потрібні:


  • Експерт з ПО. Визначає знання (дані і правила), що є характерними для ПО, забезпечує повноту і достовірність введення до ЕС знань.

  • Інженер по знаннях. Допомагає експерту виявити і структурувати знання, що є необхідними для ЕС і визначає спосіб представлення знань

  • Програміст. Розробляє інструментальні засоби, що містять основні компоненти ЕС, створює зручний інтерфейс користувача.

На відміну від традиційних підходів, розробку ЕС здійснює не програміст, а інженер по знаннях, що не вміє програмувати.

ЕС працює в 2 режимах:


  • Режим придбання знань

  • Режим використання знань

Режим придбання знань


Експерт описує ПО у вигляді сукупності даних і правил.

Дані – це об’єкти та їх значення

Правила визначають способи маніпулювання даними

Інженер по знаннях за допомогою компоненти придбання знань наповнює ЕС знаннями, що надає можливості вирішувати задачі


Режим використання


Здійснює користувач, якого цікавить висновок і спосіб його отримання. Залежно від призначення ЕС, користувач може бути нефахівцем в ПО або фахівцем (для пришвидшення рутинної роботи).

У режимі використання дані за допомогою діалогової компоненти надходять до БД (робочої пам’яті). На підставі вхідних даних з робочої пам’яті, загальних даних про ПО і правил з БЗ, машина виведення формує рішення задачі. Якщо висновок є незрозумілим, тоді користувач може отримати довідкову інформацію про кроки логічного виведення.


За зв’язком з реальним часом ЕС бувають:


ЕС статичного типу. Використовують там, де можна не враховувати зміни навколишнього середовища під час вирішення задачі. Вміст БД та БЗ з часом не змінюється.

ЕС динамічного типу. Працюють в режимі реального часу з неперервною обробкою даних, що надходять.

В архітектуру динамічної ЕС вводять 2 компоненти:



  • Підсистему моделювання зовнішнього середовища

  • Підсистему спілкування з зовнішнім середовищем

БД та БЗ зазнають істотних змін для врахування всіх подій реального середовища.

ЕС доцільно створювати, коли:


  • Рішення задачі потребує логічного виведення

  • Задача відноситься до «зрозумілої» і структурованої ПО

  • Є досвідчені експерти ПО, які можуть пояснити на природній мові методи, що вони використовують

  • Експерти погоджуються в оцінці отриманого рішення

ЕС доцільно використовувати, коли:


  • Рішення задачі принесе значний ефект

  • Використання людини-експерта є неможливим (наприклад, космічні станції)

  • При залученні експерта відбувається неприпустима втрата часу або інформації

  • Вирішення задачі в умовах, шкідливих для людини (наприклад, небезпечне виробництво)

Під час створення ЕС існує певна технологія розробки, що містить наступні етапи:


  • Ідентифікація проблеми

  • Концептуалізація (структуризація) знань

  • Формалізація знань

  • Створення прототипу системи

  • Дослідна експлуатація

Ідентифікація проблеми


Осмислення задач, що будуть розв’язуватися майбутньою ЕС та формування до неї вимог, зокрема:

  1. Визначення ПО та ідентифікація задачі

  2. Визначення учасників проекту та їх ролі

  3. Визначення підходу до рішення задачі

  4. Визначення ресурсів і цілей, складання плану розробок

1. Визначення ПО та ідентифікація задачі


Вибір ПО, що є важливою частиною розробки, від якої залежить ефективність ЕС

Для ідентифікації проблеми визначають:


  • Джерела знань (книги, методики)

  • Аналогічні ЕС

  • Класи вирішуваних задач

Ідентифікація задачі містить неформальний опис, де вказуються:


  • Загальні характеристики задачі

  • Підзадачі всередині даної задачі

  • Ключові поняття (об’єкти)

  • Бажаний вигляд рішення

  • Існуючі знання

2. Визначення учасників проекту та їх ролі


Мінімально колектив розробник має такий склад:

  • 1 експерт

  • 1-2 інженери по знаннях

  • 1 програміст

Але, у міру необхідності можуть залучатися і більше учасників, наприклад, експерти, щоб не було протиріччя знань.

3. Визначення підходу до рішення задачі


Інженер та експерт працюють у тісному контакті. Початковий неформальний опис задачі експертом використовується інженером по знання для вибору термінів і ключових понять.

Експерт пояснює опис задачі, шляхи її вирішення та процес логічного виведення рішення. Відбувається передача знань інженеру по знаннях з використанням діалогу, лекцій, дискусій, спостережень. Зрештою, експерт і інженер по знаннях отримують остаточний неформальний опис задачі.

Для експерта джерелом знань є попередній досвід по рішенню задачі, книги, відомі приклади. Для інженера по знаннях це досвід по рішенню аналогічних задач, методи представлення знань і маніпулювання ними.

4. Визначення ресурсів і цілей складання плану розробок


Термін розробки і впровадження ЕС, як правило складає не менше року.

На процес розробки суттєво впливає обсяг фінансування. Якщо воно недостанє, тоді краще адаптувати існуючу систему, а не створювати нову.


Концептуалізація (структурування) знань


Концептуалізація – це розробка неформального опису знань про ПО у вигляді графів, таблиць, діаграм або тексту, що відбивають основні концепції та взаємозв’язки між поняттями ПО.

Проводиться змістовний аналіз ПО, будується структура отриманих знань і визначається:



  • Термінологія

  • Список основних понять та їх атрибутів

  • Відношення між поняттями

  • Стратегії пошуку

  • Обмеження стратегій

Формалізація знань


Створюється формалізоване представлення концепцій ПО мовою представлення знань:

  • Продукційні моделі

  • Семантичні сітки

  • Фреймові моделі

  • Логічні моделі

  • Об’єктно-орієнтовані мови

Створення прототипу


Створення одного або кількох прототипів за допомогою:

  • Програмування традиційними мовами (С++, Паскаль)

  • Програмування спеціалізованими мовами (LISP, FRL, SmallTalk)

  • Використання інструментальних засобів розробки ЕС (G2)

  • Використання пустих експертних оболонок

Прототип містить всі блоки ЕС і потрібен для перевірки правильності кодування даних, правил і стратегій пошуку. Процес вдосконалення прототипу є ітеративним. Він продовжується від кількох місяців до кількох років в залежності від складності ПО.

При розробці прототипу враховують:


  • Функціонування системи при значному розширенні бази знань

  • Можливості системи для рішення ширшого кола задач

  • Зауваження користувачів про функціонування ЕС

  • Розробка системи вводу/виводу, що здійснює аналіз або синтез природної мови

Під час розробки прототипу відбувається модифікація системи: пере формулювання понять, переконструювання представлення знань, вдосконалення прототипу.

Тестування


Інженер по знаннях підбирає приклади, щоб перевірити всі можливості розробленої ЕС:

  • Зручність інтерфейсу вводу-виводу

  • Ефективність стратегії пошуку

  • Якість висновку

  • Коректність БЗ

Від тестових прикладів залежить подальша робота ЕС. Приклади мають бути неоднорідними і охоплювати всю ПО. При підготовці тестових прикладів, їх варто класифікувати по під проблемах ПО, виділяти стандартні випадки, визначати межі складних ситуацій

Зручність інтерфейсу вводу-виводу


Вводом-виводом вважають дані, що набуваються під час діалогу з інженером по знаннях та висновки, що видаються системою.

Вхідні питання системи можуть бути незручними для користувача з наступних причин:



  • Неправильні питання

  • Питання, що є важкими для розуміння, багатозначними і не відповідними до знань користувача

  • Незручна для користувача мова

Для вихідних повідомлень це:

  • Занадто мало або багато слів

  • Невдала організація та впорядкованість висновків

  • Незрозумілий рівень абстракцій з незрозумілою лексикою

Джерелом похибок у правилах виведення може бути:

  • Неврахування взаємозв’язку сформованих правил

  • Суперечливість і неповнота правил

До помилок в роботі ЕС приводять і застосовані стратегії керування. Наприклад, вибрана стратегія аналізує факти у порядку, що різниться від «природного» для експерта. Це може впливати не лише на ефективність системи, а й привести до іншого кінцевого результату.

Зміна стратегії потрібна і у разі неефективної роботи ЕС під впливом надмірно складних виводів і пояснень.


Оцінювання ЕС відбувається за різними критеріями:


  • Колективу розробників. Еективність реалізації, не протиріччя БЗ, повнота охоплення ПО, толерантність програми до змін в представленні знань

  • Експертів. Оцінювання висновків та пояснень

  • Користувачів. Зручність інтерфейсу, зрозумілість роботи ЕС.

Дослідна експлуатація


Перевіряється придатність ЕС для кінцевого користувача, зокрема, користь і зручність роботи.

Під користю розуміють спроможність під час діалогу визначати потреби користувача, виявляти і усувати причини невдач у роботі, вирішувати поставлені задачі.



Зручність – це природність взаємодії з ЕС, гнучкість відповідно до різної кваліфікації користувачів, толерантність системи до помилок, спроможність не виходити з ладу при помилкових діях користувача.

Відбувається втілення ЕС в робоче середовище і навчання персоналу по експлуатації та обслуговуванню. Забезпечується зв’язок ЕС з існуючими БД та іншими системами.


Класифікація експертних систем (як системи, що засновані на знаннях)


Клас ЕС об’єднує кілька тисяч різних програмних комплексів, що можна класифікувати за різними критеріями:

  • За типом вирішуваної задачі

  • За зв’язками з реальним часом

  • За типом використаної ЕОМ

  • За ступенем інтеграції з іншими програмами

Класифікація за типом вирішуваної задачі


Задачі, що вирішуються на ЕС можна поділити:

  • Задачі аналізу, де множина рішень обмежена і втілена у систему.

  • Задачі синтезу, де множина рішень не обмежена і виводиться з рішень під задач чи компонентів.

Задачі аналізу


Інтерпретація даних – процес визначення змісту даних для отримання конкретних результатів. Передбачає багатоваріантний аналіз даних..

Наприклад, ЕС АВТАНТЕСТ – визначення основних властивостей особистості по результатах психодіагностичного тестування



Діагностика – процес класифікації об’єктів та пошук несправностей або відхилень від норми в системі.

Наприклад, ANGY - діагностика і терапія звуження коронарних судин. GRIB – діагностика помилок в апаратурі і математичному забезпеченні ЕОМ.



Моніторинг – неперервна інтерпретація даних у реальному часі. Якщо трапляється відхилення певних параметрів за межі норми, тоді спрацьовує повідомлення.

Наприклад, REACTOR – контроль за роботою електростанцій, FALCON – контроль аварійних здавачів на хімічному заводі.



Підтримка прийняття рішень – сукупність процедур, що виробляє необхідні рекомендації для прийняття рішення. Допомога фахівцю для вибору альтернативи серед множини виборів.

Наприклад, CRYSIS – вибір стратегії виходу фірми з кризового стану, CHOICE – допомога у виборі страхової компанії або інвестора.


Задачі синтезу


Проектування – підготовка необхідної документації для створення об’єктів з визначеними властивостями. В задачах проектування відбувається два процеси: процес виведення рішення і процес роз’яснення.

Наприклад, CADHELP – проектування інтегрованих інтегрованих схем.



Планування – знаходження плану об’єктів, що виконують певну функцію. ЕС використовують моделі поведінки реальних об’єктів, щоб логічного вивести наслідки планованої діяльності.

Наприклад, STRIPS – планування поведінки робота, ISIS – планування промислових замовлень, MOLGEN – планування експерименту.



Керування – функція організованої системи, що підтримує певний режим діяльності. ЕС керує поведінкою складних систем у відповідності із заданими специфікаціями.

Наприклад, GAS –керування газовою котельною, PROJECT ASSISTANT – керування системою календарного планування.


Комбіновані задачі


Прогнозування – передбачення наслідків деяких подій на основі аналізу існуючих даних. Система використовує параметричну динамічну модель, де значення параметрів підлаштовують під задану ситуацію.

Наприклад, WILLARD – передбачення погоди, PLANT – оцінювання майбутнього врожаю, ECON – економічне прогнозування.



Навчання – використання ЕС для навчання певній дисципліні. Система діагностує помилки і підказують правильні рішення. Відбувається акумуляція знань про рівень учня, щоб планувати наступне спілкування.

Наприклад, УЧИТЕЛЬ ЛИСПа – навчання мові програмування LISP, PROUST – навчання мові Паскаль.


Класифікація за зв’язками з реальним часом


Статичні ЕС – розробляються в предметних областях, де база знань і дані не змінюються у часі і є стабільними. Наприклад, діагностика несправностей в автомобілі.

Квазідинамічні ЕС – інтерпретують ситуацію, яка змінюється в деякому фіксованому інтервалі часу. Наприклад, Мікробіологічні ЕС, де виміри відбуваються раз на 4-5 годин, аналізується динаміка отриманих показників по відношенню до попереднього вимірювання.

Динамічні ЕС – працюють разом з здавачами об’єктів в режимі реального часу з безперервною інтерпретацією даних, що надходять у систему. Наприклад, керування гнучкими виробничими комплексами, моніторинг в реанімаційних палатах.

Класифікація за типом використаної ЕОМ


  • ЕС для унікальних стратегічно важливих задач на суперЕОМ (Эльбрус, Cray, Convex).

  • ЕС на ЕОМ середньої потужності (MainFrame).

  • ЕС на символьних процесорах і робочих станціях (Sun, Silicon Graphics, Apollo).

  • ЕС на міні- і мікроЕОМ (VAX, micro-VAX).

  • ЕС на персональних комп’ютерах (IBM PC, Macintosh).

Класифікація за ступенем інтеграції з іншими програмами


Автономні ЕС працюють в режимі консультації з користувачем для вирішення задач, де не потрібні традиційні методи обробки даних (розрахунки, моделювання).

Гібридні ЕС – програмний комплекс, що містить стандартні пакети прикладних програм (мат статистика, лінійне програмування, СУБД) і засоби маніпулювання значеннями. Це може бути інтелектуальна надбудова над пакетами прикладних програм або інтегроване середовище для вирішення складної задачі з елементами експертних знань.

Розробка таких систем є набагато складнішою, ніж розробка автономної ЕС, оскільки поєднання різних методологій прикладних програм породжує цілий комплекс теоретичних та практичних труднощів.






База даних захищена авторським правом ©lecture.in.ua 2016
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка