Технология проектирования и разработки экспертных систем

Промышленная технология создания интеллектуальных сис­тем включает следующие этапы:

• исследование выполнимости проекта;
• разработку общей концепции системы;
• разработку и тестирование серии прототипов;
• разработку и испытание головного образца;
• разработку и проверку расширенных версий системы;
• привязку системы к реальной рабочей среде.

Проектирование ЭС основано на трех главных принципах:

• Мощность экспертной системы обусловлена прежде всего мощностью БЗ и возможностями ее пополнения и только затем — используемыми методами (процедурами) обработки информации.
• Знания, позволяющие эксперту (или экспертной системе) получить качественные и эффективные решения задач, являются в основном эвристическими, эмпирическими, неопределенны­ми, правдоподобными.
• Неформальный характер решаемых задач и используемых знаний делает необходимым обеспечение активного диалога пользователя с ЭС в процессе ее работы.

Перед тем как приступить к разработке ЭС, инженер по зна­ниям должен рассмотреть вопрос, следует ли разрабатывать ЭС для данного приложения. Положительное решение принимается тогда, когда разработка ЭС возможна, оправданна и методы инже­нерии знаний соответствуют решаемой задаче.

Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложе­ния, необходимо выполнение, по крайней мере, следующих тре­бований:

• существуют эксперты в данной области, которые решают за­дачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;
• эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, так как в противном случае будет невозможно оценить качество разрабо­танной ЭС;
• эксперты способны вербализовать (выразить на естествен­ном языке) и объяснить используемые ими методы, иначе трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут «извлечены» и заложены в ЭС;
• решение задачи требует только рассуждений, а не действий;
• задача не должна быть слишком трудной (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель или лет);
• задача хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно «понятной» и структу­рированной области, т.е. должна существовать возможность выделения основных понятий, отношений и способов получения решения задачи;
• решение задачи не должно в значительной степени опираться на «здравый смысл» (т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается в достаточном количестве заложить в си­стемы искусственного интеллекта.

Приложение соответствует методам ЭС, если решаемая за­дача обладает совокупностью следующих характеристик:

• задача может быть естественным образом решена посредст­вом манипулирования символами (с помощью символических рассуждений), а не манипулирования числами, как принято в математических методах и в традиционном программировании;
• задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т. е. ее решение должно требовать применения эвристи­ческих правил. Для задач, которые могут быть гарантированно решены (при соблюдении заданных ограничений) с помощью формальных процедур, существуют более эффективные подходы, чем технологии ЭС.

При разработке ЭС, как правило, используется концепция быстрого прототипа, суть которой заключается в том, что разра­ботчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На на­чальном этапе они создают прототип (возможно, не единствен­ный) ЭС, удовлетворяющий двум противоречивым требованиям: умение решать типичные задачи конкретного приложения и не­значительные время и трудоемкость его разработки. При выпол­нении этих условий становится возможным параллельно вести процесс накопления и отладки знаний, осуществляемый экспер­том, и процесс выбора (разработки) программных средств, вы­полняемый инженером по знаниям и программистами.

Для удов­летворения указанным требованиям при создании прототипа ис­пользуются разнообразные инструментальные средства, ускоря­ющие процесс проектирования.

Традиционная технология реализации ЭС включает шесть ос­новных этапов: идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование, опытную эксплуата­цию.

На этапе идентификации определяются задачи, подлежащие решению, цели разработки, эксперты и типы пользователей.

На этапе концептуализации проводится содержательный ана­лиз проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

На этапе формализации выбираются инструментальные сред­ства и способы представления всех видов знаний, формализуют­ся основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность системы зафиксированных понятий, методов решения, средств представления и манипулирования знаниями рассматриваемой предметной области.

На этапе выполнения осуществляется заполнение базы зна­ний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является одним из самых важных и самых трудоемких. Про­цесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний в диалоге с экспертами; организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, «понятном» ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.

На этапе тестирования эксперт и инженер по знаниям в ин­терактивном режиме с использованием диалоговых и объясни-тельных средств проверяют компетентность ЭС. Процесс тести­рования продолжается до тех пор, пока эксперт не решит, что си­стема достигла требуемого уровня компетентности.

На этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность ЭС для конечных пользователей. Полученные результаты могут по­казать необходимость существенной модификации ЭС.

Процесс создания ЭС не сводится к строгой последователь­ности перечисленных выше этапов. В ходе разработки приходит­ся неоднократно возвращаться на более ранние этапы и пересма­тривать принятые там решения.

Инструментальные средства различаются в зависимости от того, какую технологию разработки ЭС они допускают. Можно выделить, по крайней мере, четыре подхода к разработке ЭС:

• подход, базирующийся на поверхностных знаниях;
• структурный подход;
• подход, основанный на глубинных знаниях;
• смешанный подход, опирающийся на использование по­верхностных и глубинных знаний.

Поверхностный подход применяется для сложных задач, кото­рые не могут быть точно описаны. Его сущность состоит в полу­чении от экспертов фрагментов знаний, релевантных решаемой задаче. При этом не предпринимается попыток систематическо­го или глубинного изучения области, что предопределяет исполь­зование поиска в пространстве состояний в качестве универсаль­ного механизма вывода. Обычно в ЭС, использующих данный подход, в качестве способа представления знаний выбираются правила. Условие каждого правила определяет образец некоторой ситуации, в которой правило может быть выполнено. Поиск ре­шения состоит в выполнении тех правил, образцы которых сопо­ставляются с текущими данными. При этом предполагается, что в процессе поиска решения последовательность формируемых таким образом ситуаций не оборвется до получения решения, т.е. не возникнет неизвестной ситуации, которая не соответствует ни одному правилу. Данный подход с успехом применяется к широ­кому классу приложений, но оказывается неэффективным в тех случаях, когда задача может структурироваться или для ее реше­ния может использоваться некоторая модель.

Структурный подход к построению ЭС предусматривает структуризацию знаний проблемной области. Его появление обусловлено тем, что для ряда приложений применение техни­ки поверхностных знаний не обеспечивает решения задачи. Структурный подход к построению ЭС во многом похож на структурное программирование. Однако применительно к ЭС речь идет не о том, чтобы структурирование задачи было дове­дено до точного алгоритма (как в традиционном программиро­вании), а предполагается, что часть задачи решается с помощью эвристического поиска. Структурный подход в различных приложениях целесообразно сочетать с поверхностным или глу­бинным.

При глубинном подходе компетентность ЭС базируется на мо­дели той проблемной среды, в которой она работает. Модель мо­жет быть определена различными способами (декларативно, про­цедурно). Необходимость использования моделей в ряде прило­жений вызвана стремлением исправить недостаток поверхност­ного подхода, связанный с возникновением ситуаций, не опи­санных правилами, хранящимися в БЗ. Экспертные системы, разработанные с применением глубинных знаний, при возник­новении неизвестной ситуации способны самостоятельно опре­делить, какие действия следует выполнить, с помощью некото­рых общих принципов, справедливых для данной области экспертизы.

Глубинный подход требует явного описания структуры и взаимоотношений между различными сущностями проблемной области. В этом подходе необходимо использовать инструмен­тальные средства, обладающие возможностями моделирования: объекты с присоединенными процедурами, иерархическое на­следование свойств, активные знания (программирование, уп­равляемое данными), механизм передачи сообщений объектам (объектно-ориентированное программирование) и т. п.

Смешанный подход в общем случае может сочетать поверхно­стный, структурный и глубинный подходы. Например, поверх­ностный подход может применяться для поиска адекватных знаний, которые затем используются некоторой глубинной моделью.