Szakértői rendszer

Az oldal jelenlegi verzióját még nem ellenőrizték tapasztalt közreműködők, és jelentősen eltérhet a 2022. április 27-én felülvizsgált verziótól ; az ellenőrzések 4 szerkesztést igényelnek .

Szakértői rendszer (ES, eng.  expert system ) - számítógépes rendszer, amely részben helyettesítheti a szakértőt a problémahelyzet megoldásában. A modern szakértői rendszereket a mesterséges intelligencia kutatói kezdték fejleszteni az 1970 - es években , és az 1980 -as években kaptak kereskedelmi megerősítést . A szakértői rendszerek előfutárai 1832-ben S. N. Korszakov javasolta , aki megalkotta a mechanikus eszközöket, az úgynevezett "intellektuális gépeket", amelyek lehetővé tették az adott körülményekre megoldások megtalálását, például a legmegfelelőbb gyógyszerek meghatározását az ún. a beteg betegség tünetei [1] .

A szakértői rendszer legfontosabb része a tudásbázisok, mint a szakértők viselkedési modelljei egy bizonyos tudásterületen következtetési és döntéshozatali eljárások segítségével, más szóval a tudásbázisok tények és következtetési szabályok összessége egy kiválasztott témában. tevékenységi terület.

Hasonló műveleteket hajt végre egy olyan szoftvereszköz, mint a " Master " ( Eng.  Wizard ). A varázslókat rendszerprogramokban és alkalmazásokban is használják a felhasználóval való interaktív kommunikáció egyszerűsítésére (például szoftver telepítésekor ). A fő különbség a varázslók és a szakértői rendszerek között a tudásbázis hiánya – minden művelet keményen kódolt. Ez csak egy sor űrlap, amelyet a felhasználónak kell kitöltenie.

További hasonló programok a kereső vagy referencia (enciklopédikus) rendszerek. A felhasználó kérésére megadják a cikkbázis legmegfelelőbb ( releváns ) részeit (tudásterületek objektumainak ábrázolásai, azok virtuális modellje).

Jelenleg a szakértői rendszerek „klasszikus” koncepciója, amely az 1970-es és 1980-as években alakult ki, válságon megy keresztül, ami nyilvánvalóan az akkoriban általánosan elfogadott szöveges ember-gép interfész felé való mély orientációjával függ össze , amely ma már szinte a felhasználói alkalmazásokban teljesen lecserélték grafikusra.( GUI ). Ezenkívül a szakértői rendszerek felépítésének „klasszikus” megközelítése rosszul áll összhangban a relációs adatmodellel , ami lehetetlenné teszi a modern ipari DBMS hatékony használatát az ilyen rendszerek tudásbázisainak rendszerezésére.

A szakértői rendszerek gyakran marketingfogásként olyan modern szoftvertermékeket deklarálnak, amelyek a „klasszikus” értelemben nem azok (például számítógépes jogi referenciarendszerek ). A rajongók azon próbálkozásai, hogy a szakértői rendszerek fejlesztésének "klasszikus" megközelítéseit kombinálják a felhasználói felület kialakításának modern megközelítéseivel (a CLIPS Java Native Interface , CLIPS.NET projektek stb.) nem találnak támogatást a nagy szoftvercégek körében, és emiatt továbbra is megmaradnak. kísérleti szakaszban.

Az intelligens rendszerek ES-jének felépítése

A [2] könyv a következő ES-struktúrát mutatja be:

A tudásbázis a felhasználótól származó információk egy adott problémával kapcsolatos elemzésére szolgáló szabályokból áll . Az ES elemzi a helyzetet, és az ES irányától függően javaslatokat tesz a probléma megoldására.

Általános szabály, hogy egy szakértői rendszer tudásbázisa tényeket (statikus információkat a tárgykörről) és szabályokat tartalmaz - olyan utasításokat, amelyek az ismert tényekre alkalmazhatók új tények megszerzése érdekében.

A tudásbázisok egy logikai modell keretein belül alapulhatnak például a Prolog programozási nyelven, amely a predikátum nyelvet használja a fogalmak meghatározásának szabályait kifejező tények és következtetési szabályok leírására, általános és specifikus információk leírására, valamint specifikus és általánosított lekérdezések adatbázisokhoz és adatbázis-ismeretekhez.

A Prolog nyelvű tudásbázisokra irányuló specifikus és általánosított lekérdezések a predikátumok nyelvén íródnak, amelyek a következtetési szabályokat és a fogalmak definícióit fejezik ki a tudásbázisban elérhető következtetési eljárások felett, általános és specifikus információkat és ismereteket fejeznek ki a kiválasztott témakörben. tevékenysége és tudásterülete.

A tudásbázisban szereplő tények általában azokat a jelenségeket írják le, amelyek egy adott témakörben állandóak. A jellemzőket, amelyek értéke egy adott feladat körülményeitől függ, az ES megkapja a felhasználótól működés közben, és a munkamemóriában tárolja. Például egy orvosi ES-ben az „Egészséges embernek 2 lába van” a tudásbázisban, a „Páciensnek egy lába van” pedig a munkamemóriában tárolódik.

Az ES tudásbázis három embercsoport segítségével jön létre:

  1. annak a problématerületnek a szakértői, amelyhez az ES által megoldott feladatok tartoznak;
  2. tudásmérnökök, akik az IIS fejlesztésének szakértői ;
  3. az ES-t megvalósító programozók.

Üzemmódok

Az ES 2 üzemmódban működhet.

  1. Tudásbeviteli mód  - ebben a módban a szakértő a tudásmérnök segítségével az általa ismert tárgykörről információkat visz be az ES tudásbázisba a tudásbázis-szerkesztőn keresztül.
  2. Konzultációs mód  - a felhasználó párbeszédet folytat az ES-vel, tájékoztatja őt az aktuális feladatról és megkapja az ES ajánlásait. Például a páciens fizikai állapotára vonatkozó információk alapján az ES diagnózist készít azon betegségek listája formájában, amelyeknél a legvalószínűbbek ezek a tünetek.

ES osztályozás

ES osztályozása a megoldandó probléma szerint

ES osztályozása valós idejű kapcsolat alapján

Az ES fejlődésének szakaszai

A leghíresebb ES

Lásd még

Jegyzetek

  1. ↑ S. N. Korszakov találmányai
  2. ↑ Gavrilova T. A., Khoroshevsky V. F. Intelligens rendszerek tudásbázisai. Tankönyv. - Szentpétervár: Péter, 2000.

Irodalom

Linkek

  Ugrás a Wikidata elemre  Szótárak és enciklopédiák
 Tudásmérnöki
Általános fogalmak
Merev modellek
Lágy módszerek
Alkalmazások