Искусственный интеллект

Экспертные системы  и ИИ отличаются от систем обработки  данных тем, что в них используется символьный (а не числовой) способ представления, символьной вывод и эвристический  поиск решения, а не готовое алгоритмическое  решение.

Основные типы задач и их характеристики:

1. Интерпретация — это соотнесение элемента реального мира по отличительным признакам к элементу модели реального мира, то есть в процессе интерпретации решается задача классификации текущего состояния реального мира.
1. Входные данные — параметры текущего состояния реального мира
2. Выходные данные — структуры объектов и процессов представляющие состояние реального мира.
3. Функция преобразования — количественное и качественное преобразование параметров реального мира на основе правил моделирования реального мира, при этом в качестве параметров используются наиболее значимые параметры реального мира, а в качестве правил такие как: упорядочивание (структуризация), классификация (осмысление), сопоставление итд.
4. Основные особенности:
1. Большое количество входных данных, что заставляет использовать абстрагирование.
2. Необходимость явного описания модели реального мира (необходимы правила порождения структур и язык описания модели реального мира).
2. Диагностика — выявление отклонений от нормального функционирования объекта (системы) реального мира, при этом интерпретируется статическое состояние реального мира, происходит его сопоставление с эталоном и определяется степень его работоспособности.
1. Входные данные — параметры текущего состояния объекта реального мира.
2. Выходные данные — неисправные элементы в статической модели реального мира.
3. Функция преобразования — выявление неисправных элементов или степени их работоспособности на основе интерпретации состояния объекта реального мира и обнаружения отклонения параметров его функционирования от эталона
4. Основные особенности:
1. Неточность и зашумленность текущих параметров состояния реального мира.
2. Необходимость наличия модели правильного функционирования объекта.
3. Необходимость построения модели обнаружения неисправных элементов.
3. Мониторинг — это непрерывная интерпретация состояния реального мира и оповещение при обнаружении отклонений от эталонного функционирования.
1. Входные данные — параметры текущего состояния объекта реального мира.
2. Выходные данные — описания динамического состояния объекта, информация об отклонениях от правильного функционирования объекта реального мира.
3. Функция преобразования — интерпретация состояния объекта реального мира и непрерывное сравнение интерпретируемых параметров с эталонным состоянием с целью выявления отклонений
4. Основные особенности:
1. Задача реализуется в реальном времени.
2. Необходимость в модели правильного (эталонного) функционирования объекта.
3. В случае быстрых процессов параметры текущего состояния объекта считываются и обрабатываются за очень маленькие промежутки времени.
4. Проектирование — построение оптимального проектного решения (спецификации на объекты и их отношения), удовлетворяющему множеству заданных решений.
1. Входные данные - описание служебного назначения и множества ограничений на проектируемый объект.
2. Выходные данные — полная спецификация множества объектов и их отношения.
3. Функция преобразования — структуризация и классификация ограничений на проектируемый объект. Выбор и реализация подходящей стратегии генерации проектных решений. Проверка проектного решения на соответствие заданным ограничениям. Разработка и документация на создание проектируемого объекта.
4. Основные особенности:
1. Противоречивость данных и критериев.
2. Недостаточность ограничений, что ведет либо к отсутствию требуемого решения, либо к их бесконечному множеству.
3. Отсутствие явной связи между ограничениями и получаемыми проектными решениями.
4. Огромное пространство решений.
5. Необходимость наличия процедуры генерации проектного решения для несуществующего объекта реального мира.
6. Необходимость выявления степени действия ограничений для выбора подходящей стратегии генерации проектного решения.
5. Планирование — построение плана действий, для достижения цели, удовлетворяющего заданным ограничениям.
1. Входные данные — постановка цели, которую необходимо достигнуть, множество ограничений на план или его целевая функция, типа данных фиксирован — действия.
2. Выходные данные — оптимальный план действия для достижения цели.
3. Функция преобразования — структуризация или классификация ограничений на формируемый план, выбор или реализация подходящего генератора планов, проверка выполнения ограничений на плане и достижения цели (удовлетворения целевой функции).
4. Основные особенности аналогичны задаче проектирования.

Архитектура экспертной системы.

Исходя из перечисленных  трех принципов создания экспертной системы типичная экспертная система  имеет вид: (рисунок).

Экспертная система  состоит она из:

1. Рабочей памяти, хранящей данные.
2. Интерпретатора, решающего на основе имеющихся в системе знаний предъявленную ему задачу.
3. Базы знаний, хранящей большое количество знаний.
4. Компонента объяснения, дающая объяснения действиям системы и отвечающей на вопросы о том, почему некоторое заключение было сделано или отвергнуто.
5. компоненты взаимодействия (лингвистический процессор), осуществляющего диалоговое взаимодействие с пользователем (экспертом) на естественном для него языке (естественный профессиональный язык).
6. Получения знаний.

ЭС работает в двух режимах: приобретения знаний и решения задач. В режиме приобретения знаний эксперт с помощью инженера по знаниям наполняет систему знаниями, в режиме решения задач в общении с экспертной системой участвует пользователь, которого интересует результат и способ получения решения.

Методология создания экспертных систем.

Проектирование  экспертных систем существенно отличается от проектирования обычного ПП. При  проектировании экспертных систем используется как правило концепция быстрого прототипирования. Суть ее в том, что  разработчики строят не конечный продукт, а прототип экспертной системы, который с одной стороны должен решать типичные задачи конкретного применения, а с другой трудоемкость его разработки должна быть незначительна, чтобы сократить время разработки. Прототип должен продемонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт расширяет знания прототипа о проблемной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа. По мере увеличения знаний, прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа экспертной системы в конечный продукт — это перепрограммирование экспертной системы на язык низкого уровня, что увеличивает быстродействие и экономит память. Для разработки прототипа используются различные средства, ускоряющие этот процесс. Возможна следующая классификация таких инструментариев:

1. Процедурные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP).
2. Языки инженерии знаний (PROLOG).
3. Средства автоматизации процесса конструирования, использования и модификации экспертных систем (RLL, HEARSAY – 3).
4. Пустые экспертные системы (EMYCIN, KAS).

Инструментарий  в этой классификации расположен в порядке убывания трудоемкости разработки прототипа.  

Этапы разработки экспертной системы.

1. Идентификация
2. Концептуализация
3. Формализация
4. Выполнение
5. Опытная эксплуатация
6. Тестирование

Как правило  для разработки ЭС нужны следующие  специалисты:

1. Эксперт в проблемной области решаемой задачи.
2. Инженеры по знаниям. Специалисты по разработке экспертной системы.
3. Программист, осуществляющей модификацию и преобразование средств.

Идентификация. На данном этапе решаются следующие  задачи:

1. Определяются участники процесса проектирования и их роли.
2. Идентифицируется проблема.
3. Определяются ресурсы и цели.
4. Определяются источники знаний.

Идентификация проблемы заключается составлении  неформального (вербального) описания решаемой проблемы. В этом описании указываются общие характеристики проблемы, подпроблемы, выделяемые внутри данной проблемы, ключевые понятия и отношения, входные данные, предположительный вид решения, знания относящиеся к решению проблемы. Типичными ресурсами являются источники знаний, время разработки, вычислительные средства и объем финансирования. Практика показывает, что сроки разработки и внедрения ЭС составляют не менее двух лет (при трудоемкости от 5 до 10 человеко-лет). Что касается идентификации цели, важно отмечать цели ради которых строится система от задач, которые она должна решать (Пример цели: формализация неформальных знаний эксперта или улучшение качества решений, принимаемых экспертом или автоматизация рутинных аспектов работы пользователя). На первом этапе инженер по знаниям должен ответить на основной вопрос: подходят ли метода ИИ для решения предложенной проблемы. Для положительного ответа необходимо, чтобы проблема относилась к узкой, специальной области знаний и не требовала для своего решения того, что принято называть «здравым смыслом». Проблема не должна быть не слишком легкой (до 30 мин.), не слишком тяжелой (от неск. месяцев). Число связанных понятий, относящихся к проблеме должно составлять несколько сотен, то есть назначение ЭС в том, чтобы решить задачу из области, а не в том, чтобы быть экспертом в этой области. Важно также точное описание входа-выхода и наличие разнообразных примеров решения проблемы.  

Концептуализация. На этом этапе эксперт и инженер  по знаниям выявляют ключевые понятия, отношения и характеристики, необходимые  для описания процесса решения проблемы. На это этапе определяется :

1. Типы доступных данных.
2. Выводимые данные.
3. Подпроблемы общей проблемы.
4. Используемые стратегии и гипотезы.
5. Виды взаимосвязей между объектами области.
6. Типы используемых отношений (иерархия, часть-целое, …).
7. Типы ограничений, накладываемых на процесс решения.
8. Состав знаний, используемый для получения и обоснования решения.

Опыт показывает, что для определения этих характеристик  целесообразно составить детальный  протокол действий и рассуждений  эксперта в процессе решения хотя бы одной конкретной задачи. На этом этапе невозможно и не нужно добиваться корректности и полноты разрабатываемой системы. Необходимо только, чтобы введенных и ключевых понятий и отношений было бы достаточно для описания всех имеющихся конкретных примеров решений рассматриваемой проблемы.  

Формализация. На данном этапе все ключевые понятия  и отношения, введенные на этапе  концептуализации, выражаются на некотором  формальном языке, предложенным инженером  по знаниям. Он определяет подходят ли имеющиеся инструментальные средства для решения рассматриваемой проблемы, или необходимы оригинальные разработки. Выходом этапа формализации является описание процесса решения рассматриваемой задачи на предложенном формальном языке. Процесс формализации зависит от 3 основных факторов:

1. Структура пространства поиска (проблемного пространства).
2. Модели, лежащей в основе проблемы.
3. Свойств данных рассматриваемой проблемы.

Для построения структуры пространства поиска необходимо формализовать понятия и определить как они могут связываться  друг с другом при образовании гипотез. При этом выясняется, являются ли понятия примитивными или они имеют внутреннюю структуру, далее выясняется, необходимо ли представлять причинные и пространственно-временные отношения между понятиями в явном виде, необходима ли иерархия гипотез, итд. 

На этапе тестирования осуществляется оценка выбранного способа  представления знаний и всей системы  в целом.  Для определения недостатков  базы знаний и управляющего механизма (процедур выбора) инженер по знаниям  подбирает более широкий круг примеров,  обеспечивающий проверку экспертной системы. Среди источников неудачной работы системы выделяют:

1. Качество тестовых примеров.
2. Ввод/вывод.
3. Правила вывода.
4. Управляющие стратегии.

Критерии с  помощью которых оценивается  система зависят от того, с чьей точки зрения дается оценка. При тестировании первого прототипа ее оценку осуществляет эксперт, для которого в первую очередь важна полнота и безошибочность правил вывода. При тестировании второго прототипа после этапа выполнения оценка осуществляется в основном с точки зрения инженера по знаниям, которого интересует эффективность работы системы.  При тестировании системы после этапа опытной эксплуатации оценка осуществляется с точки зрения пользователя, заинтересованного в первую очередь в удобстве работы и получении практической пользы.

Этап опытной  эксплуатации. На данном этапе проверяется  пригодность экспертной системы  для конечного пользователя. На этом этапе система занимается решением всех возможных задач при работе с различными пользователями на их рабочем месте.

Модификация экспертных систем.

В процессе построения экспертной системы можно выделить следующие виды ее модификации:

1. Переформулирование понятий и требований.
2. Переконструирование представления.
3. Усовершенствование прототипа.

Усовершенствование прототипа осуществляется в процессе циклического прохождения через этапы выполнения и тестирования с целью отладки правил и процедур вывода.  Если в процессе усовершенствования желаемое поведение не достигается, то из этапа тестирования происходит возврат на этап формализации, что приводит к пересмотру выбранного ранее способу представления знаний. Этот цикл называется переконструированием, если возникшие проблемы еще более серьезны, то может потребоваться возврат на этапы концептуализации и идентификации. В этом случае производится переформулирование понятий, используемых в ЭС (ЭС разрабатывается заново).

Стадии экспертных систем:

1. Демонстрационный прототип – решает часть требуемых задач, демонстрирует жизнеспособность ЭС, требует на разработку не более 3 месяцев, БЗ имеет от 50 до 100 правил.
2. Исследовательский прототип – решает все требуемые задачи, но, как правило, не устойчиво в работе и не полностью проверено, на разработку требуется от 1 до 2 лет, БЗ имеет 200-500 правил.
3. Действующий прототип – надежно решает все задачи, однако сложные задачи могут потребовать слишком много ресурсов, требуется 2-3 года, БЗ содержит 500-1000 правил.
4. Промышленная система – высокое качество решения всех задач при минимуме времени и памяти, так как она переписана на язык низкого уровня, содержит от 1000-1500 правил и требует 2-4 года.
5. Коммерческая система – обобщаются задачи, решаемые системой, и расширяется их класс, доведение до этой стадии требует 3-6 лет, БЗ 1000-3000 правил.