Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство по образованию

Волгоградский государственный технический университет

факультет подготовки инженерных кадров

кафедра "Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования "

Контрольная работа

по курсу «Экспертные системы»

Выполнил:

студент гр. АУЗ-661

Чередников А.А.

"25" января 2012г

Проверил:

доценткаф. САПР и ПК

Яновский Т.А.

"26" января 2012 г

Волгоград 2012 г.

Содержание

Введение.

1. История появления первой ЭС DENDRAL

2. Первая экспертная система

3. Проект DENDRAL

4. Основатели системы DENDRAL

5. Аналогичные системы

6. ЭС сегодня

Заключение

Список использованной литературы

Введение

На начальных этапах развития искусственный интеллект подвергался жесткой критике, и одним из доводов был тот, что практической пользы от него нет, он занимается игрушками. Экспертные системы одними из первых доказали практическую пользу этого научного направления, принося в начале 80-х годов ХХ века коммерческую прибыль своим создателям. 

Термин «системы, основанные на знаниях» (knowledge-basedsystems) появился в 1976 году одновременно с первыми системами, аккумулирующими опыт и знанияэкспертов.

Экспертные системы - это прикладные системы искусственного интеллекта, в которых база знаний представляет собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой-либо узкой предметной области, они аккумулируют эти знания и тиражируют их для консультации менее квалифицированных специалистов.

Эксперт предоставляет необходимые знания о тщательно отобранных примерах проблем и путей их решения. Например, при создании экспертной системы диагностики заболеваний врач рассказывает инженеру по знаниям об известных ему заболеваниях. Далее эксперт раскрывает список симптомов, которые сопровождают каждое заболевание и в заключение рассказывает об известных ему методах лечения. Инженер по знаниям, формализует всю полученную информацию в виде базы знаний и помогает программисту в написании экспертной системы.

1. История появления первой ЭС DENDRAL

Все началось в далеких шестидесятых, которые принесли миру бит- и рок-музыку, различные молодежные движения вроде хиппи и пропаганду свободы нравов. В то время в космос отправился первый человек, медицина ознаменовалась успехами в клинической трансплантации органов (первая успешная пересадка сердца), были заложены основы современных операционных систем.

Тогда Эдвард Фейгенбаум (EdwardFeigenbaum), исследователь в области искусственного интеллекта, как и многие ученые его времени, задумывался над тем, может ли машина думать и рассуждать подобно человеку и как много знаний в нее возможно вложить. Он считал, что ответ удастся получить, только сконструировав такую "мыслящую" систему. Но какое же научное направление выбрать для экспериментов? В какой предметной области разработки Фейгенбаума принесли бы большую пользу? Разрешить эти вопросы помог лауреат нобелевской премии, биохимик Джошуа Ледерберг (Joshua Lederberg). Он предложил создать компьютерного помощника, который мог бы определять путем расчета молекулярную структуру химических соединений и который, по словам Ледерберга, был просто необходим в органической химии. Так появилась идея о построении экспертной системы DENDRAL.

2. Первая экспертная система

Первую экспертную систему, которую назвали Dendral, разработали Э.А. Фейгенбаум и Дж. Ледерберг в Стэнфордском университете в конце 1960-х г.г. Эта была экспертная система, определяющая строение органических молекул по химическим формулам и спектрографическим данным о химических связях в молекулах. Ценность Dendral заключалась в следующем. Органические молекулы, как правило, очень велики и поэтому число возможных структур этих молекул также велико. Благодаря эвристическим знаниям экспертов-химиков, заложенных в экспертную систему, правильное решение из миллиона возможных находилось всего за несколько попыток. Принципы и идеи, заложенные в Dendral оказались настолько эффективными, что они до сих пор применяются в химических и фармацевтических лабораториях по всему миру.

Экспертная система Dendral одной из первых использовала эвристические знания специалистов для достижения уровня эксперта в решении задач, однако методика современных экспертных систем связана с другой разработкой - Myсin. В ней использовались знания экспертов медицины для диагностики и лечения специального менингита и бактериальных инфекций крови.

Экспертная система Mycin, разработанная в том же Стэнфорде в середине 1970-х г.г., одной из первых обратилась к проблеме принятия решений на основе ненадежной или недостаточной информации. Все рассуждения экспертной системы Mycin были основаны на принципах управляющей логики, соответствующих специфике предметной области. Многие методики разработки экспертных систем, использующиеся сегодня, были впервые разработаны в рамках проекта Mycin.

На сегодняшний день создано уже большое количество экспертных систем. С помощью них решается широкий круг задач, но исключительно в узкоспециализированных предметных областях. Как правило, эти области хорошо изучены и располагают более менее четкими стратегиями принятия решений. Сейчас развитие экспертных систем несколько приостановилось, и этому есть ряд причин:

Передача экспертным системам «глубоких» знаний о предметной области является большой проблемой. Как правило, это является следствием сложности формализации эвристических знаний экспертов.

Экспертные системы неспособны предоставить осмысленные объяснения своих рассуждений, как это делает человек. Как правило, экспертные системы всего лишь описывают последовательность шагов, предпринятых в процессе поиска решения.

Отладка и тестирование любой компьютерной программы является достаточно трудоемким делом, но проверять экспертные системы особенно тяжело. Это является серьезной проблемой, поскольку экспертные системы применяются в таких критичных областях, как управление воздушным и железнодорожным движением, системами оружия и в ядерной промышленности.

Экспертные системы обладают еще одним большим недостатком: они неспособны к самообучению. Для того, чтобы поддерживать экспертные системы в актуальном состоянии необходимо постоянное вмешательство в базу знаний инженеров по знаниям. Экспертные системы, лишенные поддержки со стороны разработчиков, быстро теряют свою востребованность. dendral экспертный система фейгенбаум

3. Проект DENDRAL

Проект DENDRAL стартовал в 1965 в Стэнфордском университете. Здесь была разработана экспертная система, конкурирующая с человеком-экспертом в определенной области знаний. Задача исследования, стоявшая перед DENDRAL - это задача определения молекулярной структуры неизвестного органического соединения.

В DENDRAL использовались методы порождения и проверки. Исходные данные вводились в систему с масс-спектрометра, который бомбардировал опытный образец потоком электронов. При этом структура образца претерпевала изменения, перемещение атомов в структуре образца оценивалось системой как отсоединение узла одного подграфа и присоединение его к другому. Проблема состояла в том, что для молекулы может быть достаточное множество вариантов разделения на фрагменты, так как при бомбардировке образца могут разрываться разные связи в молекуле и перемещаться разные ее фрагменты. В этой связи имеет смысл говорить только о вероятности разрыва определенной связи, но нельзя предугадать как именно разделиться молекула на фрагменты.

В рамках проекта DENDRAL была разработана программа CONGEN, которая формировала описание полной химической структуры, манипулируя символами, представляющими атомы и молекулы. В качестве входной информации эта программа получала формулу молекулы и набор ограничений, накладываемых на возможные взаимные связи между атомами. Система использует специальный алгоритм, разработанный Ледербергом, для систематического перечисления всех возможных молекулярных структур, а затем применяет знания по химии для сокращения этого списка до обозримого размера. Знания в DENDRAL представлены в виде процедур для генератора молекулярных структур и в виде правил для управляемой данными и оценивающей частей программы. Система реализована на языке INTERLISP.

Результатом выполнения программы является список всех возможных комбинаций атомов в структуре молекулы с учетом заданных ограничений.

В состав DENDRAL входят также программы, которые помогают пользователю отбрасывать одни гипотезы и ранжировать другие, используя знания о связях показаний масс-спектрометра со структурой молекул соединения. Например, программа MSPRUNE отсеивает те гипотезы-кандидаты, которые предполагают варианты фрагментации, не совпадающие с полученными от масс-спектрометра данными.

Программа MSRANK ранжирует оставшиеся гипотезы-кандидаты в соответствии с тем, какая часть пиков масс-спектрограммы, предсказанных этой гипотезой, была действительно обнаружена в полученных экспериментально данных. Таким образом, в экспертной системе DENDRAL фактически реализована стратегия "формирование гипотез и их последующая проверка". Исходные данные служат для формирования некоторого пространства гипотез, которые предсказывают наличие и отсутствие определенных свойств масс-спектрограммы, а затем эти гипотезы сопоставляются с результатами экспериментов.

Успех системы DENDRAL привел ее авторов к идее создания новой программы META-DENDRAL, которая выводит общие правила для масс - спектрометрии, основываясь на наблюдении того, как отдельные соединения разделяются на фрагменты в масс - спектрометре. Примером метаэвристики в этом случае является простое утверждение, согласно которому наиболее важные свойства молекулы при определении ее фрагментации - это те, которые наблюдаются вблизи точек разрыва связей. Применяя эту эвристику, META-DENDRAL может вывести правило, согласно которому органические молекулы имеют тенденцию распадаться в тех положениях, где атомы углерода и кислорода связаны одинарными связями. Полученная таким образом эвристика может оказаться полезной при определении структуры молекул по их спектрам.

4. Основатели системы DENDRAL

Фейгенбаум, Эдвард Альберт

Эдвард Альберт Фейгенбаум (англ. EdwardAlbertFeigenbaum, 20 января 1936 года, Уихокен, США) -- учёный в области теории вычислительных систем, награждён в 1994 году премией Тьюринга за достижения в исследовании искусственного интеллекта, в частности экспертных систем.

Биография

Эдвард Фейгенбаум закончил Университет Карнеги -- Меллон, получив сначала титул бакалавра, а затем доктора философии. В своей диссертации, под руководством Герберта Саймона, Фейгенбаум разработал систему «ElementaryPerceiverandMemorizer» (EPAM) -- модель процесса обучения, работающую по принципу обучения человека.

В 1994 году Фейгенбаум был награжден премией Тьюринга вместе с Раджем Редди «За первопроходческие разработки и создание крупномасштабных систем искусственного интеллекта и демонстрацию практической важности и потенциальной коммерческой выгоды от технологий использующих искусственный интеллект». В 2007 году был призван членом Ассоциации вычислительной техники.

Основатель лаборатории по исследованию экспертных систем при Стэнфордском университете.

Ледерберг, Джошуа

ДжошуаЛедерберг (англ. JoshuaLederberg; род. 23 мая 1925, Монтклэр, штат Нью-Джерси, США -- 2 февраля 2008, Нью-Йорк, США) -- американский генетик и биохимик. Супруг ЭстерЛедерберг (в 1946--1966 гг.)

Биография

Закончил Колумбийский университет (1944), продолжал обучение в Йельском университете, защитив степень доктора философии (1947). В 1947--58 работал в Висконсинском университете; с 1959 профессор Медицинской школы и руководитель Лаборатории молекулярной медицины Стэнфордского университета в Пало-Альто и одновременно (с 1962) Калифорнийского университета в Беркли.

5. Аналогичные системы

Одной из самых первых подобных DENDRALпрограмм была META-DENDRAL. С ее помощью и с помощью аналогичных разработок были построены такие ЭС, как PROSPECTOR, MYCIN- для диагностики серьезных бактериальных инфекций и помощи в выборе антибиотиков, PUFF - для диагностики легочных заболеваний, ONCOCIN - для назначения лечения при раковых заболеваниях, а также системы MOLGEN и GENESIS, оказывающих помощь специалистам в области молекулярной биологии при планировании экспериментов по изучению ДНК и клонированию.

6. ЭС сегодня

Сейчас количество экспертных систем исчисляется тысячами и десятками тысяч. В развитых зарубежных странах сотни фирм занимаются их разработкой и внедрением в различные сферы жизни. Имеются и удачные попытки построения ЭС в СНГ. В настоящее время ведутся разработки самостоятельно обучаемых экспертных систем. Кроме того, в искусственном интеллекте обозначилось такое направление, как инженерия знаний, отвечающая за поиски передовых методов в сборе, представлении, хранении и преумножении информации. Еще можно упомянуть то, что пятое поколение ЭВМ (наши ПК относятся к четвертому), возникшее в 90-х годах, базируется полностью на экспертных системах.

В качестве современных ЭС можно назвать быстродействующую систему OMEGAMON (фирма Candle, с 2004 г. IBM) для отслеживания состояния корпоративной информационной сети и G2 (фирма Gensym) - коммерческую экспертную систему для работы с динамическими объектами (www.intuit.ru/department/human/isrob/6/isrob_6.html). Они служат для принятия решения за считанные секунды с момента наступления внештатных или критических ситуаций. Для G2 также характерно распараллеливание процессов рассуждений. Для простого перечисления других современных экспертных систем, возможно, не хватит газетной полосы. Вот лишь некоторые из них: GUIDON, TATR, ONCOCIN, MOLGEN, GENESIS.

Сравнивая положение вещей в создании ЭС в 70-х и 90-х годах, просто поражаешься, насколько далеко наука шагнула вперед. Экспертные системы сейчас являются прогрессирующим направлением в искусственном интеллекте, которое вряд ли в ближайшее время уменьшит скорость своего развития. Поэтому к теме подобных "умных" программных комплексов мы вернемся еще не раз.

Заключение

В современном обществе неструктурированные и слабоструктурированные задачи управления и контроля сложных производственных процессов и объектов часто встречаются в таких областях, как авиация, энергетика, машиностроение, медицина, микроэлектроника и др. Поэтому появление экспертных систем, позволяющих быстро и эффективно решать подобные проблемы, считается большим научным достижением.

Если на рубеже 60-х и 70-х годов прошлого века количество ЭС можно было пересчитать по пальцам, в 1987 году в соответствии с переписью их было 1000, то сегодня никто подсчетами - этим неблагодарным занятием - не занимается :). Число экспертных систем растет по экспоненте, совершенствуются методы и алгоритмы вывода решений, увеличивается количество фактов и правил в базах знаний. Учитывая рост их интеллектуальных способностей, можно предположить, что в скором будущем ЭС найдут свое применение в судопроизводстве и политике. Последнее было бы очень кстати на фоне непрекращающихся локальных военных конфликтов (Ирак, сектор Газа и т.д.).

Список использованной литературы

1. http://ru.wikipedia.org/

2. http://rudocs.exdat.com/docs/index-11552.html?page=8

3. http://www.hardline.ru/

4. http://www.intuit.ru/department/human/isrob/6/isrob_6.html

5. http://www.kv.by/index2005401103.htm

6. http://www.comp.dit.ie/rlawlor/KE/notes/Dendral.pdf (англ.)

Размещено на Allbest.ru