Понятие экспертных систем (ЭС)

Омский филиал НОУ

"Московская финансово-промышленная академия"

Кафедра гуманитарных дисциплин

Контрольная

43. Понятие экспертных систем (ЭС)

41. АРМ - понятие и структура

Специальность: Менеджер организации

Дисциплина: Информационные технологии в управлении

Выполнила: Коншу А.О.

№ группы

Проверил:

Оценка:________

Омск - 2008 г.

Вопрос 43. Понятие экспертных систем.

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.

ЭС - это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это, прежде всего, связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.

Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора.

При построении подсистем вывода используют методы решения задач искусственного интеллекта.

Определение экспертных систем. Главное достоинство и назначение экспертных систем.

Экспертные системы (ЭС)- это яркое и быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта (ИИ). Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется такой проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.

ЭС - это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.

ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик, т. е. правил, взятых “с потолка”, что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.

Главное достоинство ЭС - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.

Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на ЭС, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Области применения экспертных систем.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.

а) Медицинская диагностика.

Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х годов. В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.

б) Прогнозирование.

Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды.

в) Планирование.

Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Кроме того, компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов. Экспертная система XCON, созданная фирмой DEC, служит для определения или изменения конфигурации компьютерных систем типа VAX и в соответствии с требованиями покупателя. Фирма DEC разрабатывает более мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с целью оказания помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной конфигурацией. В отличие от XCON система XSEL является интерактивной.

г) Интерпретация.

Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов. Другая интерпретирующая система- HASP/SIAP. Она определяет местоположение и типы судов в тихом океане по данным акустических систем слежения.

д) Контроль и управление.

Системы, основанные на знаниях, могут применяться в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.

е) Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах.

В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.д.), так и при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении компьютеров.

ж) Обучение.

Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается по мере возрастания степени квалификации играющего. Одной из наиболее интересных обучающих ЭС является разработанная Д. Ленатом система EURISCO, которая использует простые эвристики. Эта система была опробована в игре Т. Тревевеллера, имитирующая боевые действия. Суть игры состоит в том, чтобы определить состав флотилии, способной нанести поражение в условиях неизменяемого множества правил. Система EURISCO включила в состав флотилии небольшие, способные провести быструю атаку корабли и одно очень маленькое скоростное судно и постоянно выигрывала в течение трех лет, несмотря на то, что в стремлении воспрепятствовать этому правила игры меняли каждый год.

Большинство ЭС включают знания, по содержанию которых их можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, обучающая система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование. Она определяет способности обучаемого по основным направлениям курса, а затем с учетом полученных данных составляет учебный план. Управляющая система может применяться для целей контроля, диагностики, прогнозирования и планирования. Система, обеспечивающая сохранность жилища, может следить за окружающей обстановкой, распознавать происходящие события (например, открылось окно), выдавать прогноз (вор-взломщик намеревается проникнуть в дом) и составлять план действий (вызвать полицию).

Вопрос 41. АРМ - Понятие и структура.

Современные масштабы и темпы внедрения средств автоматизации управления в народном хозяйстве с особой остротой ставит задачу проведения комплексных исследований, связанных со всесторонним изучением и обобщением возникающих при этом проблем как практического, так и теоретического характера.

В последние годы возникает концепция распределенных систем управления народным хозяйством, где предусматривается локальная обработка информации. Для реализации идеи распределенного управления необходимо создание для каждого уровня управления и каждой предметной области автоматизированных рабочих мест (АРМ) на базе профессиональных персональных ЭВМ.

Анализируя сущность АРМ, специалисты определяют их чаще всего как профессионально-ориентированные малые вычислительные системы, расположенные непосредственно на рабочих местах специалистов и предназначенные для автоматизации их работ.

Для каждого объекта управления нужно предусмотреть автоматизированные рабочие места, соответствующие их функциональному назначению. Однако принципы создания АРМ должны быть общими: системность, гибкость, устойчивость, эффективность.

Согласно принципу системности АРМ следует рассматривать как системы, структура которых определяется функциональным назначением.

Принцип гибкости означает приспособляемость системы к возможным перестройкам благодаря модульности построения всех подсистем и стандартизации их элементов.

Принцип устойчивости заключается в том, что система АРМ должна выполнять основные функции независимо от воздействия на нее внутренних и внешних возможных факторов. Это значит, что неполадки в отдельных ее частях должны быть легко устранимы, а работоспособность системы - быстро восстановима.

Эффективность АРМ следует рассматривать как интегральный показатель уровня реализации приведенных выше принципов, отнесенного к затратам по созданию и эксплуатации системы.

Функционирование АРМ может дать численный эффект только при условии правильного распределения функций и нагрузки между человеком и машинными средствами обработки информации, ядром которых является ЭВМ. Лишь тогда АРМ станет средством повышения не только производительности труда и эффективности управления, но и социальной комфортности специалистов.

Теперь рассмотрим более подробно состояние и перспективы развития АРМ на базе персональных ЭВМ, а затем затронем некоторые вопросы технического и программного обеспечения АРМ.

Развитие электроники привело к появлению нового класса вычислительных машин - персональных ЭВМ (ПЭВМ). Главное достоинство ПЭВМ - сравнительно низкая стоимость и в то же время высокая производительность. Так, например, если проанализировать характеристики больших ЭВМ начала 60-х годов, мини-ЭВМ начала 70-х годов и ПЭВМ 80-х гг., то окажется, что производительность примерно одинакова. Низкая стоимость, надежность, простота обслуживания и эксплуатации расширяет сферу применения ПЭВМ прежде всего за счет тех областей человеческой деятельности, в которых раньше вычислительная техника не использовалась из-за высокой стоимости, сложности обслуживания и взаимодействия. К таким областям относится и так называемая учрежденческая деятельность, где применение ПЭВМ позволило реально повысить прoизводительность труда специалистов, связанных с обработкой информации. Этот аспект особенно актуален в связи с тем, что производительность управленческого труда до сих пор росла крайне низкими темпами. Так, за последние 30 лет она повысилась в 2-3 раза, в то же время в промышленности - в 14-15 раз. В настоящее время для интенсификации умственного и управленческого труда специалистов различных профессий разрабатываются и получают широкое распространение АРМ которые функционируют на базе ПЭВМ.

Рис 1. Обобщенная схема ПЭВМ:

1-микропроцессор, 2-основная память, 3-ВЗУ, 4-дисплей, 5-клавиатура, 6-печатающее устройство, 7-системная магистраль.

Рассмотрим основные составляющие элементы АРМ работников экономических служб, управленческой деятельности и др., перспективы их развития и использования. На рис. 1 представлена общая схема ПЭВМ, составляющей техническую основу АРМ.

Основным устройством ПЭВМ является микропроцессор, который обеспечивает выполнение различных операций, содержащихся в программе. В настоящее время наибольшее распространение получили 32-разрядные микропроцессоры, но уже очевидно, что скоро на смену им придут 64-разрядные микропроцессоры. Разрядность означает длину рабочего слова в двоичном коде. Микропроцессоры также также различаются по тактовой частоте, с которой они работают. Чем больше тактовая частота и разрядность, тем выше производительность процессора. Выполнение нескольких десятков миллионов операций в секунду является обычным делом для ПЭВМ.

Производительность ПЭВМ зависит также и от количества памяти, с которой она работает. Память бывает основная и внешняя. Основная память состоит из двух компонентов: постоянного запоминающего устройства (ROM или ПЗУ) и оперативного запоминающего устройства (RAM или ОЗУ). В ОЗУ хранится динамическая информация программы и обрабатываемые данные. При выключении питания содержимое ОЗУ теряется. ПЗУ, как правило, гораздо меньше ОЗУ, информация в нем хранится постоянно и ее изменение либо вообще невозможно, либо возможно только при помощи специальных устройств (программаторов ПЗУ). Емкость памяти 8-разрядных ЭВМ, как правило, 64Кб - 640Кб, 16-разрядных - 1Мб, 32-разрядных - 4Мб и более.

Внешние запоминающие устройства (ВЗУ) также бывают разных типов. Ленточные накопители служат для хранения информации на магнитной ленте. В настоящее время могут хранить до нескольких гигабайт (1Гб = 1024 Мб) информации. Несмотря на то, что эти устройства появились довольно давно они до сих пор широко распространены, главным образом из-за большого объема вмещаемых данных, и используются в основном для резервного копирования и длительного хранения информации. Дисковые накопители в настоящее время наиболее широко распространены. Их можно разделить на несколько групп:

а) Накопители на гибких дисках (флоппи-дисках). Несмотря на сравнительно низкую емкость дискет (от 1 до 3Мб), в настоящее время очень широко распространены главным образом из-за низкой стоимости.

б) Накопители на жестких дисках (винчестеры). Распространены также широко, как и накопители на гибких дисках, но имеют гораздо большую скорость передачи данных, большую емкость и надежность хранения информации. Стоимость винчестеров постоянно падает, а скорость, надежность и емкость (жестким диском объемом 1-2Гб сейчас уже никого не удивишь) возрастают. Все это делает их незаменимым атрибутом любой овременной ПЭВМ.

в) Все большее распространение в настоящее время получают накопители на лазерных дисках (CD-ROM). Несмотря на ряд недостатков CD-ROM (небольшая скорость передачи данных и невозможность перезаписи) они занимают все более существенную роль как средство хранения информации благодаря тому, что могут хранить большой объем информации (порядка 500Мб), обеспечивают высочайшую надежность и при этом их себестоимость немногим выше стоимости гибких дисков. Скорее всего через несколько лет лазерные диски станут обычным делом для любой ПЭВМ.

г) Существует также целый ряд других ВЗУ по разным причинам не получивших в настоящее время широкого распространения (магнитооптические диски, диски Бернулли, WORM-диски и др.). Некоторые виды накопителей (перфоленты, перфокарты, магнитные барабаны и пр.) сильно устарели и в современных ПЭВМ вообще не используются.

Дисплей - основное устройство для отображения информации. Характеризуются размером экрана, максимальным разрешением и пр. Чем больше размер экрана и чем больше разрешение, тем, соответственно больше информации можно на нем разместить.

Клавиатура - основное устройство для ввода информации.

Существуют также устройства, облегчающие работу оператора, такие, как мышь, световое перо и пр. Также для ввода информации широко используются сканеры. Большое будущее за устройствами распознавания и синтеза речи, распознавания изображения.

Bсе устройства ПЭВМ взаимодействуют через системную магистраль. Однако из ВЗУ информация сначала должна быть переписана в ОЗУ и лишь тогда она становиться доступной процессору.

Hапомним, что наиболее эффективной организационной формой использования ПЭВМ является создание на их базе АРМ конкретных специалистов (экономистов, статистиков, бухгалтеров, руководителей), поскольку такая форма устраняет психологический барьер в отношениях между человеком и машиной.

Накопленный опыт подсказывает, что АРМ должен отвечать следующим требованиям:

· своевременное удовлетворение информационной и вычислительной потребности специалиста;

· минимальное время ответа на запросы пользователя;

· адаптация к уровню подготовки пользователя и его профессиональным запросам;

· простота освоения приемов работы на АРМ и легкость общения, надежность и простота обслуживания;

· терпимость по отношению к пользователю;

· возможность быстрого обучения пользователя;

· возможность работы в составе вычислительной сети.

·

Обобщенная схема АРМ представлена на рис. 2.

Рис 2. Схема автоматизированного рабочего места.

Общее программное обеспечение (ПО) обеспечивает функционирование вычислительной техники, разработку и подключение новых программ. Сюда входят операционные системы, системы программирования и обслуживающие программы.

Профессиональная ориентация АРМ определяется функциональной частью ПО (ФПО). Именно здесь закладывается ориентация на конкретного специалиста, обеспечивается решение задач определенных предметных областей.

При разработке ФПО очень большое внимание уделяется вопросам организации взаимодействия “человек-машина”. Пользователю интересно и увлекательно работать на ЭВМ только в том случае, когда он чувствует, что он занимается полезным, серьезным делом. В противном случае его ждут неприятные ощущения. Непрофессионал может почувствовать себя обойденным и даже в чем-то ущемленным только потому, что он не знает неких “мистических” команд, набора символов, вследствие чего у него может возникнуть глубокая досада на все программное обеспечение или служителей культа ЭВМ.

Анализ диалоговых систем с точки зрения организации этого диалога показал, что их можно разделить (по принципу взаимодействия пользователя и машины) на:

· системы с командным языком;

· “человек в мире объектов”;

· диалог в форме “меню”.

Применение командного языка в прикладных системах это перенос идей построения интерпретаторов команд для мини- и микро ЭВМ. Основное его преимущество - простота построения и реализации, а недостаток - продолжение их достоинств: необходимость запоминания команд и их параметров, повторение ошибочного ввода, разграничение доступности команд на различных уровнях и пр. Таким образом, в системах с командным языком пользователь должен изучать язык взаимодействия. Внешне противоположный подход “человек в мире объектов” - отсутствуют команды и человек в процессе работы “движется” по своему объекту с помощью клавиш управления курсором, специальных указывающих устройств (мышь, перо), функциональных комбинаций клавиш. Диалог в форме меню “меню” представляет пользователю множества альтернативных действий, из которых он выбирает нужные. В настоящее время наиболее широкое распространение получил пользовательский интерфейс, сочетающий в себе свойства двух последних. В нем все рабочее пространство экрана делится на три части (объекта). Первая (обычно располагающаяся вверху) называется строкой или полосой меню. С ее помощью пользователь может задействовать различные меню, составляющие “скелет” программы, с их помощью производится доступ к другим объектам (в т.ч. управляющим). Вторая часть (обычно располагается внизу или в небольших программах может вообще отсутствовать) называется строкой состояния. С ее помощью могут быстро вызываться наиболее часто используемые объекты или же отображаться какая-либо текущая информация. Третья часть называется рабочей поверхностью (поверхностью стола) - самая большая. На ней отображаются все те объекты, которые вызываются из меню или строки состояния. Такая форма организации диалога человека и машины наиболее удобна (по крайней мере, на сегодняшний день ничего лучшего не придумано) и все современные программы в той или иной мере используют ее. В любом случае она должна соответствовать стандарту СUA (Common User Access) фирмы IBM.

Литеретура:

“Автоматизированное рабочее место в системе управления предприятием”, Сборник научных трудов, Ленинград, 1989 г.

В.В. Шураков. “Автоматизированное рабочее место для статической обработки данных”, 1990 г.

И.Л. Кантарь. “Автоматизированные рабочие места управленческого аппарата”, 1990 г.

И. Братко. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. - М.: Мир, 1990.

Г. Долин. Что такое ЭС. - Компьютер Пресс, 1992/2.

Д.Р. Малпасс. Реляционный язык Пролог и его применение.

Д.Н. Марселлус. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. - М.: Финансы и статистика, 1994.

К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему. - М.: Энергоатомиздат, 1991.

Н.Д. Нильсон. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. - М.: Мир, 1973.

В.О. Сафонов. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов. - С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания” России, 1992.

К. Таунсенд, Д. Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. - М.: Финансы и статистика, 1990.

В.Н. Убейко. Экспертные системы. - М.: МАИ, 1992.

Д. Уотермен. Руководство по экспертным системам. - М.: Мир, 1980.

Д. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы: концепции и примеры. - М.: Финансы и статистика, 1987.