Теоретические аспекты инженерии знаний
| Вид материала | Лекция |
- Вопросы, выносимые на экзамен по курсу пис, 26.43kb.
- Удк 007. 5: 510. 66: 159. 955. 5 Решение задач психосемантики и инженерии знаний, 119.11kb.
- Программа вступительных испытаний по менеджменту (3,5 года обучения на базе высшего, 14.32kb.
- − Актуальные проблемы стилистики и культуры речи: теоретические и лингвометодические, 34.6kb.
- «Актуальные проблемы современной экономики: теоретические и практические аспекты», 14.16kb.
- Программа вступительного испытания в магистратуру по дисциплине «Теоретические основы, 63.68kb.
- Детских аналитических психологов развитие детской аналитической психологии в украине:, 1453.3kb.
- Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Теоретические, 28.69kb.
- Т. В. Белых дифференциальная психология теоретические и прикладные аспекты исследования, 2889.36kb.
- Системы искусственного интеллекта, 15.16kb.
ЛЕКЦИЯ 14
Прикладные интеллектуальные системы
Центральная парадигма интеллектуальных технологий – это обработка знаний. Системы, ядром которых является база знаний или модель предметной области, описанная на языке сверхвысокого уровня, называют интеллектуальными. Язык сверхвысокого уровня – язык представления знаний (ЯПЗ). Чаще всего ИС применяются для решения сложных задач, связанных с использованием слабо-формализованных знаний специалистов-практиков и где логическая составляющая обработки информации превалирует над вычислительной:
- Понимание естественного языка,
- Поддержка принятия решений в сложных ситуациях,
- Постановка диагноза и рекомендации по методам лечения,
- Анализ визуальной информации,
- Управление диспетчерскими пультами и др.
Наиболее распространенным видом ИС являются экспертные системы. ^ Экспертные системы (ЭС) – это наиболее распространенный класс ИС, ориентированный на тиражирование опыта высококвалифицированных специалистов в областях, где качество принятия решений традиционно зависит от уровня экспертизы (медицина, юриспруденция, геология, экономика, военное дело). Они эффективны лишь в тех областях, где важен эмпирический опыт специалистов.
Современные ЭС – это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях. Разработка ЭС направлена на использование ЭВМ в тех областях науки и техники, где традиционные математические методы моделирования малопригодны. ЭС появились в США в середине 70-х годов: MYCIN, DENDRAL.
В настоящее время насчитывается несколько тысяч промышленных ЭС:
- Для управления диспетчерскими пультами – Alarm Analyzer;
- При постановке медицинских диагнозов – ARAMIS, NEUREX;
- При поиске неисправностей в электронных приборах, диагностике контрольно-измерительного оборудования – Intelligence Ware, Plant Diagnostics, FOREST.
- По тестированию интегральных микросхем – DAA, NASL, QO.
- По управлению перевозками – AIRPLAN,
- По прогнозу военных действий – ANALYST, BATTLE.
- По формированию портфеля инвестиций, налогообложению – RAD, RUNE.
Главное отличие ИС от ЭС – наличие БЗ. Центральная проблема при разработке ЭС – ЯПЗ. Наибольшее распространение получили следующие модели:
- продукции (OPSS, ROSIE);
- семантические сети (SIMER+MIR);
- фреймы (FRL);
- логическое программирование (ПРОЛОГ);
- объектно-ориентированные языки (SMALLTALK).
Процесс создания ЭС требует участия высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта. Наибольшие трудности вызывает не процесс машинной реализации систем, а домашинный этап анализа знаний и проектирования базы знаний. Этим занимается наука – инженерия знаний.
ЛЕКЦИЯ 15
^
Введение в экспертные системы
Ниже представлена структура ЭС. Пользователь, желающий получить информацию, через интерфейс посылает запрос к ЭС; решатель, пользуясь базой знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяснений.
^
Пользователь Инженер по знаниям Эксперт
Терминология
Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система.
^ Инженер по знаниям – специалист в области ИИ. Синонимы: когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик.
Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС.
^ База знаний – ядро ЭС, совокупность знаний ПО, записанных в память на языке, понятном эксперту и пользователю. Параллельно существует БЗ во внутреннем машинном представлении.
Решатель – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы: дедуктивная машина, машина вывода, блок логического вывода.
^ Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопрос как система приняла такое решение и почему.
Интеллектуальный редактор БЗ – программа, позволяющая инженеру по знаниям создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает систему вложенных меню, шаблонов ЯПЗ, подсказок и других сервисных средств.
Классификация систем, основанных на знаниях
1. Классификация по решаемой задаче:
- Интерпретация данных – это одна из традиционных задач для ЭС, процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Предусматривается многовариантный анализ данных. (Обнаружение и идентификация различных типов океанских судов по результатам аэрокосмического сканирования, определение свойств личности по результатам психодиагностического тестирования АВАНТЕСТ, МИКРОЛЮШЕР);
- Диагностика – процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и обнаружение отклонения от нормы. Диагностика и терапия сужения коронарных сосудов, диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ;
- Мониторинг. Основная задача мониторинга – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Контроль за работой электростанций СПРИНТ, помощь диспетчерам атомного реактора, контроль аварийных датчиков на химическом заводе – FALCON.
- Проектирование – подготовка спецификаций на создание «объектов» с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается полный набор документов. В задачах проектирования тесно связаны два основных процесса ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения. Проектирование конфигураций ЭВМ, синтез электрических цепей.
- Прогнозирование – позволяет предсказывать событий на основании имеющихся данных, логически выводить вероятные следствия из данных ситуаций. Предсказание погоды – WILLARD; оценки будущего урожая – PLANT; прогнозы в экономике - ECON.
- Планирование – нахождение планов действий объектов, способных выполнять некоторые функции. Для выведения логических последствий планируемой деятельности используются модели поведения реальных объектов. Планирование поведения робота – STRIPS, планирование промышленных заказов – ISIS, эксперимента – MOLGEN.
- Обучение – системы обучения с помощью компьютера диагностируют ошибки и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом ученике, о его характерных ошибках и способны диагностировать слабости в познаниях обучаемых и находить средства их ликвидации.
- Управление – функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями. Управление газовой котельной GAS, управление системой календарного планирования Project Assistant.
- ^ Поддержка принятия решений – это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решение, необходимой информацией и рекомендациями. Выбор стратегии выхода фирмы из кризисной ситуации Crisis, выбор страховой компании Choice.
В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа, и на системы, решающие задачи синтеза. Задачи анализа: интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения. Задачи синтеза: проектирование, планирование, управление. Комбинированные задачи: обучение, мониторинг, прогнозирование.
2. Классификация по связи с реальным временем:
- Статистические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны. (Диагностика автомобиля).
- Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом во времени. (Производство лизина).
- Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступающих в систему данных. (Управление гибкими производственными комплексами, мониторинг в реанимационных палатах).
3. Классификация по типу ЭВМ:
На сегодняшний день существуют:
- ЭС для уникальных стратегических задач на суперЭВМ – Эльбрус, CRAY, CONVEX);
- ЭС на ЭВМ средней производительности (ЕС ЭВМ, mainframe);
- ЭС на символьных процессорах и рабочих станциях (Sun, APOLLO);
- ЭС на мини-ЭВМ (VAX);
- ЭС на ПК (IBM PC, MAC II).
4. Классификация по степени интеграции с другими программами:
- Автономные ЭС работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфически «экспертных» задач;
- Гибридные ЭС представляют программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (мат статистику, линейное программирование, СУБД) и средства манипулирования знаниями.
Следует отметить, что разработка гибридных систем являет собой задачу на порядок более сложную, чем разработка автономной ЭС. Стыковка не просто разных пакетов, а разных методологий порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей.
ЛЕКЦИЯ 16
^
Коллектив разработчиков ЭС
Как правило, коллектив разработчиков (КР) включает пользователя, эксперта, инженера по знаниям, программиста, менеджера, технического помощника. КР схож с группой администратора БД.
К пользователю предъявляются самые низкие требования, поскольку его не выбирают.
^ Эксперт – чрезвычайно важная фигура, его подготовка определяет уровень компетенции БЗ.
Программист. Поскольку современные ЭС – сложнейшие и дорогостоящие программные комплексы, программисты должны иметь опыт и навыки разработки программ.
^ Инженер по знаниям – это одна из самых малочисленных, высокооплачиваемых и дефицитных специальностей в мире. Он должен отличаться широтой взглядов, деликатностью, внимательностью, интеллигентностью, коммуникабельностью, умением слушать и задавать вопросы, уверенностью в себе, чувством юмора и обаянием. Специалист в области искусственного интеллекта должен иметь максимальные оценки по тестам как вербального, так и невербального интеллекта. Ему необходимы навыки и умения для грамотного и эффективного проведения процессов извлечения, концептуализации и формализации знаний. Он имеет дело со всеми формами знаний: Z1 – знания в памяти человека (знаком с элементами психологии и механизмами мышления – логическим и ассоциативным), Z2 – материальные носители знаний (широкая общенаучная подготовка), Z3 – поле знаний (системный анализ, теория познания, кластерный и факторный анализ), Z4 – знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы), Z5 – база знаний на машинных носителях информации (владение ЭВМ, знание одного из языков программирования).
ЛЕКЦИЯ 17
^
Технология проектирования и разработки
Процесс разработки промышленной ЭС можно разделить на 6 независимых этапов:
Разработку ЭС целесообразно начинать в той организации, в которой уже накоплен опыт по автоматизации таких процедур обработки информации как:
- формирование корпоративных информационных систем;
- организация сложных расчетов;
- обработка текстов и автоматизированный документооборот.
Решение таких задач подготавливает высококвалифицированных специалистов и позволяет отделить экспертные задачи от не экспертных.
1. Этап.
Выбор проблемы включает:
- Определение ПО и задачи,
- Создание КР,
- Определение подхода к решению проблемы,
- Анализ расходов и прибыли,
- Подготовку плана разработки.
2. Этап.
Прототипная система является усеченной версией ЭС. Объем прототипа – насколько десятков правил, фреймов или примеров. Также состоит из нескольких стадий:
- идентификация проблемы,
- извлечение знаний,
- структурирование или концептуализация знаний,
- формализация,
- реализация,
- тестирование.
3. Этап.
Развитие прототипа до промышленной ЭС возможно через следующие стадии: демонстрационный прототип действующий прототип промышленная система коммерческая система. Основная работа на данном этапе заключается в расширении БЗ, добавлении большого числа правил, фреймов, узлов семантической сети.
4. Этап.
Тестирование ЭС проводится в отношении критериев эффективности. ЭС оценивается пользователями, приглашенными экспертами, коллективом разработчиков.
5. Этап.
Стыковка системы включает обеспечение связи ЭС с БД и другими системами и программными средствами в среде, а также обучение людей, которых она будет обслуживать.
6. Этап.
Если ЭС создана именно из-за того, что проблемная область изменяется, то необходимо поддерживать систему, постоянно вносить изменения, новые версии, новые спецификации и т.п.