СОДЕРЖАНИЕ

Введение 3

1. Анализ рынка экспертных систем 4

1.1. Предложения на рынке и тенденции развития 4

1.2. Современное состояние экспертных систем 8

2. Современные методы извлечения знаний из памяти эксперта 12

3. Заключение 15

4. Используемые источники Интернета 16

Введение

Научное направление, связанное с разработкой экспертных систем, развивается очень успешно. Сегодня существует много разнообразных программных средств, помогающих людям обрабатывать именно знания, а не просто информацию.

Главные проблемы в создании экспертных систем связаны с инженерией знаний - извлечением из большого объема знаний немногочисленных фактов и правил, их структурированием и построением из них экспертной системы. В извлечении и структурировании помощь эксперту оказывает инженер знаний. Этот инженер лучше, чем эксперт владеет формальными правилами организации знаний в систему, но не владеет специфическими для области экспертизы знаниями и терминологией. Эти различия в знаниях, навыках и терминологических уровнях не позволяют коллективу эксперт-инженер сразу сконструировать систему на уровне, достаточном для решения проблем. Их работа над прояснением и развитием системы связана со взаимным обучением. Наиболее важным в этом процесе является освоение экспертом приемов структурирования домена знаний, определения и формализации основных концепций домена.

Различные техники извлечения из словесного материала внутренних когнитивных процессов разрабатываются в рамках клинической психологии. Эти техники могут быть использованы для преодоления когнитивных защит, скрывающих основы деятельности эксперта.

В прошлом задача извлечения репертуарной решетки требовала квалифицированного психолога, который мог бы обрисовать конструкты личности другого человека, не внося туда собственные представления и идеи. Эта задача решалась различными путями. Появление недорогих персональных компьютеров сделало возможным создание программ, облегчающих автоматическое извлечение конструктов.

1. Анализ рынка экспертных систем

1.1. Предложения на рынке и тенденции развития

Существующие в настоящее время средства искусственного интеллекта (ИИ) можно разделить на системы искусственного интеллекта (приложения) и инструментальные средства, предназначенные для автоматизации всех этапов существования приложения. В области средств ИИ в настоящее время выделяются следующие основные направления:

* экспертные системы, или системы, основанные на знаниях;

* естественно-языковые системы;

* нечеткие логики ;

* нейронные сети;

* генетические алгоритмы;

* извлечение знаний.

Охарактеризуем кратко эти направления.

Системы, основанные на знаниях - это системы программного обеспечения, основными структурными элементами которых являются база знаний и механизм логических выводов. База знаний предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих проблемную область, и правил, описывающих целесообразные преобразования данных в этой области. Механизм логических выводов, используя текущие или промежуточные исходные данные и знания из базы знаний, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

Основные особенности экспертных систем (ЭС) заключаются в следующем:

1. Мощность экспертной системы определяется в первую очередь мощностью базы знаний и возможностью ее пополнения и только во вторую очередь - используемыми ею методами (процедурами). С другой стороны, подобный подход требует узкой специализации экспертных систем и наличия разнообразных баз знаний для множества различных приложений.

2. ЭС предназначаются в основном для решения неформализованных или слабоформализованных задач, поэтому знания, хранящиеся в экспертной системе, являются в основном эвристическими, экспериментальными, правдоподобными.

3. Возможность непосредственного взаимодействия пользователя с системой в виде диалога.

В настоящее время доля экспертных систем на рынке средств искусственного интеллекта оценивается в 70%.

Естественно-языковые системы используются для поиска в текстах, распознавания речи, голосового управления и обработки данных. Их доля на рынке составляет около 14%. В данном направлении выделяются следующие категории информационных продуктов :

* средства, обеспечивающие естественно-языковый интерфейс к базам данных;

* средства естественно-языкового поиска в текстах и содержательного сканирования текстов (Natural Language text retrieval and Contents Scanning Systems);

* масштабируемые средства для распознавания речи (Large-Vocabulary Talkwriter);

* средства голосового ввода, управления и сбора данных (Voice Input and Control Products and Data Collection Systems);

* компоненты речевой обработки (Voice-Recognition Programming Tools).

Программные продукты первой категории преобразуют естественно-языковые запросы пользователя в SQL-запросы к базам данных. Средства естественно-языкового поиска в текстах осуществляют по запросам пользователей поиск, фильтрацию и сканирование текстовой информации. В отличие от продуктов предыдущей группы, где поиск осуществляется в базах данных, имеющих четкую и заранее известную структуру, средства данной