Статические и динамические экспертные системы. В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось . Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими . В данной статье вы рассмотрите понятие и структур экспертных систем. Динамические ЭС решают задачи в условиях, когда исходные данные и . Экспертная система — это компьютерная программа, способная частично заменить. Динамические, учитывающие динамику внешней среды и .

• Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от.
• Экспертные системы как прикладная область искусственного интеллекта. Динамические экспертные системы работают в сопряжении с датчиками .

Экспертная система — Википедия. Экспе. Современные экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1.

Предшественники экспертных систем были предложены в 1. С. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например, определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания. Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от экспертных систем — отсутствие базы знаний — все действия жёстко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель).

Динамические — решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний. Разработка простейшей экспертной системы. 2) ЭС может решать задачи динамической базы данных предметной области.

В настоящее время «классическая» концепция экспертных систем, сложившаяся в 7. GUI). Кроме того, «классический» подход к построению экспертных систем плохо согласуется с реляционной моделью данных, что делает невозможным эффективное использование современных промышленных СУБД для организации баз знаний таких систем. Нередко в качестве маркетингового хода экспертными системами объявляются современные программные продукты, в «классическом» понимании таковыми не являющиеся (например, компьютерные справочно- правовые системы). Предпринимаемые энтузиастами попытки объединить «классические» подходы к разработке экспертных систем с современными подходами к построению пользовательского интерфейса (проекты CLIPS Java Native Interface, CLIPS.

NET и др.) не находят поддержки среди крупных компаний- производителей программного обеспечения и по этой причине остаются пока в экспериментальной стадии. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, даёт рекомендации по разрешению проблемы. Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты. В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке Пролог с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщённых и конкретных сведений, а также конкретных и обобщённых запросов к базам данных и базам знаний. Конкретные и обобщённые запросы к базам знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщённые и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний. Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти.

Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» — в рабочей памяти. База знаний ЭС создаётся при помощи трёх групп людей: эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС; инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС; программисты, осуществляющие реализацию ЭС. ЭС может функционировать в 2- х режимах. Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС. Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

Статические — решающие задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний. Квазидинамические интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени. Динамические — решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний. Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей. Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач. Этап структурирования знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.

Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоёмким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач. Реализация ЭС — создаётся один или несколько прототипов ЭС, решающие требуемые задачи. Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом. Шаблоны Для Powerpoint 2003 ++.

CLIPS — весьма популярная оболочка для построения ЭС (public domain)Open. Cyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов. Wolfram. Alpha — база знаний и набор вычислительных алгоритмов, интеллектуальный «вычислительный движок знаний»MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения. Акинатор — интернет- игра. Игрок должен загадать любого персонажа, а Акинатор должен его отгадать, задавая вопросы.

База знаний автоматически пополняется, поэтому программа может отгадать практически любого известного персонажа. IBM Watson — суперкомпьютер фирмы IBM, способный понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы в базе данных.