Загальні аспекти розробки систем зі штучним інтелектом

2. В основу ЕС покладено технологію обробки символьної інформації, що здебільшого подається у формі правил.

3. В узагальненому вигляді системи обробки даних можна подати такою конструкцією:

ДАНІ + АЛГОРИТМ - СИСТЕМА ОБРОБКИ ДАНИХ. Структурно в узагальненому вигляді ЕС можна зобразити так:

ЗНАННЯ + РОЗУМОВИЙ ВИСНОВОК = = ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА.

4. Експертна система має архітектуру, яка також відрізняється від архітектури традиційних систем обробки даних. Відмінності полягають у наявності в експертній системі таких блоків:

1) бази знань;

2) пояснень;

3) нагромадження знань.

Структуру експертної системи зображено на рис. 2. розглянемо характеристику основних блоків ЕС.

База знань — це сукупність відомостей про предметну область, для якої розробляється експертна система.

Для функціонування системи база знань має бути наповнена знаннями. Для цього запрошують висококваліфікованих спеціалістів у тій галузі, для якої розробляється система, вони відіграють роль експертів, завдання яких — описати всі відомі знання для функціонування ЕС. У базі знань мають бути наявні знання першого та другого родів. Знання першого роду — це загальновідомі факти, явища, закономірності, які визнані в даній предметній області й опубліковані. Знання другого роду — це набір емпіричних правил та інтуїтивних висновків, якими користуються спеціалісти, приймаючи рішення в умовах невизначеності за наявності неповної суперечливої інформації. Відомості про ці знання, як правило, не опубліковані.У базі знань ЕС переважно містяться знання першого роду, але мають бути й знання другого роду. Якщо ці знання відсутні, то це означає поганий вибір експертів (вони не вміють формулювати свої знання чи навпаки: не хотять цього робити, щоб зберегти за собою статус унікальних спеціалістів).

Рис. 2. Структура експертної системи

Інженер з питань знань має такі обов'язки: знання, що їх подали експерти, він структурує і записує в базу знань з урахуванням правил побудови моделі знань, проектованої EC.

Усі знання, які подані в базі знань поділяються на інтенсіо-нальні та екстенсіональні.

Інтенсіональні, або абстрактні, знання являють собою по» нятійні (концептуальні) знання про об'єкти предметної області І зв'язки між ними.

Екстенсіональні (конкретні) знання — це кількісні характе. ристики інтенсіональної частини знань, тобто база даних EC.

Блок рішень, необхідний для пошуку та побудови логічних ви» сновків, які видає користувачеві EC. Дії цього блока подібні до міркувань людини-експерта, яка оцінює проблему і пропонує її гіпотетичне вирішення. Цей блок виконує функції управління процесом пошуку розв'язків, тобто він визначає спосіб і послідовність використання різних правил та процедур. Кожна EC має містити певну кількість таких правил та процедур. Кількість правил, що їх містить середня EC, перевищує 500, а для великої EC може перевищувати й 1000.

Здебільшого блок розв'язків складається з двох частин: блока логічного виводу та управляючого блока.

Блок логічного виводу виконує дії, аналогічні до інтелектуальної діяльності спеціаліста, коли той приймає рішення. Функції цього блока — побудова логічного висновку на базі існуючих знань, які зберігаються в БЗ.