Системы моделирования рассуждений — страница 10

  • Просмотров 3004
  • Скачиваний 299
  • Размер файла 10
    Кб

способным давать компетентные советы в различных сферах человеческой жизнедеятельности. Это привело к тому, что программные продукты, созданные для каких - либо потребностей человека, их авторы стали называть “экспертными системами”. Это произошло из-за не достаточно четкого определения функций и задач ЭС. В данном случае лучше выяснить, какие типичные “мыслительные” процедуры выполняет человек-эксперт, а какие - в

состоянии выполнить система, претендующая на название экспертной. Чем больше процедур она может выполнить, тем больше у неё оснований называться экспертной системой. Специалисты, принимающие решения, при выполнении различных задач обычно осуществляют следующие “мыслительные” процедуры и действия для достижения наилучшего результата: 1. делают вывод на основе анализа полных, неполных и ненадежных знаний; 2. объясняют и

обосновывают, почему они пришли к тому или иному выводу; 3. пополняют свои знания, заново их систематизируют, обучаются на своем и чужом опыте; 4. делают исключения из правил, используют противоречивую и неправдоподобную информацию; 5. определяют уровень своей компетентности, т.е. определяют, могут ли они принимать решение в данном случае или нет. База знаний Блок логических выводов Блок объяснений Блок приобретения знаний

Интерфейс Пользователь Эксперт Формализация, Модификация, Пополнения знаний Ввод Советы исходных объяснения, данных выводы Как правило ни одна из экспертных систем не выполняет все эти функции в полной степени, обычно используются первые две, поэтому считается, что главным отличием экспертных систем от других программ, предназначенных для этих же целей, является способность ЭС манипулировать неполными и неточными данными.

ЭС обязаны принимать решения, основываясь не только на математической логике, но и на “человеческом мышлении”. Причем система должна уметь объяснять, почему она пришла к тому или иному выводу. Эти функции система сможет выполнить, если будет содержать компоненты, представленные на рис.1. Кратко охарактеризуем функции основных блоков экспертной системы. База знаний с помощью тех или иных моделей отражает знания эксперта о

предметной области, способы анализа поступающих фактов и методы вывода, т.е. порождения новых знаний на основании имеющихся и вновь поступивших. Факты и правила существуют в различных видах знаний человека-эксперта. Наиболее определенными и широко используемыми в современных экспертных системах являются следующие виды знаний: 1. глубинные и поверхностные; 2. качественные и количественные; 3. приближенные (неопределенные) и