Введение
Компьютеризация общества является одной из ключевых направлений научно-технического прогресса, которая обусловила значимые преобразования в технологии создания и применения программных средств. Данные преобразования были сформированы всем развитием теории и практики искусственного интеллекта, особенно значимым итогом которого оказался скачок к так называемой новой информационной технологии и формированию «экспертных систем».
Экспертные системы представляют собой совокупность программ, исполняющих обязанности эксперта при решении задач из определенной предметной области. Они появились как серьезный практический результат в использовании и совершенствовании методов искусственного интеллекта, а именно комплекса научных дисциплин, исследующих методы решения задач интеллектуального характера с применением ЭВМ. Экспертные системы выдают советы, осуществляют анализ, предоставляют консультации, определяют диагноз. Практическое использование экспертных систем в организациях содействует эффективности деятельности и росту квалификации специалистов.
Основным преимуществом экспертных систем является допустимость накопления знаний – формализованной информации, на которую указывают или применяют в процессе логического вывода, и удержание их продолжительное время. В отличие от человека к любой информации экспертные системы относятся предметно, что совершенствует качество осуществляемой экспертизы. При решении задач, предлагающих обработку большого объема информации, вероятность формирования ошибки при переборе невелика.
Ключевая идея применения технологии экспертных систем заключается в том, чтобы приобрести от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, применять каждый раз, когда в этом будет потребность. Экспертные системы представляют собой компьютерные программы, преобразовывающие опыт экспертов в определенной области знаний в форму эвристических правил. Тех¬нология экспертных систем принимается в качестве советующих систем.
1 Определение и структура системы искусственного интеллекта
Термин «искусственный интеллект» относится к группе терминов и понятий, получивших весьма широкое распространение, в том числе и у неспециалистов. Не пытаясь сразу четко и полно определить это понятие, заметно, что большинство людей трактуют искусственный интеллект как сравнительно новое научно-техническое направление, с которым связывают надежды на резкое увеличение функциональных возможностей технических объектов, в частности, вычислительных систем, используемых в качестве средств автоматизации различных сфер профессиональной деятельности человека: управления; проектирования; производства; обучения; индустрии обслуживания и развлечений и т.п [1].
Под искусственным интеллектом понимается область исследований, в которой ставится задача изучения и моделирования принципов и механизмов интеллектуальной деятельности человека. Конечной практической целью работ в области искусственного интеллекта является создание работающих моделей разумного поведения в виде программных или иных технических средств, а также технологий программирования самого такого поведения [6].
Искусственный интеллект - это наука о концепциях, позволяющих вычислительной машине делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными.
Термин «искусственный интеллект» имеет два основных значения:
- во-первых, под ним понимается теория создания программных и аппаратных средств, способных осуществлять интеллектуальную деятельность, сопоставимую с интеллектуальной деятельностью человека.
- во-вторых, сами такие программные аппаратные средства, а также выполняемая с их помощью деятельность [6].
Искусственный интеллект, как научное направление, позволяет разрабатывать методы, решать интеллектуальные задачи и направлен на повышение эффективности различных форм умственного труда человека.
2 Определение, свойства и применение экспертных систем в технологии принятия управленческих решений
Современные экспертные системы широко используются для тиражирования опыта и знаний ведущих специалистов практически во всех сферах экономики. Традиционно знания существуют в двух видах — коллективный опыт и личный опыт. Если большая часть знаний в предлагаемой области представлена в виде коллективного опыта, эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня, если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область нуждается в экспертных системах.
Экспертная система представляет собой систему искусственного интеллекта для решения слабоструктурированных задач на основе знаний экспертов в предметной области [5].
Основой экспертной системы является база знаний о предметной области. База знаний содержит знания – совокупность информации об объекте и его функционировании. В большинстве случаев знания экспертной системы являются эвристиками и носят вероятностный характер: существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или в точности правила. При построении экспертных систем чаще всего используются три метода представления знаний: правила вывода, семантические сети и фреймы [5].
Экспертные системы могут быть как самостоятельными в виде отдельных универсальных оболочек или прикладными системами.
Экспертные системы могут выступать в роли ассистента эксперта-человека в процессах анализа вариантов решений, а также могут быть консультантами для неопытных специалистов в какой-либо предметной области. В последнем случае, экспертная система выполняет обучающую функцию. Так, например, если в медицинскую экспертную систему заложить знания и опыт высокопрофессиональных специалистов по какому-либо виду заболевания, то можно обеспечить подготовку молодых кадров.
Заключение
Зачастую в системах искусственного интеллекта используется один из двух видов анализа. Первый подразумевает анализ снизу вверх или прямой анализ, а второй предлагает сверху вниз или обратный. Разница их складывается тем, в каком направлении происходит поиск (от начала в конец или наоборот) и какой элемент (следствие или антецедент) активизирует правила.
Обстоятельство результативности и легкости введения может исполнить центральную роль при выборе вида анализа, который будет использоваться в конкретном приложении, но нужно учитывать, что применение смешанных стратегий также может быть.
В наибольшей степени популярным и признанным видом интеллектуальных систем являются экспертные системы. Они используются для решения только трудных практических задач. По качеству и результативности решения экспертные системы не проигрывают решениям эксперта–человека. Решения экспертных систем характеризуются "прозрачностью", то есть могут быть разъяснены пользователю на качественном уровне. Данное качество экспертных систем гарантируется их умением размышлять о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы готовы дополнять свои знания в процессе взаимодействия с экспертом. Нужно заметить, что на данный момент технология экспертных систем применяется для решения разнообразных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление) в самых различных проблемных сферах, например, финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, телекоммуникации и связь и др.
На современном этапе коммерческие инструментальные средства для формирования экспертных систем создаются в полном соответствии с нынешними технологическими тенденциями традиционного программирования, что сбрасывает проблемы, образующиеся при формировании интегрированных приложений.
