д) Контроль і керування.

Системи, засновані на знаннях, можуть застосуються як інтелектуальні системи контролю і приймати рішення, аналізуючи дані, що надходять від декількох джерел.

е) Діагностика несправностей у механічних і електричних пристроях.

У цій сфері системи, засновані на знаннях, незамінні як при ремонті механічних і електричних машин (автомобілів, дизельних локомотивів і т.д.), так і при усуненні несправностей і помилок в апаратному і програмному забезпеченні комп'ютерів.

ж) Навчання.

Системи, засновані на знаннях, можуть входити складовою частиною в комп'ютерні системи навчання. Система одержує інформацію про діяльність деякого об'єкта (наприклад, студента) і аналізує його поведінку. База знань змінюється відповідно до поведінки об'єкта. Прикладом цього навчання може служити комп'ютерна гра, складність якої збільшується в міру зростання ступеня кваліфікації граючого.

Критерій використання ЕС для вирішення задач.

Існує ряд прикладних задач, що вирішуються за допомогою систем, заснованих на знаннях, більш успішно, ніж будь-якими іншими засобами. При визначенні доцільності застосування таких систем потрібно керуватися наступними критеріями.

1. Дані і знання надійні і не міняються згодом.

2. Простір можливих рішень відносно невеликий.

3. У процесі вирішення задачі повинні використовуватися формальні міркування. Існують системи, засновані на знаннях, поки ще не придатні для вирішення задач методами проведення аналогій чи абстрагування (людський мозок справляється з цим краще). У свою чергу традиційні комп'ютерні програми виявляються ефективніші за системи, засновані на знаннях, у тих випадках, коли вирішення задачі пов'язане з застосуванням процедурного аналізу. Системи, засновані на знаннях, більш підходять для вирішення задач, де вимагаються формальні міркування.

4. Повинен бути принаймні один експерт, що здатний явно сформулювати свої знання і пояснити свої методи застосування цих знань для вирішення задач.

У таблиці 1 наведені порівняльні властивості прикладних задач, за наявності яких можна судити про доцільність використання для їхнього рішення ЕС.

Таблиця 1. Критерій застосовності ЕС.

застосовні | незастосовні

Не можуть бути побудовані строгі алгоритми чи процедури, але існують евристичні методи рішення. | Наявні ефективні алгоритмічні методи.

Є експерти, що здатні вирішити задачу. | Відсутні експерти чи їхнє число недостатнє.

За своїм характером задачі відносяться до області діагностики, інтерпретації чи прогнозування. | Задачі носять обчислювальний характер.

Доступні дані “зашумлені”. | Відомі точні чинники і строгі процедури.

Задачі зважуються методом формальних міркувань. | Задачі зважуються процедурними методами, за допомогою аналогії чи інтуїтивно.

Знання статичні (незмінні). | Знання динамічні (міняються згодом).

У цілому ЕС не рекомендується застосовувати для рішення наступних типів задач:

- математичних, розв'язуваних звичайним шляхом формальних перетворень і процедурного аналізу;

- задач розпізнавання, оскільки в загальному випадку вони зважуються чисельними методами;

задач, знання про методи вирішення яких відсутні (неможливо побудувати базу знань).

Переваги ЕС перед людиною-експертом.

Системи, засновані на знаннях, мають певні переваги перед людиною-експертом.

1. У них немає упереджень.

2. Вони не роблять поспішних висновків.

3. Ці системи працюють систематизовано, розглядаючи всі деталі, часто вибираючи найкращу альтернативу з усіх можливих.

4. База знань може бути дуже і дуже великою. Будучи введені в машину один раз, знання зберігаються назавжди. Людина ж має обмежену базу знань, і якщо дані довгий час не використовуються, то вони забуваються і назавжди втрачаються.

6. Ці системи не заміняють фахівця, а є інструментом у його руках.

Обмеження в застосування експертних систем..

Навіть найкращі з існуючих ЕС, що ефективно функціонують як на великих, так і на міні-ЕОМ, мають певні обмеження по порівнянню з людиною-експертом.

Структура систем, заснованих на знаннях

Критерій користувача ЕС

Структура ЕС зображена на схемі:

Рис.3

Експертні системи мають дві категорії користувачів і два окремих “входи”, що відповідають різним цілям взаємодії користувачів з ЕС:

1)звичайний користувач (експерт), якому потрібно консультація ЕС- діалоговий сеанс роботи з нею, у процесі якої вона вирішує деяку експертну задачу. Діалог з ЕС здійснюється через діалоговий процесор - спеціальний компонент ЕС. Існують дві основні форми діалогу з ЕС - діалог на обмеженій підмножині природної мови (з використанням словника-меню (при якій на кожному кроці діалогу система пропонує вибір професійного лексикона експертів) і діалог на основі з декількох можливих дій);

експертна група інженерії знань, що складається з експертів у предметній області й інженерів знань. У функції цієї групи входить заповнення бази знань, здійснюване за допомогою спеціалізованого діалогового компонента ЕС - підсистеми придбання знань, що дозволяє частково автоматизувати цей процес.

Підсистема придбання знань

Підсистема придбання знань призначена для додавання в базу знань нових правил і модифікації наявних. У її задачу входить приведення правила до виду, що дозволяє підсистемі висновку застосовувати це правило в процесі роботи. У більш складних системах передбачені ще і засоби для перевірки правил, що вводяться чи що модифікуються, на несуперечність з наявними правилами.

База знань

База знань - найбільш важливий компонент експертної системи, на якій засновані її «інтелектуальні здібності». На відміну від всіх інших компонентів ЕС, база знань - «змінна» частина системи, що може поповнюватися і модифікуватися інженерами знань і досвіду використання ЕС, між консультаціями (а в деяких системах і в процесі