якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.
Недоліки експертних систем:
експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.
Експертні системи залучають значні грошові інвестиції і людські зусилля. Спроби вирішити занадто складну, малозрозумілу чи, іншими словами, не відповідну наявній технології проблему можуть привести до дорогих і ганебних невдач.
Використання експертної системи є доцільним, якщо розробка експертної системи можлива, виправдана і доречна [11].
Розробка експертної системи можлива, якщо: задача не вимагає загальнодоступних знань, задача вимагає тільки інтелектуальних навичок, експерти можуть описати свої методи природною мовою, існують справжні експерти, експерти одностайні щодо рішень, задача не є занадто важкою, задача є цілком зрозумілою, проблемна область є добре структурованою і не вимагає розмірковувань на основі здорового глузду – широкого спектру загальних відомостей про світ та спосіб його функціонування, котрі знає та вміє використовувати будь-яка нормальна людина.
Розробка експертної системи виправдана, хоча б в одному з випадків, якщо: одержання рішення є високорентабельним, втрачається людський досвід, експертів мало, досвід потрібний одночасно у багатьох місцях, досвід необхідно застосовувати у ворожих людині умовах, людський досвід відсутній у ситуаціях, де він є необхідним.
Застосування експертної системи розумно, якщо: задача вимагає оперування символами, задача не може бути вирішена традиційними обчислювальними методами і вимагає евристичних рішень, задача не є занадто простою, задача становить практичний інтерес, задача має розміри, що допускають реалізацію.
Експертна система в ролі інформаційної системи поточного і підсумкового контролю знань
Інформаційною системою, заснованою на знаннях, називають таку систему, в якій за допомогою логічного виведення знання застосовуються до рішення поставлених завдань. Іншими словами, "системи, засновані на знаннях, - це системи програмного забезпечення, основними структурними елементами яких є база знань і механізм логічних висновків". Основною особливістю таких систем є те, що в цій програмі наочні знання представлені в явному вигляді і відокремлені від інших знань програми. Між термінами "експертні системи" і "системи, засновані на знаннях" немає чіткої відмінності. Визначень ЕС майже стільки ж, скільки авторів книг і розробок по цій темі.
Відзначимо три головні моменти, властивих всім авторським визначенням. Перш за все, це вказівка на тих, що ЕС - це готовий програмний продукт, використовуваний для вирішення завдань. Другу - джерелом знань є людина-експерт. Третє - наявність опису області застосування ЕС або характеристики класу вирішуваних завдань [13].
Що стосується першого моменту, то, відзначаючи програмну реалізацію ЕС, автори намагаються показати, що це не звичайні програми в традиційному сенсі, які реалізовують якийсь алгоритм, а програми отримання логічних висновків і виводів на заданому початковому масиві знань. Необхідною характеристикою цих програм є наявність бази знань, без якої неможливе рішення задачі.
Головнім завданням ЕС є фіксація знань експерта в певній наочній області. Опис класу завдань у всіх визначеннях трактується також практично однаково, оскільки має на увазі достатній рівень складності завдань, рішення яких вимагає участі експерта. Коло цих завдань і визначає область застосування ЕС. Причому, якщо людина-експерт не вільна від суб'єктивності при ухваленні рішень, то ЕС припускає видачу об'єктивної відповіді, не залежної від особини експерта [12].
В залежності від призначення виділяють різні класи ЕС. В даній роботі описуються:
плануючі системи. Виробляють плани дій, які необхідні для досягнення поставленої мети;
діагностуючі системи. На підставі спостережуваних симптомів роблять висновки про вірогідні порушення в системі.
Як плануючі, так і діагностуючі системи використовуються в цілях навчання і діагности їх знань та умінь.
Основу будь-якої ЕС складає база знань (рис. 2.5), машина (механізм) висновку (вирішувач), підсистема накопичення (придбання) знань і підсистема пояснення.
В ЕС повинні бути два режими роботи: режим придбання знань і режим вирішення завдань.
В режимі придбання знань експерт спілкується з ЕС за посередництва інженера по знаннях (інженера-когнітолога, аналітика). Добре знаючи вимоги ЕС до організації знань, аналітик одержує знання від експерта і, відповідно до певних правив, завантажує їх у БЗ ЕС. Фактично аналітик служить інтерфейсом (каналом зв'язку) у ланцюжку експерт - БЗ ЕС. Це позбавляє експерта від вивчення іноді досить складних правил і мов представлення знань.
Знання (рис. 2.5) підрозділяють на знання першого і другого роду. Знання першого роду (їх ще називають декларативні, загальнодоступні, текстові, фактичні, факти)