Экспертные системы — автоматизация принятия решений

Компоненты экспертных систем

Недостатком экспертных систем, характерным для их современного состояния, является меньшая приспособляемость к обучению новым правилам и концепциям, к творчеству и изобретательству. Использование экспертных систем позволяет во многих случаях отказаться от высококвалифицированных специалистов, но предполагает оставить в системе место эксперту с более низкой квалификацией. Экспертные системы служат средством для расширения и усиления профессиональных возможностей конечного пользователя. Наиболее уязвимы экспертные системы в распознавании границ своих возможностей и демонстрируют ненадежное функционирование вблизи границ их применимости. Дальнейший прогресс в области искусственного интеллекта со временем предложит способы выявления границ своих возможностей. Другим недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. Получение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний представляет собой сложный процесс, сопряженный со значительными затратами времени и средств. Проектирование экспертных систем также имеет определенные трудности и ограничения, которые влияют на их разработку.

Назначение экспертных систем – формирование и вывод рекомендаций в зависимости от текущей ситуации, которая описывается совокупностью сведений, данных, вводимых пользователем в диалоговом режиме. Выдаваемые компьютером рекомендации должны соответствовать рекомендациям специалиста высокой квалификации.

Искусственная компетентность экспертных систем не заменяет полностью человека. Эксперт-человек способен реорганизовать информацию и знания и использовать их для синтеза новых знаний. В области творческой деятельности люди обладают большими способностями и возможностями по сравнению с самыми умными системами. Эксперты справляются с неожиданными поворотами событий и, используя новые подходы, способны проводить аналогии из других предметных областей. Эксперты адаптируют к изменяющимся условиям и приспосабливают свои стратегии к новым обстоятельствам в более широком диапазоне проблем и задач. Экспертные системы менее приспособлены к обучению на уровне новых концепций и новых правил. Они оказываются не столь эффективны и мало пригодны в тех случаях, когда надо учитывать всю сложность реальных задач.

Одним из наиболее значительных преимуществ экспертных систем является их способность принимать последовательные решения на основе заранее определенных правил и критериев. Они могут справиться со сложными ситуациями, которые требуют тщательного анализа и оценки множества факторов. Кроме того, они могут работать круглосуточно, без перерывов, усталости и предвзятости, что приводит к повышению эффективности и производительности. Более того, экспертные системы можно легко обновлять новыми знаниями и информацией, гарантируя, что они останутся актуальными и эффективными с течением времени.

Экспертная система достигает более высокой эффективности за счет перебора большого числа альтернатив при выборе решения, опираясь на высококачественный опыт группы специалистов, анализирует влияние большого объема новых факторов, оценивая их при построении стратегий, добавляя возможности прогноза.

Экспертные системы произвели революцию в принятии решений в различных отраслях, от здравоохранения до финансов. Эти интеллектуальные компьютерные системы, основанные на имитации работы людей‑экспертов, помогают принимать качественные решения за счет использования методов искусственного интеллекта, анализа данных и методов представления знаний. В этой статье будет представлен краткий обзор возможностей экспертных систем, их компонентов, преимуществ и реальных сфер применения.

Экспертные системы имеют множество применений в различных секторах. В здравоохранении они используются для медицинской диагностики, планирования лечения и наблюдения за пациентами. Аналогичным образом, в финансах экспертные системы используются для оценки рисков, обнаружения мошенничества и принятия инвестиционных решений.

Но область применения экспертных систем расширяется. Кроме охвата различных областей деятельности, одним из наиболее важных последствий разработки экспертных систем является модификация знаний. По мере того как разработчики будут строить большие, сложные базы знаний, появляется рынок знаний, независимых от компьютерных систем. Появятся средства обучения для изучающих определенную прикладную область. Коммерческим продуктом станут метазнания, т.е. знания об оптимальных стратегиях и процедурах использования предметных знаний. Развитие экспертных систем в интеллектуальные состоит в слиянии концепций оборудования, средств их создания (языков) и самих экспертных систем. Объединение интеллектуальных систем особенно эффективно в сложных инфраструктурах. Интеллектуальные системы уже разрабатываются и внедряются за рубежом для коммерческого использования.

Преимущества экспертных систем

Экспертная система обычно состоит из трёх основных компонентов: базы знаний, средств сбора и/или обработки входящих данных и механизма формирования выводов. База знаний содержит огромное количество знаний, специфичных для предметной области, представленных в форме правил, фактов и отношений. Он служит основой для реализации процесса принятия решений экспертной системой. Средства сбора и обработки входящих данных позволяют получить и преобразовать предназначенные для анализа данные в формат, который будет пригоден для обработки экспертной системой. А механизм формирования выводов отвечает за предоставления выводов экспертно системы, основанных на обработке входящих данных при помощи заложенных в систему знаний.

Создание и использование экспертных систем является одним из концептуальных этапов развития информационных технологий. В основе интеллектуального решения проблем в некоторой предметной области лежит принцип воспроизведения знаний опытных специалистов — экспертов. Исходя из собственного опыта, эксперт анализирует ситуацию и распознает наиболее полезную информацию, оптимизирует принятие решений, отсекая тупиковые пути.

Экспертная система должна демонстрировать компетентность, т.е. достигать в конкретной предметной области того же уровня, что и специалисты-эксперты. Недостаточно находить хорошие решения, это надо делать быстро. Системы должны иметь не только глубокое, но и достаточно широкое понимание предмета. Методы нахождения решений проблем достигаются на основе рассуждений, исходящих из фундаментальных принципов в случае некорректных данных или неполных наборов правил. Такие свойства наименее разработаны в компьютерных экспертных системах, но именно они присуши специалистам высокого уровня.

Но главное, что огромный объем знаний, которым обладают эксперты-специалисты (профессиональные знания и знания о мире и действующих в нем законах), не удается пока встроить в интеллектуальную систему, тем более столь специализированную, какой является любая экспертная система.

Эксперты могут непосредственно воспринимать весь комплекс входной информации: символьной, визуальной, графической, текстовой, звуковой, осязательной, обонятельной. У экспертной системы есть только символы, с помощью которых представлены базы знаний, воплощающие те или иные концепции. Преобразование сенсорной информации в символьную сопровождается потерей части информации.

Если сравнивать экспертные системы с нейросетями, которые также используются для поддержки принятия решений, то у экспертных систем есть как минимум одно весьма значимое преимущество — выводы экспертной системы могут быть обоснованы в понятном человеку виде, тогда как выводы нейросетей обычно приходится рассматривать как результат работы «чёрного ящика».