Информационные технологии, использующие системы поддержки принятия решений или системы искусственного интеллекта

5) задача  не должна быть слишком трудной (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);

6) задача  хотя и не должна быть выражена  в формальном виде, но все же  должна относиться к достаточно "понятной" и структурированной  области, т.е. должны быть выделены  основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;

7) решение  задачи не должно в значительной  степени использовать "здравый  смысл" (т.е. широкий спектр  общих сведений о мире и  о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.

Использование ЭС в данном приложении может быть возможно, но не оправдано. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:

 решение  задачи принесет значительный  эффект, например экономический;

 использование  человека-эксперта невозможно либо  из-за недостаточного количества  экспертов, либо из-за необходимости  выполнять экспертизу одновременно в различных местах;

 использование  ЭС целесообразно в тех случаях,  когда при передаче информации  эксперту происходит недопустимая  потеря времени или информации;

 использование  ЭС целесообразно при необходимости  решать задачу в окружении,  враждебном для человека.

Приложение  соответствует методам ЭС, если решаемая задача обладает совокупностью следующих характеристик:

1) задача  может быть естественным образом  решена посредством манипуляции  с символами (т.е. с помощью  символических рассуждений), а не манипуляций с числами, как принято в математических методах и в традиционном программировании;

2) задача  должна иметь эвристическую, а  не алгоритмическую природу, т.е.  ее решение должно требовать  применения эвристических правил. Задачи, которые могут быть гарантированно решены (с соблюдением заданных ограничений) с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения ЭС;

3) задача  должна быть достаточно сложна, чтобы оправдать затраты на  разработку ЭС. Однако она не  должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решать;

4) задача  должна быть достаточно узкой,  чтобы решаться методами ЭС, и  практически значимой.

При разработке ЭС, как правило, используется концепция "быстрого прототипа". Суть этой концепции состоит в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе они создают прототип (прототипы) ЭС. Прототипы должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой - время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспертом) с процессом выбора (разработки) программных средств (осуществляемым инженером по знаниям и программистом). Для удовлетворения указанным требованиям, как правило, при создании прототипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования.

Прототип  должен продемонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о проблемной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непригодности методов ЭС для данного приложения. По мере увеличения знаний прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа ЭС в конечный продукт обычно приводит к перепрограммированию ЭС на языках низкого уровня, обеспечивающих как увеличение быстродействия ЭС, так и уменьшение требуемой памяти. Трудоемкость и время создания ЭС в значительной степени зависят от типа используемого инструментария.

Методы  поиска решений в  экспертных системах

Методы  решения задач, основанные на сведении их к поиску, зависят от

психодиагностика  в психосоматике, а также другие системы. особенностей предметной области, в которой решается задача, и от требований, предъявляемых пользователем  к решению. Особенности предметной области с точки зрения методов решения можно характеризовать следующими параметрами:

 размер, определяющий объем пространства, в котором предстоит искать  решение;

 изменяемость  области, характеризует степень  изменяемости области во времени и пространстве (здесь будем выделять статические и динамические области);

 полнота  модели, описывающей область, характеризует  адекватность модели, используемой  для описания данной области.  Обычно если модель не полна,  то для описания области используют несколько моделей, дополняющих друг друга за счет отражения различных свойств предметной области;

 определенность  данных о решаемой задаче, характеризует  степень точности (ошибочности) и  полноты (неполноты) данных. Точность (ошибочность) является показателем того, что предметная область с точки зрения решаемых задач описана точными или неточными данными; под полнотой (неполнотой) данных понимается достаточность (недостаточность) входных данных для однозначного решения задачи.

Требования  пользователя к результату задачи, решаемой с помощью поиска, можно характеризовать количеством решений и свойствами результата и (или) способом его получения. Параметр "количество решений" может принимать следующие основные значения: одно решение, несколько решений, все решения. Параметр "свойства" задает ограничения, которым должен удовлетворять полученный результат или способ его получения. Так, например, для системы, выдающей рекомендации по лечению больных, пользователь может указать требование не использовать некоторое лекарство (в связи с его отсутствием или в связи с тем, что оно противопоказано данному пациенту). Параметр "свойства" может определять и такие особенности, как время решения ("не более чем", "диапазон времени" и т.п.), объем памяти, используемой для получения результата, указание об обязательности (невозможности) использования каких-либо знаний (данных) и т.п.

Итак, сложность  задачи, определяемая вышеприведенным  набором параметров, варьируется  от простых задач малой размерности  с неизменяемыми определенными данными и отсутствием ограничений на результат и способ его получения до сложных задач большой размерности с изменяемыми, ошибочными и неполными данными и произвольными ограничениями на результат и способ его получения. Из общих соображений ясно, что каким-либо одним методом нельзя решить все задачи. Обычно одни методы превосходят другие только по некоторым из перечисленных параметров.

Рассмотренные ниже методы могут работать в статических  и динамических проблемных средах. Для того чтобы они работали в условиях динамики, необходимо учитывать время жизни значений переменных, источник данных для переменных, а также обеспечивать возможность хранения истории значений переменных, моделирования внешнего окружения и оперирования временными категориями в правилах.

Существующие  методы решения задач, используемые в экспертных системах, можно классифицировать следующим образом:

 методы  поиска в одном пространстве - методы, предназначенные для использования  в следующих условиях: области  небольшой размерности, полнота модели, точные и полные данные;

 методы  поиска в иерархических пространствах  - методы, предназначенные для работы  в областях большой размерности;

 методы  поиска при неточных и неполных  данных ;

 методы  поиска, использующие несколько  моделей, предназначенные для работы с областями, для адекватного описания которых одной модели недостаточно.

Предполагается, что перечисленные методы при  необходимости должны объединяться для того, чтобы позволить решать задачи сложность которых возрастает одновременно по нескольким параметрам.

Интеллектуальные  пакеты прикладных программ

ППП - это комплекс взаимосвязанных программ для решения задач определенного класса. Выделяются следующие виды ППП:

1) проблемно-ориентированные. Используются для тех проблемных областей, в которых возможна типизация функций управления, структур данных и алгоритмов обработки. Например, это ППП автоматизации бухучета, финансовой деятельности, управления персоналом и т.д.;

2) автоматизации проектирования (или САПР). Используются в работе конструкторов и технологов, связанных с разработкой чертежей, схем, диаграмм;

3) общего назначения. Поддерживают компьютерные технологии конечных пользователей и включают текстовые и табличные процессоры, графические редакторы, системы управления базами данных (СУБД);

4) офисные. Обеспечивают организационное управление деятельностью офиса. Включают органайзеры (записные и телефонные книжки, календари, презентации и т.д.), средства распознавания текста;

5) настольные издательские  системы – более функционально мощные текстовые процессоры;

6) системы искусственного  интеллекта. Используют в работе некоторые принципы обработки информации, свойственные человеку. Включают информационные системы, поддерживающие диалог на естественном языке; экспертные системы, позволяющие давать рекомендации пользователю в различных ситуациях; интеллектуальные пакеты прикладных программ, позволяющие решать прикладные задачи без программирования. Этот класс пакетов включает: информационные системы, поддерживающие диалог на естественном языке (естественно-языковый интерфейс); экспертные системы, позволяющие давать рекомендации пользователю в различных ситуациях; интеллектуальные пакеты прикладных программ, позволяющие решать прикладные задачи без программирования.

Интеллектуальные пакеты прикладных программ позволяют, аналогично экспертным системам, предварительно создавать базу знаний, включающую совокупность знаний из той или иной области деятельности человека, а затем решать практические задачи с привлечением этих знаний. Различие этих видов пакетов состоит в том, что экспертные системы, в отличие от интеллектуальных ППП, позволяют интегрировать знания из, так называемых, слабо формализуемых предметных областей, в которых сложно определить входные и выходные параметры задачи, а также невозможно сформировать четкий алгоритм ее решения. Кроме того, экспертные системы не формируют алгоритм решения задачи как в случае интеллектуальных ППП, а лишь выдают "советы" пользователю на основании его запроса.

Большое внимание в настоящее время уделяется проблеме создания "интеллектуальных" ППП. Такой пакет позволяет конечному пользователю лишь сформулировать свою задачу в содержательных терминах, не указывая алгоритма ее решения. Синтез решения и сборка целевой программы производятся автоматически. При этом детали вычислений скрыты от пользователя, и компьютер становится интеллектуальным партнером человека, способным понимать его задачи. Предметное обеспечение подобного ППП представляет собой некоторую базу знаний, содержащую как, процедурные, так и описательные знания. Такой способ решения иногда называют концептуальным программированием, характерными особенностями которого является программирование в терминах предметной области использование ЭВМ уже на этапе постановки задач, автоматический синтез программ решения задачи, накопление знаний о решаемых задачах в базе знаний. В заключение данного раздела рассмотрим еще одну современную тенденцию разработки ППП. Она заключается в применении специализированных инструментальных средств и систем, позволяющих ускорить и упростить процесс создания пакета, а также снизить стоимость разработки. При этом особое внимание уделяется созданию системных средств, позволяющих использовать в качестве предметного обеспечения ППП написанные ранее прикладные программы. Кроме того, инструментальные системы обычно реализуются таким образом, что их можно использовать в качестве базы (готовых компонентов) для системного обеспечения разрабатываемых пакетов (поэтому их иногда называют базовые инструментальными системами). Создание инструментальных средств, упрощающих разработку ППП в различных предметных областях, представляет собой одно из актуальных направлений системного программирования в пакетной проблематике. 
При выборе метода реализации того или иного ППП следует учитывать особенности конкретной ситуации, в частности, имеющиеся в наличии людские и материальные ресурсы. Так пакет библиотечного типа, не являясь развитой системой с точки зрения рассмотренных требований, обладает, однако, тем преимуществом, что входной язык и системное обеспечение такого пакета могут быть достаточно легко реализованы силами прикладного программиста. Поэтому в случае, когда подобный пакет удовлетворяет конкретных пользователей, его разработка является вполне оправданной.