Экспертные системы

Автор: Пользователь скрыл имя, 27 Января 2011 в 23:22, контрольная работа

Краткое описание

В развитии экономики и бизнеса значительную роль играет информационная инфраструктура. Для качественного управления и успешного ведения дел лицу, принимающему решения (ЛПР) в настоящее время необходимо понимание важности информации и информационно-интеллектуальных систем менеджмента. Современные информационные процессы обязывают по-новому взглянуть на информационные технологии с позиций менеджера.

Оглавление

Введение.
Экспертные системы - системы, базирующиеся на знаниях
1. Экспертные системы (ЭС) - основная разновидность интеллектуальных систем.
2. Функциональные возможности и характеристика ЭС.
3. Области применения экспертных систем.
4. Стратегические и динамические экспертные системы.

Заключение.
Список литературы.

Файлы: 1 файл

Экспертные системы контроша.doc

— 1.57 Мб (Скачать)
 

Содержание. 

Введение. 

Экспертные  системы - системы, базирующиеся на знаниях

1.   Экспертные системы (ЭС) - основная разновидность интеллектуальных систем.

2.  Функциональные  возможности и характеристика  ЭС.

3.  Области  применения экспертных систем.

  1. Стратегические и динамические экспертные системы.
 

Заключение. 

Список  литературы. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение. 

    В развитии экономики и бизнеса  значительную роль играет информационная инфраструктура. Для качественного  управления и успешного ведения  дел лицу, принимающему решения (ЛПР) в настоящее время необходимо понимание важности информации и информационно-интеллектуальных систем менеджмента. Современные информационные процессы  обязывают по-новому взглянуть на информационные технологии с позиций менеджера.

    Информационные  системы существовали задолго до эры информатизации и компьютеризации, т.к. для управления социально-экономическими процессами необходима систематизированная, предварительно подготовленная информация.

    В первую очередь это важно для  производственных процессов, связанных с производством материальных и нематериальных благ, т.к. они жизненно важны для общества. Производственные процессы совершенствуются наиболее динамично, и по мере их развития усложняется и управление ими, что, в свою очередь, стимулирует совершенствование и развитие информационных систем.

    В настоящее время накоплен определенный опыт разработки и внедрения автоматизированных информационных систем в различных  отраслях экономики. Этот опыт позволяет  сделать вывод о том, что резерв повышения эффективности таких систем заключается в увеличении уровня интеллектуализации этих систем, переходе к так называемым «интеллектуальным» экономическим системам, ориентированным на знания.

    Важное  значение приобретает анализ проблемных областей, в которых интеграция интеллектуальных технологий и информационных систем приносит ощутимый эффект. Наиболее перспективными областями экономики и бизнеса, где интеллектуальные системы наиболее эффективны, являются:

  • управление производством;
  • производственное и внутрифирменное планирование и прогнозирование;
  • управление маркетингом и сбытом;
  • финансовый менеджмент;
  • риск-менеджмент;
  • банковская сфера;
  • торговля;
  • фондовый рынок.

    Результатами  изучения дисциплины «Проектирование  интеллектуальных систем» должны быть:

  • четкие представления об интеллектуальных технологиях и наиболее перспективных прикладных сферах их применения;
  • знание основных методов разработки интеллектуальных информационных систем (ИИС) и специфики актуальных проблемных областей;
  • умение работать с различными моделями представления знаний и обосновывать выбор той или иной модели в зависимости от характера предметной области и специфики решаемых задач, компоновать структуру прикладной ИИС;
  • владение навыками работы с основными инструментальными средствами для проектирования ИИС:
  • получение опыта проектирования и разработки демонстрационного прототипа ИИС для конкретной предметной области.
 
 
 

Экспертные  системы – системы,

базирующиеся  на знаниях. 

    1. Экспертные системы  – основная разновидность  интеллектуальных систем.

    Название  «экспертная система» происходит из термина «экспертная система, базирующаяся на знаниях». Экспертная система – это система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют  человеческой экспертизы. Хорошо разработанные системы имитируют процесс рассуждения экспертов, используя это для решения специфических задач.

    Такие системы могут использоваться не экспертом для улучшения их способностей и возможностей в решении задач  определенного класса в конкретной предметной области. ЭС могут быть также использованы для распространения источников редких знаний.

    В конечном счете, такие системы могут  функционировать лучше, чем некоторые  отдельные эксперты - люди  при  выработке решения или суждения в специфической, обычно узкой области экспертизы.

     Эта возможность  может иметь значительное влияние  как на деятельность таких профессиональных консультантов, как финансовые аналитики, юристы, аудиторы и др., так и на организации и их менеджмент.

    Технологию построения ЭС часто называют инженерией знаний. Этот процесс требует специфической формы взаимодействия создателя ЭС, которого называют инженером знаний, и одного или нескольких  экспертов в некоторой предметной области. Инженер знаний «извлекает» из экспертов процедуры, стратегии, эмпирические правила, которые они используют при решении задач и встраивает эти знания в ЭС.

    ЭС  – это сложные программы, которые  манипулируют знаниями в целях получения  эффективного решения в узкой  предметной области. Как и настоящий человек – эксперт, эти системы используют символическую логику и эвристики (эмпирические правила) чтобы найти решения. И, они могут ошибаться, но обладают способностью учиться на своих ошибках.

    Основные  понятия ЭС. Основными понятиями ЭС являются: экспертиза, эксперты, проведение экспертизы, вывод и объяснительные способности.

    Экспертизаэто обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта. Следующие типы знаний являются примерами того, что включает себя экспертиза:

  • теории о проблемной области;
  • правила и процедуры относительно проблемной области;
  • правила (эвристики) о том, что делать в данной проблемной ситуации;
  • глобальные стратегии для решения таких типов задач;
  • мета - знания (знания о знаниях);
  • факты о проблемной области.

    Эти типы знаний дают возможность ЛПР  принимать решения лучше и  быстрее при решении сложных  задач.

    Эксперты. Трудно дать определение понятию эксперт, т.к. мы в действительности говорим о разных степенях или уровнях экспертизы. Вопросом является также, каким объемом экспертных знаний в данной области и какими навыками должен обладать, чтобы быть квалифицированным в качестве эксперта?

    Обычно, человеческая экспертиза включает многогранное интеллектуальное поведение, которое  вовлекает в процесс следующие виды деятельности.

  • выявление и формулировка проблемы и задачи;
  • решение задачи быстро и надлежащим образом;
  • объяснение решения;
  • обучение из опыта;
  • реструктуризация знаний;
  • при необходимости от устоявшихся правил и шаблонов;
  • определение уместности и соответствия;
  • осознание ограничений.

    Для имитации эксперта – человека необходимо создать компьютерную систему, проявляющую  все эти характеристики. Однако в  современных ЭС прежде всего исследованы  и разработаны вторая и третья из этих видов деятельности (решение задач и объяснение решений).

    Проведение  экспертизы. Целью ЭС является проведение экспертизы путем аккумуляции знаний от экспертов и предоставлению их другим людям (неэкспертам). В этот процесс вовлечены четыре вида деятельности: извлечение знаний (из экспертов или других источников), представление знаний (в компьютере), вывод знаний и передача знаний пользователю. Знания хранятся в компьютере в базе знаний (БЗ).

    Вывод. Уникальной чертой ЭС является их способность рассуждать («думать»). Имеется в виду, что необходимые знания для экспертизы хранятся в БЗ, программа может иметь доступ к соответствующим данным в БД, а ЭС может делать логический вывод, получая нужное знание, зачастую не хранящееся в явном виде в БЗ. Процесс вывода осуществляется составляющей системы, которая называется машина вывода.

    Способность объяснять. Другой уникальной чертой ЭС является ее способность объяснять свои советы или рекомендации. Объяснение и обоснование производятся подсистемой объяснений. Она дает возможность системе проверять свои рассуждения и объяснять их действия.

    2.   Функциональные возможности и характеристика ЭС.

    Основными характеристиками ЭС являются:

  • накопление и организация знаний – одна из самых важных характеристик ЭС;
  • знания – основа ЭС, они являются явными и доступными, что отличает эти системы от большинства традиционных программ;
  • ЭС применяет для решения проблем высококачественный опыт квалифицированных экспертов. Именно высококачественный опыт в сочетании с умением его применять делает системы рентабельной. Этому также способствует гибкость системы;
  • Наличие прогностических способностей. ЭС может объяснить каким образом новая ситуация привела к изменениям;
  • Ведущие специалисты уходят, но их опыт остается и используется в ЭС;
  • ЭС можно использовать для обучения и тренировки.

    Преимущества  ЭС.

    Затем разрабатывать ЭС. Не лучше ли обратится к человеческому опыту, как это было в прошлом. Приведем доводы в пользу ЭС. 
 

    Таблица 1.

    Сравнение человеческой и искусственной компетентности.

Человеческая  компетентность Искусственная компетентность
Непрочная

Трудно  представляемая

Трудно  документируемая

Непредсказуемая

Дорогая

Постоянная

Легко передаваемая

Легко документируемая

Устойчивая

Приемлемая  по затратам

 

    Здесь очевидны преимущества искусственной  компетентности. Кроме того, эксперт – человек может принимать различные решения в тождественных ситуациях из-за эмоциональных факторов (влияние дефицита времени, влияние стресса).

    Необходимость человека в контуре  управления. Почему необходимо оставить для человека место в системе?

    Если  искусственная компетентность настолько  лучше человеческой, почему бы полностью  не отказаться от экспертов – людей, заменив их ЭС? О несостоятельности  подобных предложений и рассуждений  говорят много доводов. Приведем некоторые из них:

  • Хотя ЭС хорошо справляются со своей работой, но в некоторых областях деятельности человеческая компетентность превосходит любую искусственную. Это не есть отражение фундаментальных ограничений ИИ, но характерно для современного его состояния. Например, область творчества.
  • Обучение: человеческая компетентность пока превосходит искусственную. Эксперты адаптируются к изменяющимся условиям, приспосабливают свои стратегии к новым обстоятельствам. ЭС мало приспособлены к обучению новым концепциям и правилам. Обучающие программы разработаны для простых задач и мало пригодны, когда требуется учитывать всю сложность реальных задач.
  • Эксперты могут непосредственно воспринимать комплекс входной сенсорной информации (визуальной, звуковой, осязательной, обонятельной и тактильной). ЭС – только символы. Хотя в отдельных направлениях разработки инженерных и производственных интеллектуальных систем получены реальные результаты определенной обработки сенсорной информации.
  • Эксперты – люди могут охватить картину в целом, все аспекты проблемы и понять, как они соотносятся с основной задачей. ЭС стремится сосредоточить на самой задаче, хотя смежные задачи могут повлиять на решение основной.
  • Люди, эксперты и не эксперты, имеют то, что мы называем здравым смыслом, или общедоступными знаниями. Это широкий спектр общих знаний о мире, о том, какие законы в нем действуют, т.е. знания, которыми каждый из нас обладает, приобретает из опыта и которыми постоянно пользуется. Из-за огромного объема знаний, образующих здравый смысл, не существует легкого способа встроить их в интеллектуальную программу. Знания здравого смысла включают знания о том, что вы знаете и чего не знаете.

Информация о работе Экспертные системы