Искусственный интеллект: как создать свою экспертную систему? - Культин Никита Борисович

Никита Культин

Искусственный интеллект: как создать свою экспертную систему?

Введение

В последнее время системы, обладающие искусственным интеллектом, стали проникать практически во все области человеческой деятельности: технику, транспорт, промышленность, медицину, менеджмент, банковский сектор, юриспруденцию, науку и образование. Разработчики и потенциальные пользователи систем искусственного интеллекта (ИИ) возлагают на эти системы большие надежды, предполагая, что они смогут решить большинство, если не все, проблемы. Вместе с тем, мода на искусственный интеллект может привести к тому, что системы ИИ будут разрабатываться для тех областей, в которых их применение не всегда оправдано и будет неэффективно, а иногда даже невозможно. Поэтому важно понимать, что такое "искусственный интеллект", какие существуют технологии искуственного интеллекта и в каких областях они могут использоваться.

Цель этой книги познакомить читателя, дать ему представление об экспертных системаах одной из технологий искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект и экспертная система

В настоящее время искусственный интеллект зачастую сводят к машинному обучению, что не совсем правильно. Машинное обучение (machine learning) и его разновидности, например, нейросети (neural network), это технология, позволяющая решать задачи из области искусственного интеллекта (распознавание образов, распознавание речи, машинный перевод, анализ больших данных и т.д.). Другой технологией искусственного интеллекта являются экспертные системы (expert system).

Искусственный интеллект раздел информатики, связанный с разработкой интеллектуальных программ для компьютеров.

Экспертная система (ЭС) компьютерная программа, использующая экспертные знания для обеспечения высокоэффективного решения задач в узкой предметной области.

Есть и другие определения термина "экспертная система".

Под экспертной системой понимается система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, что система может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи.

Экспертные системы призваны решать те задачи, где, как принято считать, невозможно обойтись без эксперта-человека.

При реализации экспертной системы важным вопросом является выбор архитектуры и языка программирования.

Существует два основных подхода к созданию экспертной системы. Первый подход предполагает использование языка логического программирования, второй универсального процедурного или объектно-ориентированного языка программирования. При использовании универсального языка программирования база знаний о предметной области может быть встроена в код программы (реализуется при помощи инструкций if-then-else) или отделена кода и помещена во внешний текстовый файл.

Знания о предметной области меняются во времени уточняются характеристики объектов и связи между ними, выявляются новые связи, правила поведения объектов, факты. Изменение знания о предметной области требует изменений поведения экспертной системы, изменения базы знаний. Исходя из этого, можно утверждать, что архитектура экспертная система должна быть открытой, т.е. у пользователя должна быть возможность "повышения квалификации" экспертной системы в процессе ее использования путем корректировки базы знаний, причем, желательно, без привлечения программистов. Указанному требованию соответствует экспертная система, в которой база знаний отделена от кода и представлена совокупностью правил логического вывода, находящихся во внешнем текстовом файле доступном для редактирования. В такой архитектуре программный код, реализующий интерфейс пользователя, механизм заключений и объясняющую систему, называют оболочкой экспертной системы, при этом задача создания экспертной системы сводиться к задаче создания базы знаний совокупности правил логического вывода.

Экспертная система как инструмент поддержки принятия решений

Во многих ситуациях люди принимают решения, следуя советам экспертов специалистов соответствующих предметных областей. Привлечение к решению проблемы эксперта, а в случае сложных проблем, группы экспертов, делает процесс принятия решения длительным и дорогим. При этом на результат экспертизы зачастую оказывает так называемый человеческий фактор, совет, полученный от эксперта, носит субъективный характер.

В качестве альтернативы обычной экспертизе, предполагающей участие экспертов, во многих случаях возможно проведение экспертизы с применением экспертной системы.

Экспертная система это компьютерная программа, обладающая знаниями эксперта в соответствующей предметной области и моделирующая процесс суждения человека-эксперта. Применение экспертной системы в качестве системы поддержки принятия решения позволяет сократить временные и финансовые затраты на экспертизу, снизить влияние человеческого фактора.

Экспертные системы призваны решать те задачи, где, как принято считать, невозможно обойтись без совета или рекомендации эксперта-человека. Некоторые области деятельности, в которых возможно и оправдано использование ЭС в качестве инструмента поддержки принятия решений, приведены ниже.

Медицина

 Диагностика и выявление причин болезни

 Выбор стратегии лечения

 Подбор лекарства

 Анализ кардиограммы

 Подбор диеты

Техника

 Выявление причин неисправностей оборудования

 Устранение аварийных ситуаций

 Выбор конфигурации системы

 Выбор технологии, материала, комплектующих, оборудования

Бизнес

 Оценка инвестиционной привлекательности проекта

 Оценка рисков проекта

 Выбор/оценка поставщика (подрядчика)

 Выбор стратегии развития бизнеса

 Формирование команды проекта

Финансы

 Оценка надежности заемщика

 Операции с ценными бумагами

 Оценка рисков

 Юриспруденция

 Выбор стратегии поведения

Мода

 Выбор стиля, элемента одежды

Экспертная система взгляд снаружи

Чтобы понять, как работает экспертная система, представьте следующую ситуацию. Вы собираетесь, например, на концерт, и перед вами стоит проблема: надевать галстук или нет, а если надевать, то какой: одноцветный, с рисунком или в крапинку. Не являясь специалистом в области моды, вы звоните своему приятелю-стилисту. Приятель задает вам несколько вопросов, относительно вида концерта, элементов одежды, которые есть в вашем распоряжении, и на основе информации, полученной от вас, дает совет, что, по его мнению, вам следует надеть (рис. 1). В описанной ситуации вашего приятеля можно рассматривать как экспертную систему. Он обладает знаниями в предметной области (мода) и, на основе полученной от вас информации о текущей ситуации, может предложить вам разумное решение проблемы.

Рис. 1. Диалог с экспертом

Теперь, если вы каким-либо образом сможете извлечь знания из эксперта, понять, как эксперт принимает решения, формализовать знания и процесс принятия решений, то вы сможете создать экспертную систему, которая заменит реального человека-эксперта, и в дальнейшем, чтобы получить совет, вы будете обращаться не к эксперту, а к экспертной системе (рис. 2).

Рис. 2. Диалог с экспертной системой

Архитектура экспертной системы

Архитектура экспертной системы, в которой знания представлены совокупностью правил логического вывода, показана на рис. 3.