Экспертные системы. Объектно-событийное программирование

Экспертная система (ЭС, англ. expert system) - компьютерная система, способная частично заменить специалиста - эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые "интеллектуальные машины", позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Похожие действия выполняет такой программный инструмент как «Мастер» (англ. Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний — все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель).

В настоящее время "классическая" концепция экспертных систем, сложившаяся в 70-80 годах прошлого века, переживает серьезный кризис, по большей части связанный с примитивностью формальной логики, которой пользуются разработчики и пользователи информационных систем вообще и программирования, в частности. Фактически, формальная логика не развивалась со времен Аристотеля, и ее архаичные формы не удовлетворяют требованиям сегодняшних технологий. Используемый сегодня человеко-машинный интерфейс также далек от оптимума. Кроме того, "классический" подход к построению экспертных систем плохо согласуется с реляционной моделью данных, которая доминирует сегодня в информатике, что делает невозможным эффективное использование современных промышленных СУБД для организации баз знаний таких систем. Все приводимые в литературных и интернет-источниках примеры "известных" или "распространенных" экспертных систем на самом деле относятся к 1980-м годам и в настоящее время давно не существуют, либо безнадежно устарели и поддерживаются лишь немногочисленными энтузиастами. С другой стороны, нередко в качестве маркетингового хода экспертными системами объявляются современные программные продукты, в "классическом" понимании таковыми не являющиеся (например, компьютерные справочно-правовые системы). Предпринимаемые энтузиастами попытки объединить "классические" подходы к разработке экспертных систем с современными подходами к построению пользовательского интерфейса (проекты CLIPS Java Native Interface, CLIPS.NET и др.) не находят поддержки среди крупных компаний-производителей программного обеспечения и по этой причине остаются пока в экспериментальной стадии.

Структуру экспертной системы обычно представляют из следующих элементов:

База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и дает рекомендации по разрешению проблемы.

Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты (данные, отношения синтаксического уровня), знания (смысловые, семантические отношения между данными) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам и смыслам, можно получать решения.

В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на каком-либо компьютерном языке, с развитой логикой, например, на Прологе или Smalltalk помощью, например, языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.

Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.

Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей модели. Например, в медицинской ЭС факт "У здорового человека 2 ноги" хранится в базе знаний, а факт "У пациента одна нога" — в рабочей модели конкретного пациента.

База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:

Режимы функционирования эксперной системы

Классификация экспертных систем

Экспертные системы в зависимости от решаемой задачи подразделяются (специализируются) в следующих направлениях деятельности:

В зависимости от условий экспертные системы делятся на

Распространенные экспертные системы

Литература по экспертным системам

Знаете ли Вы, что Polymorphism, полиморфизм в объектно-ориентированном программировании - это способность объекта выбирать правильный метод в зависимости от типа данных, полученных в сообщении.

Объектно-событийное программирование

Экспертные системы

Системы, реализующие экспертные функции

Режимы функционирования эксперной системы

Классификация экспертных систем

Распространенные экспертные системы

Литература по экспертным системам