1.3. Особенности разработки экспертных систем

В настоящее время сложилась определенная последовательность разработки ЭС, которая включает следующие этапы: приобретение знаний, представление знаний, реализация.

1.3.1. Приобретение знаний

Приобретение знаний для системы, основанной на знаниях, осуществляется у эксперта в заданной прикладной области, когнитологом (инженером по знаниям).

Известны следующие способы приобретения знаний:

• наблюдение за работой эксперта;

• опрос эксперта;

• интервьюирование и др.

Приобретение знаний может осуществляться на основе:

• четко представленной информации в виде конкретных значений данных и описывающих их понятий;

• информации, представленной в виде таблиц, графиков, гистограмм;

• слабо структурированной информации, представленной в виде эвристик эксперта в заданной проблемной области.

Функции когнитолога могут выполнять человек, программа распознавания естественного языка или экспертная система.

На этапе приобретения знаний осуществляются функции:

• описание (данных, ситуаций и т.д.);

• концептуализация − описание объектов, свойств, рассуждений;

• формализация − представление информации в заданных структурах;

• реализация – разработка информационного приложения, осуществляемая с проверкой корректности и непротиворечивости поступающей информации.

1.3.2. Представление знаний

Представление знаний заключается в последовательной реализации следующих этапов.

На первом этапе осуществляется описание проблемной области с помощью таксономий или онтологий [1].

Затем необходимо определить факты, правила и отношения для заданной проблемной области. Под фактами понимается описания значений данных, правила служат для интеграции фактов в каузальной форме в целях получения решения, а отношения представляют собой совокупность семантических зависимостей, используемую для интерпретации правил в стратегиях поиска решений.

На следующем этапе, на основании определенных выше фактов, правил и отношений осуществляется идентификация знаний, причем:

• факты и правила составляют главные компоненты знания;

• факты, правила и отношения определяют стратегию поиска решения;

• декларативные и процедурные знания выражаются в виде цепочки логических рассуждений в стратегиях поиска решения и лежат в основе организации логического вывода.

Очередной этап связан с разработкой моделей представления знаний на основе одного из известных подходов:

• фреймы;

• семантические сети;

• исчисление предикатов первого порядка;

• продукции;

• комбинированные модели на основе правил продукции.

Процедура лингвистической обработки проблемной информации реализует еще один этап представления знаний и заключается в формулировании предложений (совокупности фактов) и утверждений (совокупности предложений).

Следующим этапом является организация логического вывода, определяемого в виде результата совокупного применения стратегий и цепочек логических рассуждений. Цепочки логических рассуждений представляют собой интерпретацию фактов предметной области, причем может быть использована как прямая, так и обратная цепочка логического вывода. На основе цепочек логических рассуждений строится соответствующая стратегия поиска решения.

На заключительным этапе осуществляется оценка неопределенности в системах ИИ, которая может быть реализована на основе:

• коэффициентов неопределенности;

• вероятностных характеристик событий;

• факторов логической необходимости и логической достаточности событий;

• формулы Байеса для оценки вероятности событий;

• лингвистической переменной;

• переменной неопределенности.