Архитектура экспертных систем
В основе любой экспертной системы находится обширный запас знаний о конкретной предметной области. Эти знания организуются при помощи некоторой совокупности правил, которые позволяют делать заключения на основе исходных данных или предложений.
Основу любой современной ЭС оставляют база знаний и "машина логического вывода".
Полностью оформленная статическая экспертная система имеет шесть существенных компонент:
машину логического вывода (решатель, интерпретатор);
базу данных (рабочую память);
базу знаний;
компоненты приобретения знаний;
объяснительный компонент;
диалоговый компонент.
Все шесть компонент являются важными, и хотя система, основанная на знаниях, может обойтись без одной-двух из них, в общем, она может иметь вид, показанный на рис. 1.
База знаний (БЗ) — содержит факты (или утверждения) и правила. Факты представляют собой краткосрочную информацию в том отношении, что они могут изменяться, например, в ходе консультации. Правила представляют более долговременную информацию о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно.
База знаний является активной, поскольку, при необходимости, пополняется новой и недостающей информацией.
Логическая машина вывода, используя исходные данные из рабочей памяти (РП) и базы знаний, формирует такую последовательность правил, которая, приводит к решению задачи. Машина вывода связана с цепочкой рассуждений, которые используются в качестве стратегии для логического вывода.
Различают прямую цепочку рассуждений и обратную.
Прямая цепочка рассуждений — это цепочка, которая ведет от данных к гипотезам, при этом в процессе диалога до получения ответа может быть задано неограниченное количество вопросов.
Обратная цепочка рассуждений является попыткой найти данные для доказательства или опровержения некоторой гипотезы
На практике не встречаются в чистом виде ни одно из рассмотренных цепочек рассуждений. Объясняется это тем, что данные, которые используются при рассуждениях, не могут быть однозначными.
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями. Источник таких знаний — эксперт (либо группа таковых).
Объяснительный компонент разъясняет пользователю, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что повышает доверие пользователя к полученному результату.
Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем, как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.
База данных (БД) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.
Наряду с понятием базы знаний широко используется понятие банка данных.
Банк данных — это автоматизированная информационная система централизованного хранения и коллективного использования данных. В состав банка данных входит одна или несколько баз данных, справочник баз данных, система управления базами данных, а также библиотека запросов и прикладных программ.
Статические ЭС — это такой тип ЭС, который используется в приложениях, где можно не учитывать изменения, происходящие за время решения задачи. Первые ЭС, получившие практическое применение, были статическими.
Очевидно, что при изучении любого процесса необходимо учитывать динамику, т.е. изменения, происходящие в окружающем мире, поэтому в архитектуру динамической ЭС по сравнению со статической ЭС вводится два компонента:
- подсистема моделирования внешнего мира;
- подсистема связи с внешним окружением.
Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров, либо используя СУБД. Кроме того, существенным изменениям подвергаются и остальные подсистемы.
Классы задач, решаемых экспертными системами реального времени, таковы:
- мониторинг в реальном масштабе времени;
- системы управления верхнего уровня;
- системы обнаружения неисправностей;
- диагностика;
- составление расписаний;
- планирование;
- оптимизация;
- системы-советчики оператора;
- системы проектирования.
Экспертная система может работать в двух режимах: в режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации, или режимом использования).
В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет эксперт. Используя компонент приобретения знаний, эксперт наполняет систему информацией, которая позволяет ЭС в режиме консультации самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности правил и данных. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.
В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Следует подчеркнуть, что термин "пользователь" является многозначным, так как использовать ЭС, кроме конечного пользователя, может и эксперт, и программист.
В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Машина логического вывода на основе входных данных, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи.