VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название «экспертные системы» (ЭС). Целью исследований в этом новом направлении была разработка программ, которые при решении задач, сложных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Для обозначения этой дисциплины также часто используют термин «инженерия знаний», введенный Е.Фейгенбаумом как «привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов». На протяжении 1960-1985 гг. успехи в деле освоения искусственного интеллекта (ИИ) касались в основном исследовательских разработок, которые демонстрировали пригодность ИИ для практического использования. В 1988-1990 гг. экспертные системы стали активно применяться в коммерческих приложениях. На заре появления, используемые для их создания языки программирования, технологии разработки приложений и используемого делали интеграцию ЭС с традиционными программными системами довольно сложной, а порой даже невыполнимой задачей. Однако в настоящее время средства разработки ЭС используются в полном соответствии с современными технологическими тенденциями традиционного программирования, что решает проблемы, возникающие при создании составных приложений.[3]

Программные средства, базирующиеся на технологии и методах искусственного интеллекта, получили значительное распространение в мире. Их важность, и, в первую очередь, экспертных систем и нейронных сетей, состоит в том, что данные технологии существенно расширяют круг практически значимых задач, которые можно решать на компьютерах, и их решение приносит значительный экономический эффект. В то же время, технология экспертных систем является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки приложений; высокая стоимость сопровождения сложных систем; повторная используемость программ и т.п.

По мнению специалистов, в недалекой перспективе экспертные системы будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг. Их технология, получив коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.

Причины, приведшие системы искусственного интеллекта к успеху, следующие:

1. Специализация. Переход от разработки инструментальных средств общего назначения к проблемно/предметно специализированным средствам [4], что обеспечивает сокращение сроков разработки приложений, увеличивает эффективность использования инструментария, упрощает и ускоряет работу эксперта, позволяет повторно использовать информационное и программное обеспечение (объекты, классы, правила, процедуры).

2. Использование языков традиционного программирования и рабочих станций. Переход от систем, основанных на языках искусственного интеллекта, к языкам традиционного программирования упростил "интегрированность" и снизил требования приложений к быстродействию и емкости памяти. Использование рабочих станций вместо ПК резко увеличило круг возможных приложений методов искусственного интеллекта.

3. Интегрированность. Разработаны инструментальные средства искусственного интеллекта, легко интегрирующиеся с другими информационными технологиями и средствами (с CASE, СУБД, контроллерами, концентраторами данных и т.п.).

4. Открытость и переносимость. Разработки ведутся с соблюдением стандартов, обеспечивающих данные характеристики.

5. Архитектура клиент-сервер. Разработка распределенной информационной системы в данной архитектуре позволяет снизить стоимость оборудования, используемого в приложении, децентрализовать приложения, повысить надежность и общую производительность, поскольку сокращается объем информации, пересылаемой между ЭВМ, и каждый модуль приложения выполняется на адекватном оборудовании.[1]

В экспертных системах классификация по связи с реальным временем существует: статические экспертные системы, квазидинамические экспертные системы и динамические экспертные системы

Статические экспертные системы разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны.

Квазидинамические экспертные системы интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.

Динамические экспертные системы работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступающих в систему данных.[2]

Литература

1.http://www.osp.ru/os/1995/02/178608/

2.http://life-prog.ru/view_ekspertnie_systemi.php?id=4

3.http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Экспертные_системы

3

Код для цитирования: Скопировать