Информационни технологии & Интернет

автор: Иван Димитров Станков

При изграждане на системи, базирани на знания метазнания – това са знания за по-горните знания, т.е. знания за знанията.
Представянето на знания – това е комбинация от структури данни и процедури за тяхната интерпретация. Системните представяния се класифицират като декларативни и процедурни. Декларативните схеми включват:
пространство на състоянията – това е най-ранното представяне, използвано в програмите на изкуствения интелект. Това представяне е било развито за решаване на проблеми и логически игри;
логически схеми – изчисляване на предикати от първи порядък. Описанието на реалния свят е представено във вид на логически изрази. Логическото представяне е полезно при формални доказателства на процедури;
семантични мрежи – описват света в вид на обекти и двоични релации между тях. Семантичните мрежи са лесни за разбиране, но трудни за реализиране;
фрейми – това е структура данни за представяне на стереотипни ситуации.
С всеки фрейм се свързва няколко вида различна информация.
Всички декларативни схеми могат да бъдат използвани за процедурно представяне.
В системите, приложени в промишлеността, особено важна роля играе координацията на знанията. Някои системи са базирани на данни и знания в реално време. Необходимо е да се координират тези данни с процедурните знания на системите. Важно е да се знае формата, в която знанията са достъпни в реално време и да се осъществи тяхната интеграция със схемите на представяне на знания в съответните системи. Това може да се направи в йерархическите структури на системите в реално време, а на високо ниво да се изгради координационна машина за интегриране на тези данни с базата знания на съответната система.

Механизми за извод

Главната цел на системите, базирани на знания е да генерират алтернативни разсъждения, които водят към извод. Механизмите за извод се класифицират по следния начин:
търсене с прилагане на евристични знания;
търсене с аналитични средства, подобни на линейно програмиране, динамично програмиране и други;
ограничено право разсъждение;
разсъждение със стратегии: “верига напред”, “верига напред” и смесена стратегия;
интерпретатор на правила;
създаване на нови правила.
Инструментариум за изграждане на системи, базирани на знания
Инструментариумът за изграждане на системи, базирани на знания включва:
общоцелеви програмни езици – PASCAL, LISP;
езици за представяне – OPS5, PROLOG;
обектно-ориентирано програмиране – SMALLTALK, FLAVORS;
празни обвивки – SAVOIR, EXTRAN-7;
среди – ART, Knowledge Craft, KEE.

Структура на експертната система

Създателят на експертната система трябва да има модел на системата, за която търси решение. Моделът описва свойствата и поведението на системата. Обикнове-но се правят опити моделът да бъде прост и да включва само най-важните характеристики на процеса.
Разработени са множество програми и програмни пакети за решаване на производствени проблеми. Същината на програмата се състои от алгоритъм и данни. Изпълнението на програмата се осъществява по съкратен начин, който представя различни клонове и кръгове.
Основната разлика между програмата и експертната система е начинът, по който се представя и обработва знанието. Експертната система се състои от база знания, съдържащи изключителното познание на човека експерт в специализирана област и машина, която може да получи достъп до базата знания за постигане на решение на определен проблем. Описанието на задачата и контекста й се въвеждат от потребителя или от самата система. Експертната система се състои от следните седем компонента: •
Интерфейс за потребителя или ръководителя. Има две групи лица, които могат да имат достъп до експертната система. Първият, това е научния ръководи-тел, който създава системата и подготвя познанието за въвеждане в базата данни. Това е научният ръково-дител, който също така поддържа експертната систе-ма. Вторият е потребителят, който се опитва да намери решение на проблема. Той трябва да може да описва контекста на своя проблем към системата.
• Модул за достъп до базата знания. Този модул обработва данните, въведени от експерта и ги трансформира в разбираеми за системата данни.
• Модул езиков интерфейс. Съществуват много начини за общуване със системата; то може да се осъществи посредством естествен, графичен и проблемно-ориен-тиран език. Нивото на абстрактност на езика на потребителя ще бъде много по-високо от новото на езика на потребителя. Използваният език трябва да се разбира от интерфейса и може да е необходима специална експертна система за извеждане от страна на потребителя семантиката, която описва системата.
• Модул познания за производството. Този модул може да се подразбира като модел на областта, за която се разработва експертната система. Той представлява огромна база данни, която съдържа всички фактически познания и правила, необходими за работата на експертната система.
• Контекст на модул работно място. Съществуват два начина за работа с този модул. Първи, потребите-лят въвежда в системата описанието на проблема. Втори, системата създава сама за себе си описанието като задава на потребителя въпроси в режим въпрос и отговор. За тази операция, в системата трябва да има описание на проблема.
• Интерфейс към машината. В същност, това е модулът, който обработва познанието и разглежда описанието на проблема като се опитва да намери решение с помощта както на фактическото познание, така и на мета-познанието. Първо, всички правила на фактическото познание са проучени от обосновава-щия експерт и с помощта на съпоставител са избрани тези, които трябва да се използват. Така се получава група от кандидат правила. Второ, едно от правилата се подбира и се прилага към описанието на проблема от изпълнителя.
• Обясняващ модул. Потребителят може да общува с обясняващия модул за да получи доклад за работата на експертната система. Тоя може да открие как е намерено дадено решение и какви отделни стъпки са предприети. Ако потребителят иска той може да получи междинни данни и информация за това как се използва познанието.

Етапи при изграждане на експертни системи

Разработването на експертни системи може да бъде разгледано като пет взаимозависими и препокриващи се етапа: идентификация, концептуализация, формализация, изпълнение и тестване. При изграждане на експертни системи се изпълняват следните фази:
1. Дефиниране на проблема – идентификация – включва: разбиране на проблема, идентифициране на характеристиките на проблема, определяне целите на процеса и точно дефиниране на методологията, която е необходима за решаването на проблема. От тези дейности, идентификацията на проблема и неговия тип и обхват създават много проблеми на разработчиците. Често проблема, разгледан като много обширен и сложен, трябва да се намали до обозрими размери, чрез фокусиране на малки, но интересни подпроблеми и изпълняване на стратегии за решаването им.
2. Концептуализация – събиране, представяне и координация на знанията – включва: добиване на знания, представяне на знания, проектиране на механизма на извод, избор на програмни средства и координация на знанията. Изследват се подзадачи, стратегии и условия, свързани с дейността по решаване на проблема. Установяват се източниците на гранулираност, това значи разглеждане на това ниво, на което ще бъдат представени детайлизирани знания. Обикновено се избира много абстрактно ниво на детайли и се осигурява адекватно разграничение между ключовите концепции.
3. Формализация – включва: изразяване на ключовите концепции и релации по някакъв формален начин, обикновено с фрейми или някакъв програмен език или подходящо средство за разработка на експертни системи.
4. Изпълнението – включва: превръщане на формализираните знания и процедури в работеща компютърна програма. Много експертни системи се изграждат в началото като програма-прототип. Конструирането на програмата изисква съдържание, форма и интеграция. Съдържанието идва от знанията за проблема, направени пълни и структурирани чрез формализацията, т.е. структури данни, правила за извод и управляващи стратегии, необходими за решаване на проблема. Формата е специфицирана чрез езика, избран за разработване на системата. Интеграцията може бързо да напредне, ако една от причините за изпълнение на началния прототип е да тества ефективността на проектните решения, направени в предишните етапи на разработката.
5. Тестване – включва: оценяване на изпълнението и полезността на програмата-прототип и ревизиране дали е необходима. Експерт по проблема оценява прототипа и помага да се преработи. Веднага щом прототипа работи върху няколко примера, той може да бъде тестван върху много проблеми за да се оцени изпълнението му. Това u1089 оценяване може да не покрие проблемите с представянето на схеми добър потребителски интерфейс и са предназначени за крайния потребител.

Приложени в практиката експертни системи

Експертната система YES/MVS, разработена от IBM, помага на операторите да наблюдават и контролират MVS(Multiple Virtual Storage) операционна система. YES/MVS работи в реално време. Системата наблюдава MVS-операциите, разписанията на заданията, големите задания за работа и съобщава на оператора за проблеми в мрежата. Това е система, базирана на правила и е разработена с разширена версия на OPS5.
DELTA (Diesel-Electric Locomotive Troubleshooting Aid) е експертна система в помощ на персонала по поддръжка и идентификация на повреди (malfunctions) в дизелови електрически локомотиви. Системата прилага диагностични стратегии за локомотивна поддръжка, в диалог с потребителя тя уточнява симптомите и ги използва за да селектира подходяща диагностична стратегия за поправка на локомотиви. DELTA може да води потребителя през процедура за цялостна поправка, да покаже компютърен чертеж на части или подсистеми на локомотиви, да покаже поредица от действия за поправка във форма на видеофилм и да покаже специфични инструкции за поправка, когато повредата е идентифицирана.
DELTA е система, базирана на правила и разработена с език LISP, предназначен за общо представяне. Системата използва машина за извод напред и назад (forward and backward chaining) и използва някакви фактори да манипулира несигурните предпоставки на правилата. Въпреки, че е направена в LISP среда, DELTA е приложена по-късно в FORTH за инсталиране върху системи, базирани на микрокомпютри. The General Electric Company разработи тази система в своя център за изследване и разработки в Schenectady, NewYork . Системата се използва като комерсиална експертна система.
ACE (Automated Cable Expertise) е експертна система, която осигурява откриване и диагностика на повреди в телефонната мрежа като идентифицира лошите места в мрежата и препоръчва подходяща поправка и рехабилитационна поддръжка. Системата анализира данните от дейностите по поддръжка и генерира изходни данни, описващи физическата локация на повредата и характеристиките на мрежата на това място. ACE решава кои части от телефонната мрежа могат да изискват смяна u1080 или рехабилитация и пази обща информация от тези заключения в специална база данни, до която има достъп потребителя. Когато системата локализира повредените телефонни кабели, тя решава дали те се нуждаят от превантивна поддръжка и избира типа на поддръжката да бъде възможно най- ефективна, като препоръките се записват в базата данни, до която потребителите имат достъп.
ACE е разработена в OPS4 и FRANZ LISP за VAX-11/780 компютри, основно тествана и после трансформирана към AT&T 3B-2 Model 300 супер микрокомпютри, които се намират в службите за анализ на кабелната мрежа. Тя е разработена от Bell Laboratories at Whippany, New Jersey . ACE е изцяло тествана и внедрена като комерсиална експертна система.
COMPASS (Central Office Maintenance Printout Analysis and Suggestion System) анализира съобщенията за поддръжка на телефонни системи за GTE’s No.2 EAX Switch и предлага действия за изпълнение на поддръжка. Системата разглежда съобщения, описващи ситуации на повреди при превключване, които се случват по време на процеса на повикване (telephone call-processing operation of the switch).
COMPASS идентифицира група от съобщения, които биха причинили обща повреда, детерминира възможни специфични повреди в превключването и предлага действия за верифициране и поправка на повредите. Системата съхранява знанията на експерт от високо ниво в дадената област и интегрирани знания за индивидуалната структура на превключване, повреди при превключване, съобщения за поддръжка и възможни действия и поправки на телефонната система за превключване.
COMPASS е разработена с KEE и INTERLISP-D за използване на Xerox 11- 8 workstations. Тя е създадена от GTE Laboratories, Inc. BDS помага да се локализират неизправните модули в голямо сигнално- превключващо мрежата електронно устройство, наречено baseband distribution subsystem, откъдето е и името на експертната система. Системата може да разчита тестово съоръжение за да изолира дефектно отпечатан елемент или друга част в устройството, които могат да причинят повреда. BDS основава диагнозата си на две стратегии: на диагностика-експерт в предметната област и на знания за структурата, функциите и причинните връзки на компонентите в електронното  устройство. BDS е направена с езика LES (Lockheed Expert System) и използва представяне, базирано на правила, като машината за извод е верига назад (backward chaining). Системата е разработена в Lockeed Palo Alto Research Laboratory.
FOREST изолира и диагностицира повреди в електронно съоръжение. Системата подпомага откриването на повреди и изолирането им чрез диагностичен софтуер на установено съоръжение за автоматичен тест. Знанията на FOREST включват експериментални практически правила от инженери-експерти, знания за използване на кръгови диаграми и общи практически принципи на електрониката.
Тези знания са кодирани, като се използват правила в PROSPECTOR – като положителни фактори и MYCIN – като удобство за обяснение. FOREST е разработена с PROLOG. Тя е създадена в University of Pennsylvania в кооперация с RCA Corporation .
NDS локализира съставни многократни повреди в комуникационната мрежа COMNET чрез прилагане на стратегии u1085 на експерти-диагностици, базирани на знания за мрежовата топология и композиция. Системата предлага да се изпълни диагностичен тест и резултата от всеки тест осигурява доказателство за съществуване на повреди или не в някакво множество от компоненти. Компонентите включват телекомуникационни процесори, модеми, телефонни връзки и компютърни терминали. NDS е базирана на правила система и е изпълнена в ARBY. Системата е разработена в Smart Systems Technology в кооперация с Shell Development Company.

Експертните системите могат да бъдат приложени и в други области, като изследване на операции, вземане на решение, при многократни целеви анализи, при комбиниране на правдоподобна информация, при симулации и при базирани на правила системи, работещи в реално време, създаване на интернет уеб сайтове, съвременните компютърни и операционни системи, Интернет приложения и други.

Сходни статии:

1. Информационни системи за управление СИСТЕМА ЗА ОБРАБОТКА НА ТРАНЗАКЦИИ Предназначение – за обработка на първични данни на изпълнителско ниво. Използват се за решаване на добре структурирани (формализирани) задачи, за които са известни изходните данни...
2. Информационни системи Понятието система представлява съвкупност от елементи, работещи заедно в определена среда за постигане на дадена цел . Информационната система е система, чрез която данните и информацията се обработват и предават...
3. Изграждане на Интранет мрежи Фактическото планиране на Интранет. То може да протече в следния ред : Натрупване на информация за организацията Дефиниране на необходимостта от изграждане на Интранет Определяне начините за оценка на постигнатото...
4. Автоматизирани системи за управление на технологични процеси автор: Гергана Андонова Иванова специалност: Компютърни интегрирани системи за управление Система – множество от елементи, намиращи се в определени отношения и връзки помежду си и образуващи едно цяло. Днес понятието...
5. Експертни системи Интелект – способността за мислене, познание, мислене разсъдък. Изкуствен интелект – компютърна програма, която дава решения. Експертната система (Експерт + Знание = Съвет) е компютърна програма, която съдържа знания и...