Содержание Введение 1. Сущность экспертных систем и их преимущества 2. Применение экспертных систем 3. Сферы применения экспертных систем 4. Возможности использования компьютерных информационных систем 5. Экспертные системы в области оперативного и управленческого контроля 14 Заключение 16 Список литературы 17 Введение Экспертная система - компьютерная система, использующая
знания одного или нескольких экспертов, представленные в некотором формальном виде, а также логику принятия решения человеком-экспертом в трудно- или неформализуемых задачах. Экспертные системы способны в сложной ситуации (при недостатке времени, информации или опыта) дать квалифицированную консультацию (совет, подсказку), помогающую специалисту или менеджеру принять обоснованное решение. Основная идея этих систем состоит в использовании знаний и опыта специалистов высокой квалификации
в данной предметной области специалистами менее высокой квалификации в той же предметной области при решении возникающих перед ними проблем. Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом: - у них нет предубеждений и они устойчивы к различным помехам; - они не делают поспешных выводов; - эти системы выдают не первое нашедшееся, а оптимальное (по определенным критериям) решение; - база знаний может быть очень и очень большой. Введенные в машину один раз, знания сохраняются навсегда.
Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются. 1. Сущность экспертных систем и их преимущества Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ. Область
ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр. ЭС - это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области.
ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема
знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала. При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это прежде всего связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”.
Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты. Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения
знаний и диалогового процессора. При построении подсистем вывода используют методы решения задач искусственного интеллекта. Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом: - у них нет предубеждений и они устойчивы к различным помехам; - они не делают поспешных выводов; - эти системы выдают не первое нашедшееся, а оптимальное (по определенным критериям) решение; - база знаний может быть очень и очень большой. Введенные в машину один раз, знания сохраняются навсегда.
Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются. « первые работы, посвященные экспертным оценкам, появились в бывшем СССР в конце 60-х гг. Одним из первых, осознавших перспективность и значимость технологий экспертного оценивания, был В.М. Глушков — известный ученый в области кибернетики. После того как были разработаны первые технологии экспертного оценивания и получены с их помощью первые
серьезные результаты, возможности их практического использования преувеличивались. И по сей день заблуждения такого рода среди специалистов не редкость. По инициативе высшего руководства страны в начале 70-х была проведена серия экспериментов для проверки реальных возможностей практического использования методов экспертного оценивания. В качестве объектов для экспертиз были предложены перспективы развития ситуации на
Ближнем Востоке область химических разработок и др. Результаты оказались не удовлетворительными, что впоследствии отрицательно сказалось на развитии методов экспертного оценивания в стране. Необходимо правильно понимать реальные возможности их использования. Безусловно, далеко не все существующие проблемы могут быть решены с помощью экспертных оценок. Хотя корректное использование экспертных технологий во многих случаях остается единственным реальным
способом подготовки и принятия обоснованных управленческих решений». 2. Применение экспертных систем Экспертные системы (ЭС) - это яркое и быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта (ИИ). Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности.
Пожалуй, не найдется такой проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы. ЭС - это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы
ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы. ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ,
ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы)на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик, т. е. правил, взятых “с потолка”, что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.
Главное достоинство ЭС - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения. Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на ЭС, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия
решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Основными отличиями ЭС от других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи.
Поэтому применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение задачи в ЭС сопровождается понятными пользователю объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже, а иногда и лучше достигаемого специалистами.
В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов. Качество ЭС определяется размером и качеством базы знаний (правил или эвристик). Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов,
наблюдения, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижении с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов. Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения. В любой момент времени в системе существуют три типа знаний: - Структурированные знания - статические знания о предметной области.
После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются. - Структурированные динамические знания- изменяемые знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления новой информации. - Рабочие знания- знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации. Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний.
Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний. 3. Сферы применения экспертных систем Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических
устройствах, обучение. а) Медицинская диагностика. Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х годов.
В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины. б) Прогнозирование. Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов
разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров.
Даже на персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды. в) Планирование. Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации
с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Кроме того, компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов. Экспертная система XCON, созданная фирмой DEC, служит для определения или изменения конфигурации компьютерных систем типа VAX и в соответствии с требованиями покупателя.
Фирма DEC разрабатывает более мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с целью оказания помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной конфигурацией. В отличие от XCON система XSEL является интерактивной. г) Интерпретация. Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа,
объединяет знания девяти экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов. Другая интерпретирующая система- HASP/SIAP. Она определяет местоположение и типы судов в тихом океане по данным акустических систем слежения. д) Контроль и управление. Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве интеллектуальных
систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях. е) Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах.
В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.д.), так и при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении компьютеров. ж) Обучение. Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его
поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается по мере возрастания степени квалификации играющего. Одной из наиболее интересных обучающих ЭС является разработанная Д.Ленатом система EURISCO, которая использует простые эвристики. Эта система была опробована в игре Т.Тревевеллера, имитирующая боевые действия.
Суть игры состоит в том, чтобы определить состав флотилии, способной нанести поражение в условиях неизменяемого множества правил. Система EURISCO включила в состав флотилии небольшие, способные провести быструю атаку корабли и одно очень маленькое скоростное судно и постоянно выигрывала в течение трех лет, несмотря на то, что в стремлении воспрепятствовать этому правила игры меняли каждый год. Большинство ЭС включают знания, по содержанию которых их можно отнести одновременно к нескольким типам.
Например, обучающая система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование. Она определяет способности обучаемого по основным направлениям курса, а затем с учетом полученных данных составляет учебный план. Управляющая система может применяться для целей контроля, диагностики, прогнозирования и планирования. Система, обеспечивающая сохранность жилища, может следить за окружающей обстановкой, распознавать происходящие события (например, открылось окно), выдавать прогноз (вор-взломщик намеревается
проникнуть в дом) и составлять план действий (вызвать полицию). 4. Возможности использования компьютерных информационных систем Для принятия управленческих решений могут быть определены, с одной стороны, в зависимости от структурированности решаемых управленческих задач, с другой – с учетом уровня иерархии управления предприятия, на котором решение должно быть принято, а с третьей – в зависимости от принадлежности к той или иной функциональной
сфере бизнеса. Так, на рис. 1 показана классификация информационных систем, выполненная по признаку структурированности решаемых задач. Рис. 1. Классификация информационных систем по степени структурированности решаемых задач Задачи считаются структурированными, если они носят повторяющийся, рутинный характер и для решения их раз и навсегда разработаны соответствующие процедуры (алгоритмы), которые используются во всех случаях, когда эти задачи встречаются. Целью использования
ИС для решения структурированных задач является полная автоматизация, т.е. сведение роли человека к нулю. Если характер решения задачи мы представляем себе не полностью, мы называем их неструктурированными (или слабоструктурированными) задачами. Для решения неструктурированных информационных задач ИС играют вспомогательную роль: они предназначаются для того, чтобы помочь управляющему принять решение, но не для непосредственной выработки такого решения.
Используемые для решения слабоструктурированных задач ИС подразделяются на два вида. Первый из них, ориентированный главным образом на обработку данных (поиск, агрегирование, фильтрацию), формирует специальные управленческие отчеты. Используя сведения, содержащиеся в этих отчетах, управляющий принимает решение. Второй вид ИС оказывает ЛПР более фундаментальную помощь, разрабатывая для него возможные альтернативы
решения. Принятие решения при этом сводится к выбору одной из предложенных альтернатив. Как следует из рис. 1, ИС могут создавать лицу, принимающему решение (ЛПР), три вида поддержки: информационную, модельную и экспертную. Информационная поддержка обеспечивает доступ пользователя к информации и ее частичную обработку. Модельная поддержка связана с представлением пользователю математических, статистических, финансовых и других моделей, использование которых облегчает выработку и оценку возможных альтернатив,
но за счет использования не формализованных моделей, а экспертных систем, связанных с обработкой знаний по функциональным управленческим решениям. Другим классификационным признаком, используемым для дифференциации ИС, является их принадлежность к той или иной функциональной сфере бизнеса: маркетингу, бухгалтерскому учету, финансам, производству, сбыту и т.п. Важным элементом классификации ИС выступает их разделение по следующим трем уровням иерархии управления фирмой: стратегическое планированию;
управленческий контролю; оперативный контролю. Таким образом, каждая из функциональных подсистем(маркетинг, финансы, кадры и т.п.) может быть охарактеризована этими тремя уровнями управления. Рис. 2. Классификация ИС по функциональным сферам 5. Экспертные системы в области оперативного и управленческого контроля Оперативный контроль обычно имеет дело с рутинными, постоянно повторяющимися операциями, для проведения
которых предварительно уже были созданы необходимые процедуры и правила. Решения, принимаемые в его рамках, имеют короткий жизненный цикл. Результаты оперативного контроля информируют ЛПР о степени выполнения управленческих задач и процедур. На уровне оперативного контроля решаются следующие задачи: -обработка данных об операциях, проводимых предприятием; -создание периодических отчетов о состоянии дел (для контроля); -подготовка ответов на
всевозможные запросы. Рис. 3 Схема обработки данных на уровне управленческого контроля Управленческий контроль проводится на уровне руководителей подразделений фирмы для того, чтобы дать оценку текущей ситуации, выбрать необходимые контрольные операции, сформулировать новые правила принятия решений для персонала, находящегося в оперативном управлении, а также распределить имеющиеся ресурсы. Для принятия решений на уровне управленческого контроля информация должна быть представлена в агрегированном
виде так, чтобы были в наличии: тенденция изменения данных, причины возникших отклонений и возможные решения. На этом этапе решаются следующие задачи: -оценка планируемого состояния объекта управления; -оценка отклонений от планируемого состояния; -выявление причин отклонений; -анализ возможных решений и действий. Стратегическое планирование включает в себя определение целей компании, ресурсов, используемых для достижения этих целей, и политики (стратегии), которая должна привести к достижению поставленных
целей. Горизонт стратегического планирования гораздо шире, чем для управленческого контроля. Используя положения иерархии принятия решений, можно конкретизировать функциональную структуру ИС в виде матрицы, представленной в табл. 1. Таблица 1 - Матрица функциональной области ИС Заключение Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время.
В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала. При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это прежде всего связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникникновение трудностей чисто психологического порядка:
при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.
Необходимо правильно понимать реальные возможности их использования. Безусловно, далеко не все существующие проблемы могут быть решены с помощью экспертных оценок. Хотя корректное использование экспертных технологий во многих случаях остается единственным реальным способом подготовки и принятия обоснованных управленческих решений». Список используемой литературы 1. В. О. Сафонов. Экспертные системы- интеллектуальные помощники специалистов
С Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания” 2. России, 2002. 3. Литвак Б.Г Экспертные технологии в управлении, М «Дело», 2004 г с 4. Междисциплинарный словарь по менеджменту / Под общей редакцией: С.П. Мясоедова, М «Дело», 2005 г 5. Г. Долин. Что такое ЭС Компьютер Пресс, 1992/2.