Реферат информационные технологии экспертных систем и их основные компоненты
университет»
Институт
экономики отраслей, бизнеса и
администрирования
Кафедра
экономики отраслей и рынков
РЕФЕРАТ
По дисциплине
«Информационные технологии»
На тему:
«Информационные технологии экспертных
систем и их основные компоненты»
Выполнил:
студент 2 курса
группы
ФИО
Проверил:
Челябинск
2021
Содержание
Введение
В
прошлом информация считалась сферой
бюрократической работы и ограниченным
инструментом для принятия решений. Сегодня
информацию рассматривают как один из
основных ресурсов развития общества,
а информационные системы и технологии
как средство повышения производительности
и эффективности работы людей.
Наиболее
широко информационные технологии используются
в производственной, управленческой и
финансовой деятельности, хотя начались
подвижки в сознании людей, занятых и в
других сферах, относительно необходимости
их внедрения и активного применения.
Это определило угол зрения, под которым
будут рассмотрены основные области их
применения. Главное внимание уделяется
рассмотрению информационных технологий
с позиций использования их возможностей
для повышения эффективности труда работников
информационной сферы производства и
поддержки принятия решений в организациях
(фирмах).
Интеллектуальная
информационная система – это
информационная система, которая основана
на концепции использования базы
знаний для генерации алгоритмов
решения экономических задач
различных классов в зависимости
от конкретных информационных потребностей
пользователей.
Поэтому
целью данной работы является изложить
основные идеи, связанные с использованием
информационных технологий в экспертных
системах, охарактеризовать основные
компоненты экспертных систем.
1.
Характеристика и назначение информационных
технологий экспертных систем
Технология
— это комплекс научных и инженерных
знаний, реализованных в приемах
труда, наборах материальных, технических,
энергетических, трудовых факторов производства,
способах их соединения для создания
продукта или услуги, отвечающих определенным
требованиям. Поэтому технология неразрывно
связана с машинизацией производственного
или непроизводственного, прежде всего
управленческого процесса. Управленческие
технологии основываются на применении
компьютеров и телекоммуникационной техники.
Информационная
технология — это процесс, использующий
совокупность средств и методов
сбора, обработки и передачи данных
для получения информации нового
качества о состоянии объекта, процесса
или явления.
Цель
информационной технологии — производство
информации для ее анализа человеком и
принятия на его основе решения по выполнению
какого-либо действия.
Внедрение
персонального компьютера в информационную
сферу и применение телекоммуникационных
средств связи определили новый
этап развития информационной технологии.
Новая
информационная технология — это
информационная технология с «дружественным»
интерфейсом работы пользователя, использующая
персональные компьютеры и телекоммуникационные
средства. Новая информационная технология
базируется на следующих основных принципах.
1.
Интерактивный (диалоговый) режим работы
с компьютером.
2.
Интегрированность с другими программными
продуктами.
3.
Гибкость процесса изменения данных и
постановок задач.
В
качестве инструментария информационной
технологии используются распространенные
виды программных продуктов: текстовые
процессоры, издательские системы, электронные
таблицы, системы управления базами данных,
электронные календари, информационные
системы функционального назначения.
К
основным видам информационных технологий
относятся следующие [1].
1.
Информационная технология обработки
данных предназначена для решения хорошо
структурированных задач, алгоритмы решения
которых, хорошо известны и для решения
которых имеются все необходимые входные
данные. Эта технология применяется на
уровне исполнительской деятельности
персонала невысокой квалификации в целях
автоматизации некоторых рутинных, постоянно
повторяющихся операций управленческого
труда.
2.
Информационная технология управления
предназначена для информационного обслуживания
всех работников предприятий, связанных
с принятием управленческих решений. Здесь
информация обычно представляется в виде
регулярных или специальных управленческих
отчетов и содержит сведения о прошлом,
настоящем и возможном будущем предприятия.
3.
Информационная технология автоматизированного
офиса призвана дополнить существующую
систему связи персонала предприятия.
Автоматизация офиса предполагает организацию
и поддержку коммуникационных процессов
как внутри фирмы, так и с внешней средой
на базе компьютерных сетей и других современных
средств передачи и работы с информацией.
4.
Информационная технология поддержки
принятия решений предназначена для выработки
управленческого решения, происходящей
в результате итерационного процесса,
в котором участвуют система поддержки
принятия решений (вычислительное звено
и объект управления) и человек (управляющее
звено, задающее входные данные и оценивающее
полученный результат).
5.
Информационная технология экспертных
систем основана на использовании искусственного
интеллекта.
Под
искусственным интеллектом понимают
способности компьютерных систем к
таким действиям, которые назывались
бы интеллектуальными, если бы исходили
от человека. Обычно имеются в виду
способности, связанные с человеческим
мышлением. Работы в области искусственного
интеллекта включают в себя создание роботов,
систем, моделирующих нервную систему
человека, его слух, зрение, обоняние, способность
к обучению.
Наибольший
прогресс среди компьютерных информационных
систем отмечен в области разработки экспертных
систем. Экспертные системы дают возможность
менеджеру или специалисту получать консультации
экспертов по любым проблемам, о которых
этими системами накоплены знания.
Экспертная
система – это специальный программный
комплекс, аккумулирующий знания специалистов
в конкретной предметной области и обеспечивающий
пользователя возможностями [2]:
— решения широкого круга
неформализуемых задач в различных предметных
областях, которые до недавнего времени
считались малодоступными для использования
вычислительной техники;
— трансформирования
опыта специалистов-эксперт в в память
компьютера путем создания и развития
базы знаний;
— достижения более устойчивых
результатов в решении задач за счет исключения
эмоциональных и других факторов человеческой
деятельности;
— получения значительных
доходов за счет низкой стоимости эксплуатации
системы и привлечения менее квалифицированных
специалистов.
Решение
специальных задач требует специальных
знаний. Однако не каждая компания может
себе позволить держать в своем штате
экспертов по всем связанным с ее работой
проблемам или даже приглашать их каждый
раз, когда проблема возникла.
Главная
идея использования информационной
технологии экспертных систем заключается
в том, чтобы получить от эксперта его
знания и, загрузив их в память компьютера,
использовать всякий раз, когда в этом
возникнет необходимость. Являясь одним
из основных приложений искусственного
интеллекта, экспертные системы представляют
собой компьютерные программы, трансформирующие
опыт экспертов в какой-либо области знаний
в форму эвристических правил (эвристик).
Эвристики не гарантируют получения оптимального
результата с такой же уверенностью, как
обычные алгоритмы, используемые для решения
задач в рамках технологии поддержки принятия
решений. Однако часто они дают в достаточной
степени приемлемые решения для их практического
использования.
Все
это делает возможным использовать
технологию экспертных систем в качестве
советующих систем.
Достоинство
применения экспертных систем заключается
в возможности принятия решений в уникальных
ситуациях, для которых алгоритм заранее
не известен и формируется по исходным
данным в виде цепочки рассуждений из
базы знаний.
Сходство информационных технологий,
используемых в экспертных системах и
системах поддержки принятия решений,
состоит в том, что обе они обеспечивают
высокий уровень поддержки принятия решений.
Однако
имеются три существенных различия.
Первое
связано с тем, что решение
проблемы в рамках систем поддержки
принятия решений отражает уровень ее
понимания пользователем и его возможности
получить и осмыслить решение. Технология
экспертных систем, наоборот, предлагает
пользователю принять решение, превосходящее
его возможности.
Второе
отличие указанных технологий выражается
в способности экспертных систем пояснять
свои рассуждения в процессе получения
решения. Очень часто эти пояснения оказываются
более важными для пользователя, чем само
решение.
Третье
отличие связано с использованием
нового компонента информационной технологии
– знаний.
Знания
– это выявленные закономерности
предметной области (принципы, связи, законы),
позволяющие решать задачи в этой
области. Для хранения знаний используются
базы знаний [3].
Знания
могут быть классифицированы по следующим
категориям:
1.
Поверхностные – знания о видимых взаимосвязях
между отдельными событиями и фактами
в предметной области;
2.
Глубинные – абстракции, аналогии, схемы,
отражающие структуру и процессы в предметной
области.
Существуют
десятки моделей представления
знаний для различных предметных областей.
Большинство из них может быть сведено
к следующим классам:
1.
Продукционные;
2.
Семантические сети;
3.
Фреймы;
4.
Формальные логические модели.
Продукционная
модель, или модель, основанная на правилах,
позволяет представить знания в виде
предложений типа: Если (условие), то (действие).
Под
условием понимается некоторое предложение-образец,
по которому осуществляется поиск в
базе знаний, а под действием —
действия, выполняемые при успешном
исходе поиска (они могут быть промежуточными,
выступающими далее как условия, и терминальными
или целевыми, завершающими работу системы).
При
использовании продукционной модели
база знаний состоит из набора правил.
Программа, управляющая перебором
правил, называется машиной вывода.
Чаще всего вывод бывает прямой (от данных
к поиску цели) или обратный (от цели для
ее подтверждения — к данным). Данные —
это исходные факты, на основании которых
запускается машина вывода — программа,
перебирающая правила из базы.
Продукционная
модель чаще всего применяется в промышленных
экспертных системах. Она привлекает разработчиков
своей наглядностью, высокой модульностью,
легкостью внесения дополнений и изменений
и простотой механизма логического вывода.
Семантическая
сеть — это ориентированный граф,
вершины которого — понятия, а дуги —
отношения между ними.
Понятиями
обычно выступают абстрактные или
конкретные объекты, а отношения
— это связи типа: «это», «имеет
частью», «принадлежит», «любит».
Характерной
особенностью семантических сетей
является обязательное наличие трех типов
отношений:
1.
Класс — элемент класса;
2.
Свойство — значение;
3.
Пример элемента класса.
Выделяют
несколько классификаций семантических
сетей:
—
по количеству типов отношений (однородные
– с единственным типом отношений;
неоднородные – с различными типами отношений);
—
по типам отношений (бинарные – в
которых отношения связывают
два объекта; n-арные – отношения,
связывающие более двух понятий).
Наиболее
часто в семантических сетях
используются следующие отношения:
—
связи типа «часть-целое»;
—
функциональные связи;
—
количественные;
—
пространственные;
—
временные;
—
атрибутные связи;
—
логические связи.
Проблема
поиска решения в базе знаний типа
семантической сети сводится к задаче
поиска фрагмента сети, соответствующего
некоторой подсети, соответствующей
поставленному вопросу.
Основное
преимущество этой модели – в соответствии
современным представлениям об организации
долговременной памяти человека. Недостаток
модели – сложность поиска вывода на семантической
сети.
Под
фреймом понимается абстрактный
образ или ситуация. В психологии
и философии известно понятие
абстрактного образа.
Фреймом
называется также и формализованная модель
для отображения образа.
Различают
фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся
в базе знаний, и фреймы – экземпляры,
которые создаются для отображения
реальных ситуаций на основе поступающих
данных.
Модель
фрейма является достаточно универсальной,
поскольку позволяет отобразить все многообразие
знаний о мире через:
—
фреймы-структуры, для обозначения объектов
и понятий (заем, залог, вексель);
—
фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);
—
фреймы-сценарии (банкротство, собрание
акционеров, празднование именин);
—
фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий
режим устройства) и др.
Важнейшим
свойством теории фреймов является
заимствованное из теории семантических
сетей наследование свойств.
Основным
преимуществом фреймов как модели
представления знаний является способность
отражать концептуальную основу организации
памяти человека, а также ее гибкость и
наглядность.
В
представлении знаний выделяют формальные
логические модели, основанные на классическом
исчислении предикатов I порядка, когда
предметная область или задача описывается
в виде набора аксиом. Эта логическая модель
применима в основном в исследовательских
«игрушечных» системах, так как предъявляет
очень высокие требования и ограничения
к предметной области. В промышленных
же экспертных системах используются
различные ее модификации и расширения.
Модели
знаний – продукционная, фреймовая,
семантических сетей – обладают
практически равными возможностями
представления знаний. Дополнительно
каждая модель знаний обладает следующими
свойствами:
—
продукционная модель позволяет легко
расширять и усложнять множество правил
вывода;
—
фреймовая модель позволяет усилить вычислительные
аспекты обработки знаний за счет расширения
множества присоединенных процедур;
—
модель семантических сетей позволяет
расширять список отношений между вершинами
и дугами сети, приближая выразительные
возможности сети к уровню естественного
языка[4].
2.
Основные компоненты информационных технологий
экспертных систем
Основными
компонентами информационной технологии,
используемой в экспертной системе, являются:
интерфейс пользователя, база знаний,
интерпретатор, модуль создания системы[4].
Рис.1
Основные компоненты информационной технологии
экспертных систем
Рассмотрим
более подробно данные компоненты.
Пользователь
– специалист предметной области, для
которого предназначена система. Обычно
его квалификация недостаточно высока,
и поэтому он нуждается в помощи экспертной
системы.
Инженер
по знаниям – специалист в области
искусственного интеллекта, выступающий
в роли посредника между экспертом и базой
знаний.
Интерфейс
пользователя – комплекс программ,
реализующих диалог пользователя с
экспертной системой как на стадии
ввода информации и команд, так
и при получении выходной информации,
т.е. менеджер (специалист) использует
интерфейс для ввода информации и команд
в экспертную систему и получения выходной
информации из нее.
Команды
включают в себя параметры, направляющие
процесс обработки знаний. Информация
обычно выдается в форме значений,
присваиваемых определенным переменным.
Технология
экспертных систем предусматривает
возможность получать в качестве
выходной информации не только решение,
но и необходимые объяснения.
Различают
два вида объяснений:
•
объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь
в любой момент может потребовать
от экспертной системы объяснения своих
действий;
•
объяснения полученного решения
проблемы. После получения решения
пользователь может потребовать
объяснений того, как оно было получено.
Система
должна пояснить каждый шаг своих
рассуждений, ведущих к решению задачи.
Хотя технология работы с экспертной системой
не является простой, пользовательский
интерфейс этих систем является дружественным
и обычно не вызывает трудностей при ведении
диалога.
База
знаний – совокупность знаний предметной
области, реализованная на основе выбранной
модели представления знаний и записанная
на машинный носитель в форме, понятной
эксперту и пользователю.
Таким
образом, база знаний содержит факты, описывающие
проблемную область, а также логическую
взаимосвязь этих фактов.
Центральное
место в базе знаний принадлежит
правилам. Правило определяет, что
следует делать в данной конкретной
ситуации, и состоит из двух частей:
условия, которое может выполняться
или нет, и действия, которое следует
произвести, если условие выполняется.
Все используемые в экспертной системе
правила образуют систему правил, которая
даже для сравнительно простой системы
может содержать несколько тысяч правил.
Все виды знаний в зависимости от специфики
предметной области и квалификации проектировщика
(инженера по знаниям) с той или иной степенью
адекватности могут быть представлены
с помощью одной либо нескольких семантических
моделей. К наиболее распространенным
моделям относятся [4]:
—
логические;
—
продукционные;
—
фреймовые;
—
семантические сети.
Интерпретатор.
Это часть экспертной системы, производящая
в определенном порядке обработку знаний
(мышление), находящихся в базе знаний.
Технология
работы интерпретатора сводится к последовательному
рассмотрению совокупности правил (правило
за правилом). Если условие, содержащееся
в правиле, соблюдается, выполняется определенное
действие, и пользователю предоставляется
вариант решения его проблемы.
Кроме
того, во многих экспертных системах вводятся
дополнительные блоки: база данных, блок
расчета, блок ввода и корректировки данных.
Блок
расчета необходим в ситуациях,
связанных с принятием управленческих
решений. При этом важную роль играет
база данных, где содержатся плановые,
физические, расчетные, отчетные и другие
постоянные или оперативные показатели.
Блок
ввода и корректировки данных
используется для оперативного и
своевременного отражения текущих
изменений в базе данных.
Модуль
создания системы. Он служит для создания
набора (иерархии) правил. Существуют три
подхода, которые могут быть положены
в основу модуля создания системы: использование
алгоритмических языков программирования,
среды программирования и оболочек экспертных
систем.
К
числу инструментальных средств
программирования относятся языки
обработки символьной информации, наиболее
известными из которых являются Пролог
и ЛИСП. Пролог — язык высокого уровня,
ориентированный на использование методов
математической логики.
Основной
особенностью Пролога, отличающей его
от всех других языков, является декларативный
характер написанных на нем программ.
Языки программирования ЛИСП и Пролог
имеют встроенные механизмы для манипулирования
знаниями.
Для
разработки экспертных систем используются
также языки программирования общего
назначения: Си, Паскаль, Фортран и
др. Общим недостатком языков программирования
для создания экспертных систем являются:
—
большое время разработки готовой системы;
—
необходимость привлечения высококвалифицирован ых
программистов;
—
трудности модификации готовой системы.
Среды
программирования позволяют разработчику
не программировать некоторые или все
компоненты экспертной системы, а выбирать
их из заранее составленного набора[2].
Оболочка
экспертных систем представляет собой
готовую программную среду, которая
может быть приспособлена к решению
определенной проблемы путем создания
соответствующей базы знаний. В большинстве
случаев использование оболочек позволяет
создавать экспертные системы быстрее
и легче в сравнении с программированием.
Однако
необходимо, чтобы управляющие стратегии,
вложенные в процедуры вывода, а
также принятая модель представления
знаний подходили для данного приложения.
Это затрудняет выбор подходящей оболочки
экспертной системы и ее применение. Кроме
того, уже в процессе создания прикладной
системы может выясниться, что возможности,
заложенные в используемом инструментальном
средстве, не позволяют реализовать необходимые
процедуры вывода и представления знаний,
требующиеся для успешной работы системы
[5].
Заключение
Информационные
технологии прочно вошли в нашу жизнь.
Применение ЭВМ стало обыденным делом,
хотя совсем ещё недавно рабочее место,
оборудованное компьютером, было большой
редкостью. Информационные технологии
открыли новые возможности для работы
и отдыха, позволили во многом облегчить
труд человека.
Информационная
технология — это процесс, использующий
совокупность средств и методов сбора,
обработки и передачи данных для получения
информации нового качества о состоянии
объекта, процесса или явления.
Цель
информационной технологии — производство
информации для ее анализа человеком и
принятия на его основе решения по выполнению
какого-либо действия.
Наибольший
прогресс среди компьютерных информационных
систем отмечен в области разработки
экспертных систем.
Экспертная
система – это специальный программный
комплекс, аккумулирующий знания специалистов
в конкретной предметной области и обеспечивающий
пользователя возможностями: решения
широкого круга неформализуемых задач
в различных предметных областях, которые
до недавнего времени считались малодоступными
для использования вычислительной техники;
трансформирования опыта специалистов-эксперт в
в память компьютера путем создания
и развития базы знаний; достижения более
устойчивых результатов в решении задач
за счет исключения эмоциональных и других
факторов человеческой деятельности;
получения значительных доходов за счет
низкой стоимости эксплуатации системы
и привлечения менее квалифицированных
специалистов.
Экспертные
системы дают возможность менеджеру
или специалисту получать консультации
экспертов по любым проблемам, о
которых этими системами накоплены знания.
Назначение
экспертных систем заключается в
решении достаточно трудных для
экспертов задач на основе накапливаемой
базы знаний, отражающей опыт работы экспертов
в рассматриваемой проблемной области.
Достоинство
применения экспертных систем заключается
в возможности принятия решений в уникальных
ситуациях, для которых алгоритм заранее
не известен и формируется по исходным
данным в виде цепочки рассуждений из
базы знаний.
Главная
идея использования информационной
технологии экспертных систем заключается
в том, чтобы получить от эксперта его
знания и, загрузив их в память компьютера,
использовать всякий раз, когда в этом
возникнет необходимость. Все это делает
возможным использовать технологию экспертных
систем в качестве советующих систем.
Основными
компонентами информационной технологии,
используемой в экспертной системе,
являются: интерфейс пользователя,
база знаний, интерпретатор, модуль создания
системы.
Список
используемой литературы
1.
Вендров А.М. Проектирование программного
обеспечения экономических информационных
систем: Учебник. – М.: Финансы и статистика,
2004.
2.
Козырев А.А. Информационные технологии
в экономике и управлении: Учебник.
– СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2004.
3.
Корнеев И.К., Машурцев В.А. Информационные
технологии в управлении. М.: ИНФРА-М, 2001.
4.
Матвеев Л.А. Компьютерная поддержка
решений: Учебник. – СПб.: «Специальная
литература», 2005.
5.
Экономическая информатика / Под
ред. П.В. Конюховского и Д.Н.Колесова.
– СПб.: Питер, 2005.
и т.д……………..
