Страница 86

Страница 86: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

Таблица 6.1.

 Отличия систем ИИ от обычных программных систем

Характеристика

программирование

Программирование в СИИ

Традиционное

Тип обработки

Символьная

Числовая

Методы

Эвристический приск

Алгоритм

Задание шагов решения

Неявное

Точное

Искомое решение

Удовлетворительное

Оптимальное

Управление и данные

Перемешаны

Разделены

Знания

Неточные

Точные

Модификации

Частые

Редкие

Но ввиду все возрастающего использования систем ИИ в конкретных приложениях, к ним начинают предъявляться практически те лее требования, что и к традиционным программным комплексам и системам. В связи с этим становится весьма актуальной поддержка жизненного цикла программ в ИИ. К основным этапам в этом случае относятся инженерия требований, тестирование на прототипах и сопровождение.

Как и в случае обычных программных систем, разработка системы ИИ должна начинаться с формулирования полных, непротиворечивых и однозначных требований к ней [Basil! et al., 1984]. При проектировании должны использоваться принципы технологии разработки ПО — такие, например, как сокрытие информации, локализация и модульность. Предполагается, что система должна проектироваться как композиция уровней. Любой уровень должен быть чувствителен лишь к нижележащим уровням. Такое проектирование упрощает не только реализацию, но и тестирование.

Тестирование ПО ИИ отличается от тестирования обычных систем, так как для первых характерно недетерминированное поведение вследствие использования стратегии разрешения конфликтов, зависящей от параметров периода исполнения программы. Поэтому единственным эффективным способом тестирования систем ИИ является прототипизация.

Фаза сопровождения, включающая выполнение самых различных модификаций системы, является важнейшим этапом процесса разработки любой системы, но имеет свою специфику для систем ИИ. Здесь база знаний — наиболее динамичный компонент и меняется в течение всего жизненного цикла. Поэтому сопровождение интеллектуальных систем — серьезная проблема. Но именно вопросам сопровождения уделяется мало внимания, хотя в обычном программировании имеются средства, которые могли бы быть адаптированы и для случая ПО ИИ. Это, например, системы управления версиями, системы управления конфигурацией и системы модифицирующих запросов.

Таким образом, создание ПО систем, основанных на знаниях, имеет как общие моменты с разработкой традиционных систем ПО, так и свою специфику, которая явным образом должна отражаться в соответствующих моделях жизненного цикла.

В недавнем прошлом полигоном для создания и испытания таких моделей являлись экспертные системы (ЭС).

В ходе работ по созданию ЭС практически сложилась определенная технология, включающая следующие основные этапы: идентификацию, концептуализацию, формализацию, реализацию и тестирование [Попов, 1987; Уотерман, 1989]. На этапе идентификации определяются задачи, подлежащие решению, выявляются цели разработки, ресурсы, наличие экпертов, готовых и способных передать свои знания проектируемой ЭС, категории и требования будущих пользователей. Концептуализация необходима для проведения содержательного анализа предметной области, в процессе которого выделяются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач, и подробно обсуждалась в предыдущих главах.

На этапе формализации определяются способы представления всех типов знаний, специфицируются выделенные ранее понятия, фиксируются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, и оцениваются полученные результаты.

Этап реализации предполагает создание программной обстановки, в которой будет функционировать будущая система, и наполнение экспертом базы знаний, а на этапе тестирования эксперт и инженер по знаниям в интерактивном режиме, используя, в частности, объяснения, проверяют компетентность ЭС. В заключение на этапе тестирования проверяется пригодность ЭС для конечных пользователей.

Понятно, что процесс создания ЭС не сводится к строгой последовательности выполнения вышеперечисленных этапов. В ходе разработки происходят многочисленные возвраты к предыдущим этапам и решения, принятые там, пересматриваются. Все это существенно снижает общую эффективность разработки конкретной системы и позволяет сделать вывод о том, что модель жизненного цикла, соответствующая такой технологии, имеет мало шансов на промышленное использование.

Это, конечно, не означает, что ЭС, разработанные в рамках такой методологии, практически бесполезны или их проектирование вообще невозможно. Обычно таким образом создаются небольшие автономно функционирующие ЭС первого поколения.

Промышленная технология создания ЭС включает три фазы (или, если быть точнее, технологии): проектирование, реализацию и внедрение. Жизненный цикл разработки, охватываемый этой технологией или совокупностью технологий, состоит из 6 этапов: исследование выполнимости проекта;разработка общей концепции ЭС;разработка и тестирование серии прототипов;разработка и испытание головного образца; разработка и проверка расширенных версий системы; привязка системы к реальной рабочей среде.

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 86: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем