Страница 22

Страница 22: 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

Формализация

Строится формализованное представление концепций предметной области на основе выбранного языка представления знаний (ЯПЗ). Традиционно на этом этапе используются:

• логические методы (исчисления предикатов 1-го порядка и др.);

• продукционные модели (с прямым и обратным выводом);

• семантические сети;

• фреймы;

• объектно-ориентированные языки, основанные на иерархии классов, объектов.

Подпись: Формализация знаний — разработка базы знаний на языке представления знаний, который, с одной стороны, соот-ветствует структуре поля знаний, а с другой — позволяет реализовать прототип системы на следующей стадии программной реализации.

Все чаще на этой стадии используется симбиоз языков представления знаний, например, в системе ОМЕГА [Справочник по ИИ, 1990] — фреймы + семантические сети + полный набор возможностей языка исчисления предикатов. Средняя продолжительность 1-2 месяца. Подробно см. в главах 3, 4.

Реализация

Создается прототип экспертной системы, включающий базу знаний и остальные блоки, при помощи одного из следующих способов:

• программирование на традиционных языках типа Pascal, C++ и др.;

• программирование на специализированных языках, применяемых в задачах искусственного интеллекта: LISP [Хювянен, Сеппянен, 1991], FRL [Байдун, Бунин, 1990], SMALLTALK [Справочник по ИИ, 1990] и др.;

• использование инструментальных средств разработки ЭС типа СПЭИС [Ковригин, Перфильев, 1988], ПИЭС [Хорошевский, 1993], G2 [Попов, Фоминых, Кисель, 1996];

• использование «пустых» ЭС или «оболочек» типа ЭКСПЕРТ [Кирсанов, Попов, 1990], ФИАКР [Соловьев, Соловьева, 1989] и др.

Подпись: Реализация — разработка программного комплекса, демонстрирующего жизнеспособность подхода в целом. Чаще всего первый прототип отбрасывается на этапе реализации действующей ЭС.Средняя продолжительность 1-2 месяца. Более подробно эти вопросы рассматриваются в главе 6.

Тестирование

Оценивается и проверяется работа программ прототипа с целью приведения в соответствие с реальными запросами пользователей. Прототип проверяется на:

• удобство и адекватность интерфейсов ввода/вывода (характер вопросов в диалоге, связность выводимого текста результата и др.);

• эффективность стратегии управления (порядок перебора, использование нечеткого вывода и др.);

• качество проверочных примеров;

• корректность базы знаний (полнота и непротиворечирость правил).

Подпись: Тестирование — выявление ошибок в подходе и реализации прототипа и выработка рекомендаций по доводке системы до-промышленного варианта.

Средняя продолжительность 1-2 недели.

2.4.4. Развитие прототипа до промышленной ЭС

При неудовлетворительном функционировании прототипа эксперт и инженер по знаниям имеют возможность оценить, что именно будет включено в разработку окончательного варианта системы.

Если первоначально выбранные объекты или свойства оказываются неподходящими, их необходимо изменить. Можно сделать оценку общего числа эвристических правил, необходимых для создания окончательного варианта экспертной системы. Иногда [Хювянен, Сеппянен, 1991] при разработке промышленной и/ или коммерческой системы выделяют дополнительные этапы для перехода (табл. 2.1).

демонстрационный прототип ® действующий прототип ® промышленная система ® коммерческая система

Однако чаще реализуется плавный переход от демонстрационного прототипа к промышленной системе, при этом, если программный инструментарий был выбран удачно, не обязательно даже переписывать окончательный вариант другими программными средствами.

Понятие же коммерческой системы в нашей стране входит в понятие «промышленный программный продукт», или «промышленная ЭС» (в этой работе).

Основная работа на данном этапе заключается в существенном расширении базы знаний, то есть в добавлении большого числа дополнительных правил, фреймов, узлов семантической сети или других элементов знаний. Эти элементы знаний обычно увеличивают глубину системы, обеспечивая большее число правил для трудно уловимых аспектов отдельных случаев. В то же время эксперт и инженер по знаниям могут увеличить базу знаний системы, включая правила, управляющие дополнительными подзадачами или дополнительными аспектами экспертной задачи (метазнания).

Таблица 2.1.

Переход от прототипа к промышленной экспертной системе

Система

Описание

Демонстрационный прототип ЭС

Система решает часть задач, демонстрируя жизнеспособность подхода (несколько десятков правил или понятий)

Исследовательский прототип ЭС

Система решает большинство задач , но неустойчива в работе и не полностью проверена (несколько сотен правил или понятий)

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 22: 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