Ограничения в применение экспертных систем

Даже лучшие из существующих ЭС, которые эффективно функционируют как на больших, так и на мини-ЭВМ, имеют определенные ограничения по сравнению с человеком-экспертом.

Большинство ЭС не вполне пригодны для применения конечным пользователем. Если вы не имеете некоторого опыта работы с такими системами, то у вас могут возникнуть серьезные трудности. Многие системы оказываются доступными только тем экспертам, которые создавали из базы знаний.
Вопросно-ответный режим, обычно принятый в таких системах, замедляет получение решений. Например, без системы MYCIN врач может (а часто и должен) принять решение значительно быстрее, чем с ее помощью.
Навыки системы не возрастают после сеанса экспертизы.
Все еще остается проблемой приведение знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию.
ЭС не способны обучаться, не обладают здравым смыслом. Домашние кошки способны обучаться даже без специальной дрессировки, ребенок в состоянии легко уяснить, что он станет мокрым, если опрокинет на себя стакан с водой, однако если начать выливать кофе на клавиатуру компьютера, у него не хватит “ума” отодвинуть ее.
ЭС неприменимы в больших предметных областях. Их использование ограничивается предметными областями, в которых эксперт может принять решение за время от нескольких минут до нескольких часов.
В тех областях, где отсутствуют эксперты (например, в астрологии), применение ЭС оказывается невозможным.
Имеет смысл привлекать ЭС только для решения когнитивных задач. Теннис, езда на велосипеде не могут являться предметной областью для ЭС, однако такие системы можно использовать при формировании футбольных команд.
Человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции или здравому смыслу, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги таких задач.
Системы, основанные на знаниях, оказываются неэффективными при необходимости проведения скрупулезного анализа, когда число “решений” зависит от тысяч различных возможностей и многих переменных, которые изменяются во времени. В таких случаях лучше использовать базы данных с интерфейсом на естественном языке.

Классификация

Экспертные системы как любой сложный объект можно определить только совокупностью характеристик. Выделим следующие характеристики ЭС:

Назначение

Назначение определяется следующей совокупностью параметров:

o цель создания ЭС — для обучения специалистов, для решения задач, для автоматизации рутинных работ, для тиражирования знаний экспертов и т.п.;

o основной пользователь — не специалист в области экспертизы, специалист, учащийся.

Проблемная область

Проблемная область может быть определена совокупностью параметров:

o С точки зрения пользователя, предметную область можно характеризовать описанием области в терминах пользователя, включающим наименование области, перечень и взаимоотношение подобластей и т.п., а задачи, решаемые существующими ЭС, — их типом.

Обычно выделяют следующие типы задач:
— интерпретация символов или сигналов — составление смыслового описания по входным данным;
— предсказание — определение последствий наблюдаемых ситуаций;
— диагностика — определение состояния неисправностей, заболеваний по признакам (симптомам);
— конструирование — разработка объекта с заданными свойствами при соблюдении установленных ограничений;
— планирование — определение последовательности действий, приводящих к желаемому состоянию объекта;
— слежение — наблюдение за изменяющимся состоянием объекта и сравнение его показателей с установленными или желаемыми;
— управление — воздействие на объект для достижения желаемого поведения.

o С точки зрения разработчика целесообразно выделять статические и динамические предметные области.

Предметная область называется статической, если описывающие ее исходные данные не изменяются во времени (точнее рассматриваются как не изменяющиеся за время решения задачи). Статичность области означает неизменность описывающих ее исходных данных. Если исходные данные, описывающие предметную область, изменяются за время решения задачи, то предметную область называют динамической.

Глубина анализа проблемной области

По степени сложности структуры ЭС делят на

o поверхностные

o глубинные. Поверхностные ЭС представляют знания об области экспертизы в виде правил (условие — действие). Глубинные ЭС, кроме возможностей поверхностных систем, обладают способностью при возникновении неизвестной ситуации определять с помощью некоторых общих принципов, справедливых для области экспертизы, какие действия следует выполнять.

Тип используемых методов и знаний.

По типу используемых методов и знаний ЭС делят на

o традиционные

Традиционные ЭС используют в основном неформализованные методы инженерных знаний и неформализованные знания, полученные от экспертов.

o гибридные

Гибридные ЭС используют и методы инженерии знаний, и формализованные методы, а также данные традиционного программирования и математики.
Сейчас говорят о трех поколениях ЭС. К первому поколению следует относить статические поверхностные ЭС, ко второму — статические глубинные ЭС (иногда ко второму поколению относят гибридные ЭС), а к третьему — динамические ЭС (вероятно, они, как правило, будут глубинными и гибридными).

Класс системы

В последнее время выделяются два больших класса ЭС (существенно отличающихся по технологии их проектирования), которые условно можно назвать простыми и сложными ЭС. Простая ЭС может быть охарактеризована следующими основными показателями: поверхностная ЭС; традиционная ЭС (реже гибридная); выполненная на персональной ЭВМ. Сложная ЭС может быть охарактеризована следующими показателями: глубинная ЭС; гибридная ЭС: выполненная либо на символьной ЭВМ, либо на мощной универсальной ЭВМ, либо на интеллектуальной рабочей станции.

Стадия существования
Инструментальные средства

На стадии эксплуатации ЭС используются совместно с CAE-system и обеспечивают интеллектуальную поддержку технического обслуживания сложных систем.

В заключение следует отметить, что единую классификацию всех существующих на сегодня ИтС для ЭС провести достаточно сложно, так как, с одной стороны, можно выделить большое количество специфических характеристик ИтС, а с другой стороны, у разных авторов существуют значительные различия в терминологии обозначения одних и тех же вещей.

Статьи к прочтению:

AIML-2-1-10 Применение экспертных систем

Похожие статьи: