Экспертные системы. 
Модели знаний. 
Экспертные системы

Под экспертными системами понимается направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области.

Как правило, экспертные системы создаются для решения практических задач в некоторых узкоспециализированных областях. Экспертные системы были первыми разработками, которые смогли привлечь большое внимание к результатам исследований в области искусственного интеллекта.

Такие системы имеют одно большое отличие от других систем искусственного интеллекта: они не предназначены для решения каких-то универсальных задач. Экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях — областях.

Экспертное знание — это сочетание теоретического понимания проблемы и практических навыков ее решения, эффективность которых доказана в результате практической деятельности экспертов в данной области. Фундаментом экспертной системы любого типа является база знаний, которая составляется на основе экспертных знаний специалистов. Правильно выбранный эксперт и удачная формализация его знаний позволяет наделить экспертную систему уникальными и ценными знаниями. Врач, к примеру, хорошо диагностирует болезни и эффективно назначает лечение, не потому, что он обладает некими врожденными способностями, а потому что имеет качественное медицинское образование и большой опыт в лечении своих пациентов. Поэтому ценность всей экспертной системы как законченного продукта на 90% определяется качеством созданной базы знаний.

Эксперт предоставляет необходимые знания о тщательно отобранных примерах проблем и путей их решения. Инженер по знаниям, формализует всю полученную информацию в виде базы знаний и помогает программисту в написании экспертной системы.

Можно выделить следующие основные классы задач, решаемых экспертными системами: а) диагностика;

• б) прогнозирование;
• в) идентификация;
• г) управление;
• д) проектирование;
• е) мониторинг.

На сегодняшний день создано уже большое количество экспертных систем. С помощью них решается широкий круг задач, но исключительно в узкоспециализированных предметных областях. Эти области хорошо изучены и располагают наиболее четкими стратегиями принятия решений. Сейчас развитие экспертных систем приостановилось, и этому есть ряд причин:

• 1) передача экспертным системам «глубоких» знаний о предметной области является большой проблемой. Как правило, это является следствием сложности формализации знаний экспертов;
• 2) экспертные системы неспособны предоставить осмысленные объяснения своих рассуждений, как это делает человек. Экспертные системы всего лишь описывают последовательность шагов, предпринятых в процессе поиска решения.
• 3) отладка и тестирование любой компьютерной программы является достаточно трудоемким делом, но проверять экспертные системы особенно тяжело. Это является серьезной проблемой, поскольку экспертные системы применяются в таких критичных областях, как управление воздушным и железнодорожным движением, системами оружия и в ядерной промышленности.
• 4) экспертные системы обладают еще одним большим недостатком: они неспособны к самообучению. Для того, чтобы поддерживать экспертные системы в актуальном состоянии необходимо постоянное вмешательство в базу знаний инженеров по знаниям. Экспертные системы, лишенные поддержки со стороны разработчиков, быстро теряют свою значимость.

Несмотря на все эти ограничения и недостатки, экспертные системы уже доказали всю свою ценность и значимость во многих важных приложениях.