Агрегация контента и его обработка. Сборник статей по архитектуре распределенных систем и программной инженерии. Денис Александрович Кирьянов
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Агрегация контента и его обработка. Сборник статей по архитектуре распределенных систем и программной инженерии - Денис Александрович Кирьянов страница 4
2. экспертные системы требуют ввода данных от инженеров по знаниям, сбор данных очень сложен;
3. экспертная система может выбрать наиболее неподходящий метод решения той или иной задачи;
4. проблемы этики использования любых форм ИИ в настоящее время очень актуальны;
5. это закрытый мир со специфическими знаниями, в котором нет глубокого восприятия понятий и их взаимосвязей до тех пор, пока их не предоставит эксперт.
3. Архитектура экспертной системы в общем представлении
В общем виде экспертная система включает в себя следующие компоненты: базу знаний, механизм логического вывода, подсистему объяснений, подсистему приобретения знаний и интерфейс пользователя. Общая архитектура экспертной системы представлена на рисунке 1 [11, с. 75].
Рисунок 1. Архитектура экспертной системы
Высокоуровневую архитектуру экспертной системы, показанную на рисунке 1, можно объяснить следующим образом [11, с. 75—76]:
1. В базе знаний хранятся факты для обработки. Это информация о предметной области, введенная экспертами.
2. Механизм логического вывода – это интерпретатор правил, он обрабатывает текущую повестку, состоящую из списка запросов для выполнения.
3. Подсистема объяснений – это механизм, который объясняет пользователю рассуждения экспертной системы при решении задачи.
4. Подсистема приобретения знаний используется для получения информации от пользователя в автоматическом режиме. На данном этапе используются различные методы описания входных данных, такие как описание процессов функционирования, опросы и результаты научных наблюдений.
5. Интерфейс пользователя переводит правила из внутреннего представления в понятный пользователю вид.
4. Классификация экспертных систем
Экспертные системы принято разделять на четыре класса по принципу их работы, включая экспертные системы на основе правил, фреймов, нечеткой логики и нейронных сетей [10, с. 203].
4.1. Экспертные системы, основанные на правилах
Системы, основанные на правилах, преобразуют знания человека-эксперта в формат, подходящий для использования в автоматизированной системе с использованием набора утверждений, т. е. фактов, и набора правил, воплощающих эти знания [18, 19]. Правила задаются в форме ЕСЛИ – ТО. Подобные экспертные системы очень популярны в медицине [20—27]. В исследовании [28] описан унифицированный фреймворк для построения подобных экспертных систем, в котором формализуются операции генерации, упрощения и представления правил.
4.2. Экспертные системы, основанные на фреймах
Фреймовые экспертные системы [29—32] функционируют на основе так называемых фреймов, представляющих СКАЧАТЬ