Стр. 9 - СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Упрощенная HTML-версия
7
СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ
ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ И МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО
АНАЛИЗА ДАННЫХ
1.1.
Традиционные подходы к представлению и приобретению знаний
в интеллектуальных системах
1.1.1.
Общие сведения об экспертных системах
Экспертные системы возникли в результате развития и применения на прак-
тике методов
искусственного интеллекта
(
ИИ) – совокупности научных дис-
циплин, изучающих методы решения плохо формализуемых задач творческого
характера с использованием вычислительной техники. Область ИИ развивается
уже полвека. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач,
актуальных и сегодня: автоматическое доказательство теорем, распознавание
образов, машинный перевод, планирование действий автоматов, алгоритмы ло-
гических игр. В начале восьмидесятых годов XX века сформировалось самостоя-
тельное направление в исследованиях по искусственному интеллекту, получив-
шее название "экспертные системы". Применительно к данной дисциплине ис-
пользуют также термин "инженерия знаний", введенный Е. Фейгенбаумом как
"
привнесение принципов и инструментария исследований из области искусст-
венного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих зна-
ний экспертов"
. Исследователи в области ЭС разрабатывают программы,
позволяющие решать трудные для молодого специалиста задачи с результатом,
не уступающим по качеству решениям эксперта. ЭС помогают проводить анализ,
давать консультации, ставить диагноз. Их главным достоинством является воз-
можность накопления, сохранения и тиражирования знаний. Для знакомства с об-
ластью ЭС можно обратиться к работам
,
и
.
Системы искусственного интеллекта отличаются от традиционных систем
обработки данных тем, что в них в основном используются символьный способ
представления информации и эвристический поиск решения, результаты работы
которого могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Задачи,
решаемые с помощью ЭС, обладают такими особенностями, как ошибочность,
неполнота и противоречивость исходных данных и знаний о проблемной облас-
ти, а также большое число параметров, учитываемых при поиске решения. В на-
стоящее время технология экспертных систем используется для решения задач
диагностики, планирования, предсказания, управления, обучения в таких при-
кладных областях, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергети-
ка, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное де-
ло, химия, образование, телекоммуникации и связь и др. До 80-х годов XX века
успехи в области ИИ заключались в демонстрации пригодности систем искусст-
