Экспертные и обучающиеся системы -> Экономика информатики -> Учебный материал -> Образование, сетевая экономика, методички, курсовой проект, экономический анализ

         Экспертные системы являются одним из основных приложений искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – это один из разделов информатики, в котором рассматриваются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые считаются интеллектуальными.
         Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах, которые способны решать творческие задачи, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти (базе знаний) системы. Системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого класса задач, к которым относятся так называемые частично структурированные или неструктурированные задачи (слабо формализуемые или неформализуемые задачи).
         Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида:
        Создающие управленческие отчеты (выполняющие обработку данных: поиск, сортировку, фильтрацию). Принятие решения осуществляется на основе сведений, содержащихся в этих отчетах.
       Разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.
       Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными или экспертными:
Модельные информационные системы предоставляют пользователю модели (математические, статистические, финансовые и т.д.), которые помогают обеспечить выработку и оценку альтернатив решения.
      Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив пользователем за счет создания систем, основанных на знаниях, полученных от специалистов - экспертов.
     Экспертные системы - это программы для компьютеров, аккумулирующие знания специалистов - экспертов в конкретных предметных областях, которые предназначены для получения приемлемых решений в процессе обработки информации. Экспертные системы трансформируют опыт экспертов в какой-либо конкретной отрасли знаний в форму эвристических правил и предназначены для консультаций менее квалифицированных специалистов.
     Известно, что знания существуют в двух видах: коллективный опыт, личный опыт. Если предметная область представлена коллективным опытом (например, высшая математика), то эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня и эти знания являются слабоструктурированными, то такая область нуждается в экспертных системах. Современные экспертные системы нашли широкое применение во всех сферах экономики.
      База знаний является ядром экспертной системы. Переход от данных к знаниям является следствием развития информационных систем. Для хранения данных применяются базы данных, а для хранения знаний – базы знаний. В базе данных, как правило, хранятся большие массивы данных с относительно небольшой стоимостью, а в базах знаний хранятся небольшие по объему, но дорогие информационные массивы.
     База знаний – это совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы их представления. Наполнение базы знаний является одной из самых сложных задач, которая связана с выбором знаний их формализацией и интерпретацией.
      Экспертная система состоит из:
      базы знаний (в составе рабочей памяти и базы правил), предназначенной для хранения исходных и промежуточных фактов в рабочей памяти (ее еще называют базой данных) и хранения моделей и правил манипулирования моделями в базе правил
     решателя задач (интерпретатора), который обеспечивает реализацию последовательности правил для решения конкретной задачи на основе фактов и правил, хранящейся в базах данных и базах знаний
     подсистемы пояснения, позволяет пользователю получить ответы на вопрос: «Почему система приняла такое решение?»
     подсистемы приобретения знаний, предназначенной как для добавления в базу знаний новых правил, так и модификации имеющихся правил.
     интерфейса пользователя, комплекса программ, реализующих диалог пользователя с системой на стадии ввода информации, и получения результатов.
      Экспертные системы отличаются от традиционных систем обработки данных тем, что в них, как правило, используется символьный способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решений. Для решения слабо формализуемых или неформализуемых задач более перспективными являются нейронные сети или нейрокомпьютеры.
      Основу нейрокомпьютеров составляют нейронные сети – иерархические организованные параллельные соединения адаптивных элементов – нейронов, которые обеспечивают взаимодействие с объектами реального мира так же, как и биологическая нервная система.
      Большие успехи использования нейросетей достигнуты при создании самообучающихся экспертных систем. Сеть настраивают, т.е. обучают, пропуская через нее все известные решения и добиваясь получения требуемых ответов на выходе. Настройка состоит в подборе параметров нейронов. Часто используют специализированную программу обучения, которая занимается обучением сети. После обучения система готова к работе.
      Если в экспертную систему ее создатели предварительно закладывают знания в определенной форме, то в нейронных сетях неизвестно даже разработчикам, как формируются знания в ее структуре в процессе обучении и самообучении, т.е. сеть представляет собой «черный ящик».
      Нейрокомпьютеры, как системы искусственного интеллекта, являются весьма перспективными и могут бесконечно совершенствоваться в своем развитии. В настоящее время системы искусственного интеллекта в форме экспертных систем и нейронных сетей находят широкое применение при решении финансово – экономических проблем.