Для создания экспертных систем.

Цель работы: знакомство с оболочкой GURU.EXE для создания и редактирования экспертных систем с использованием диалогового режима работы и выработка соответствующих умений и навыков.

Используемое программное обеспечение: GURU.EXE.

Теоретические сведения

Под экспертной системой понимается система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом работы, способная предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи, а также пояснить ход рассуждений в понятной для спрашивающего форме.

При создании своих пользовательских экспертных систем на каком-нибудь языке высокого уровня программист сталкивается с тем, что разработка интерфейса программы, реализация ее системных функций требуют больших затрат времени, чем создание самого набора правил экспертной системы. Для того чтобы разгрузить разработчика экспертных систем от такой работы, существуют специальные инструментальные средства (оболочки) экспертных систем. Такие инструментальные средства есть в экспертных системах MYCIN, GURU, LEONARDO, DENDRAL и др.

Характеристики экспертных систем: интерфейс пользователя, машина логических выводов и хранимые экспертизы.

Интерфейс пользователя описывает отношения между пользователем и системой. Пользователь ставит задачу, а машина должна ее выполнить или объяснить, почему нельзя ее выполнить.

Машина логических выводов - это программное обеспечение, которое можно использовать при решении задач путей аргументации.

Хранимые экспертизы - это набор правил, отображающих знания. В каждом правиле есть посылка (IF) и заключение (THEN).

Если машина логических выводов признает посылку верной, то и заключение будет верным.

Модели представления знаний

Любая предметная область характеризуется своим набором понятий и связей между ними, своими законами, связывающими между собой объекты данной предметной области, своими процессами, событиями. И конечно, каждая предметная область имеет свои, специфические методы решения задач. Знания о предметной области и способах решения в ней задач весьма разнообразны. Возможны различные классификации этих знаний.

В общем случае знания подразделяются на:

- процедурные знания описывают последовательности действий, которые могут использоваться при решении задач. Это, например, программы для ЭВМ, словесные записи алгоритмов, инструкция по сборке некоторого изделия;

- декларативные знания - это все знания, не являющиеся процедурными, например статьи в толковых словарях и энциклопедиях, формулировки законов в физике, химии и других науках и т.п. В отличие от процедурных знаний, отвечающих на вопрос: как сделать X, декларативные знания отвечают, скорее, на вопросы: что есть X или какие связи имеются между Х и Y, почему X и т.д.

Языки представления знаний можно разделить на типы по формальным моделям представления знаний, которые лежат в их основе:

- продукционная;

- семантические сети;

- фреймовая;

- нейронные сети;

- основы нечетких множеств;

- формально-логические.

Рассмотрим подробнее продукционную модель представления знаний.

Она основана на определенных правилах и позволяет представить знания в виде предложения типа: