Instrumente pentru dezvoltarea de sisteme expert

Instrumente pentru dezvoltarea de sisteme expert. 5

Lista surselor utilizate. 11

Inteligența artificială este cea mai tânără direcție științifică. Aspectul său a fost pregătit de dezvoltarea puterii computerelor.







Inteligența artificială ocupă o poziție exclusivă. Aceasta se datorează următoarelor:

1. O parte a funcțiilor de programare este acum posibilă pentru transferul mașinii. În același timp, comunicarea cu mașina are loc într-o limbă apropiată de vorbire. În acest scop, în computer sunt așezate o vastă bază de cunoștințe, metode de soluționare, proceduri de sinteză, programe, precum și instrumente de comunicare, care permit utilizatorului să comunice cu ușurință cu computerul.

2. În legătură cu introducerea computerelor în toate sferele vieții umane, devine posibilă trecerea la tehnologia de procesare a informațiilor fără hârtie.

3. Dacă, mai devreme, producția a fost axată pe participarea obligatorie a unei persoane, în prezent sunt utilizate tehnologii fără pilot bazate pe robotizare și automatizare a sistemului de control.

4. Sistemele intelectuale încep acum să dețină o poziție de lider în proiectarea eșantioanelor de produse. Unele produse nu pot fi proiectate fără participarea lor.

Sisteme legate de sistemele de AI în prezent:

1. Sisteme de experți. Primele sisteme care au găsit o aplicație largă. Elementele lor sunt folosite în design, diagnostic, management și sisteme de jocuri. Ele se bazează pe introducerea cunoștințelor de specialiști cu înaltă calificare (experți) într-un calculator și dezvoltarea unui sistem special de utilizare a acestora.

2. Sisteme de comunicare în limbaj natural (este vorba de vorbire scrisă). Aceste sisteme permit prelucrarea textelor înrudite pe orice subiect într-o limbă naturală.

3. Sisteme de comunicare vocală. Constă din două părți:

· Sisteme de percepție a vorbirii

· Sisteme de reproducere a vorbelor.

4. Sisteme de prelucrare a informațiilor vizuale. Ele sunt utilizate în procesarea imaginilor aerospațiale, date provenite de la senzori, roboți și sisteme automate.

5. Sisteme de traducere automată. Limbile naturale ale comunicării umane sunt menite.

6. Sisteme de proiectare automată. Fără aceste sisteme, nici o întreprindere majoră de construcție a mașinilor nu poate face acest lucru.

Instrumente pentru dezvoltarea de sisteme expert

Sistemele de experți (ES) sunt sisteme de inteligență artificială (sisteme inteligente) destinate să abordeze sarcinile slab formalizate și slab structurate în anumite domenii problematice, pe baza cunoștințelor experților experți încorporați în acestea. În prezent, ES sunt introduse în diferite tipuri de activitate umană, unde utilizarea metodelor și modelelor matematice precise este dificilă sau chiar imposibilă. Acestea includ: medicină, instruire, suport decizional și management în situații complexe, aplicații de afaceri etc.

Principalele componente ale ES sunt bazele de date (DB) și cunoștințele (DB), blocurile de căutare, explicarea, extragerea și acumularea cunoștințelor, instruirea și organizarea interacțiunii cu utilizatorul. DB, BZ și blocul de căutare a soluției formează nucleul ES.

Sunt folosite diferite instrumente pentru a construi ES: limbi de programare universală, limbi de inteligență artificială, sisteme instrumentale și medii și sisteme de coajă. Sistemele Shell sunt cele mai simple mijloace de formalizare (autoformalizare) a cunoștințelor de specialitate, care practic nu necesită participarea intermediarilor în persoana unui inginer de cunoștințe sau a unui programator atunci când le utilizează. Inginerul de cunoștințe îi ajută pe expert să aleagă cea mai potrivită coajă pentru zona sa de probleme.

Există trei tipuri principale de sisteme expert:

• Sistemele de experți, executate sub formă de programe separate, într-o limbă algoritmică, baza de cunoștințe a căreia face parte direct din acest program. De regulă, astfel de sisteme sunt concepute pentru a rezolva probleme într-o singură zonă fixă. La construirea unor astfel de sisteme, se folosesc atât limbile de procedură tradiționale PASCAL, C, etc., cât și limbile de specialitate ale inteligenței artificiale LISP, PROLOG.

• - Cochilii de sistem Expert sunt un produs software care dispune de instrumente de reprezentare a cunoștințelor pentru anumite domenii. Sarcina utilizatorului nu este în programarea directă, ci în formalizarea și introducerea cunoștințelor folosind capabilitățile oferite de shell. Dezavantajul acestor sisteme poate fi considerat imposibilitatea acoperirii de către un sistem a tuturor ariilor existente. Exemplele sunt INTEREKSPERT, PC +, VP-Expert.

• - Generatoare de sisteme de experți - produse software puternice concepute pentru a obține cochilii orientate spre o reprezentare specială a cunoștințelor în funcție de domeniul în cauză. Exemple ale acestui soi sunt sistemele KEE, ART etc.

EXSYS sistem GURU și se referă la sistemele de producție de tip deductiv, în care sistemul GURU (în versiunea sa actuală, stații de lucru orientate) este, în esență, un mediu de instrument de sprijin de diferite moduri de aplicare ES construcție și care au dezvoltat suficient, procesarea de incertitudine. Acest sistem are ca scop diferite clase de utilizatori, în funcție de formarea lor în domeniul inteligenței artificiale și de programare, a dezvoltat o interfață cu statistici moderne baze de date și instrumente de calcul tabelar de colectare, și așa mai departe. D. Sistemul poate funcționa pe o varietate de platforme informatice care rulează sisteme de operare diferite, și are, de asemenea, suport pentru configurația rețelei.

Sistemul de experți Exsys este un sistem intelectual care poate fi folosit pentru a dezvolta o bază de cunoștințe în orice domeniu. În acest caz, cunoștințele sunt reprezentate sub forma regulilor de producție. Sistemul include instrumente pentru depanarea și testarea programului, editarea pentru modificarea cunoștințelor și a datelor.

În lista celor mai frecvente în prezent în străinătate sisteme expert și cochilii lor pot selecta următoarele elemente: INSIGT, ​​LOGIAN, NEXPERT, REGULA MASTER, KDS, PICON, CRAFT CUNOASTERE, KESII, S1, TIMM și altele.

Ca criterii de apreciere a posibilității creării unui sistem expert, trebuie remarcat următoarele:

1. - Nevoia de raționament simbolic, evident, nu are sens să dezvoltăm un sistem expert pentru calcule numerice, de exemplu, pentru transformările Fourier, integrarea, rezolvarea sistemelor de ecuații algebrice etc.

2. - Disponibilitatea experților competenți într-o gamă selectată de aspecte care sunt de acord să coopereze la crearea ES.

3. - Problema ar trebui să fie destul de importantă și relevantă. Acestea pot fi probleme care necesită un nivel ridicat de expertiză, sau simple, dar consumatoare de timp, verificări repetitive. Nu are sens să pierdem timpul rezolvând probleme care sunt rare și pot fi rezolvate de o persoană cu calificări obișnuite.







4. - Este necesar să se limiteze în mod clar gama de sarcini care urmează a fi rezolvate, adică zona subiectului este aleasă suficient de "îngustă" pentru a evita "explozia combinatorică" a cantității de informații necesare unei soluții competente a sarcinii.

5. - Este necesar un consens de experți cu privire la modul de rezolvare a sarcinilor, a faptelor care trebuie utilizate și a regulilor generale de luare a hotărârilor judecătorești. În caz contrar, este imposibil să extindeți baza de cunoștințe dincolo de limitele experienței unei persoane și să realizați o combinație de expertiză din mai multe domenii.

6. - Ar trebui să existe suficiente date inițiale pentru a testa eficiența sistemului expert în subiectul selectat

7. zone, astfel încât dezvoltatorii să poată fi convinși de atingerea unui anumit nivel de funcționare.

8. - Ar trebui să fie posibilă construirea treptată a sistemului. Baza de cunoștințe ar trebui extinsă și ajustată ușor, deoarece regulile se schimbă adesea odată cu apariția unor noi fapte.

Valoarea utilizării ES se manifestă în următoarele aspecte:

a) - În colectarea, specificarea rapidă, codificarea și diseminarea cunoștințelor de specialitate.

b) - Rezolvarea eficientă a problemelor a căror complexitate depășește capacitățile umane și pentru care expertiza este necesară în mai multe domenii.

c) - păstrarea celei mai vulnerabile valori a memoriei colective - colective.

Crearea de baze de cunoaștere deschide oportunități largi, care sunt cauzate de infailibilitatea și profunzimea inerentă calculatorului și de sinteza cunoștințelor experților. Dacă baza de cunoștințe combină informații cu privire la mai multe discipline, atunci un astfel de "aliaj" al cunoștințelor dobândește valoare suplimentară.

Sistemul expert rezolvă problema păstrării expertizei asociată cu pierderea de cei mai calificați experți, ca urmare a promovării lor, moartea, transferul la un alt loc de muncă sau de pensionare, și va face cunoștințe ușor accesibile celor care vor lua locul experților plecat.

Sistemul de experți VP-Expert este o cochilie "goală", bine dovedită și larg răspândită. aplicarea sa este posibilă pe computerele personale compatibile IBM cu sistem de operare MS DOS care au cel puțin 256 K de memorie RAM și adaptoare de afișaje grafice precum CGA, EGA sau HERKULES. O caracteristică importantă a shell-ului, extinderea semnificativă a capabilităților sale, este compatibilitatea cu fișierele create de dBASE II, dBASE III și dBASE III +.

Unul dintre pachetele cele mai dezvoltate pentru crearea unor sisteme expert fuzzy este pachetul multifuncțional CubiCalc. Aceasta nu este doar o coajă pentru crearea unor sisteme expert fuzzy complete, ci și un instrument pentru dezvoltarea de aplicații care utilizează logica fuzzy. Pachetul include un limbaj de programare destul de puternic CubiCalc's Expression Language (CEL). Sistemul oferă instrumente pentru depanarea pas cu pas a aplicațiilor dezvoltate. Foarte interesant este capacitatea de a converti proiectele în aplicații autonome sau DLL (Dynamic Link Library). De asemenea, pachetul vă permite să generați în limbajul C texte conținând algoritmi pentru operarea unui sistem expert fuzzy. Aceste texte pot fi apoi încorporate în aplicațiile utilizatorului.

CubiCalc stochează toate informațiile care descriu sistemul expert fuzzy care a fost creat ca un singur proiect. Proiectul conține definiția surselor de date de intrare și procedurile de procesare, regulile de inferență logică fuzzy, funcțiile de membru pentru seturile fuzzy utilizate și procedurile de prezentare a rezultatelor.

Sistemul HUGIN permite crearea unor sisteme de suport decizional în condiții de incertitudine bazate pe modelele zonei problematice. Sistemul vizează construirea de modele bazate pe teoria rețelei Bayesian și pe diagramele de influență. Sistemul poate fi utilizat pentru a crea sisteme expert într-o gamă largă de domenii problematice, inclusiv pentru a construi sisteme de suport decizional economic.

Sistemul HUGIN conține mediul grafic HUGIN Tool și biblioteca limbajului C (C ++) HUGIN API.

Abordarea Bayesiană, utilizată pentru a face față incertitudinilor cunoașterii, sugerează că este specificată o probabilitate a priori de a realiza o ipoteză, care este ulterior rafinată în ceea ce privește probabilitățile dovezii în favoarea sau împotriva ipotezei. Ca urmare a căutării unei soluții, se formează probabilitatea a posteriori a unei decizii.

Sistemul HUGIN construiește rețele bayesiene în procesul de găsire a unei soluții.

Rețelele bayesiene sunt un grafic aciclic direct, unde fiecare nod corespunde unei variabile care se modifică aleatoriu. Relațiile reflectă relația cauză-efect în aria subiectului. Ponderea rezultatului este estimată prin probabilitatea sa.

Rețelele de încredere Bayesiene sunt utilizate în acele zone care se caracterizează prin incertitudini moștenite. Această incertitudine poate apărea din cauza unei înțelegeri incomplete a subiectului; cunoașterea incompletă a subiectului sau când sarcina este caracterizată prin întâmplare.

Instrument complex pentru crearea de sisteme expert de timp real (pe un exemplu de mediu integrat g2-gensym corp SUA)

Istoria dezvoltării IP pentru crearea ES în timp real a început în 1985, când Lisp Machine Inc. a lansat sistemul Picon pentru computerele Symbolics. Acest lucru este de succes a condus la faptul că un grup de cei mai importanți dezvoltatori Picon în 1986 a format o companie privata Gensym, care în mod semnificativ prin dezvoltarea ideilor cuprinse în Picon, în 1988, a intrat pe piață cu G2 numit IP versiunea 1.0. În prezent, versiunea 4.2 este în funcțiune, iar versiunea 5.0 este pregătită pentru lansare.

Scopul principal al software-ului Gensym este de a ajuta întreprinderile să păstreze și să utilizeze cunoștințele și experiența celor mai talentați și calificați angajați în sisteme inteligente în timp real, care îmbunătățesc calitatea produselor, fiabilitatea și siguranța producției și reduc costurile de producție. Despre modul în care Gensym reușește să facă față acestei sarcini, cel puțin spune că astăzi deține 50% din piața globală a sistemelor expert utilizate în sistemele de management.

Cu o întârziere de la Gensym de 2-3 ani, alte companii au început să-și creeze IP-ul pentru ES RV. Din punctul de vedere al experților independenți NASA, care a efectuat un studiu cuprinzător de caracteristicile și capacitățile unora dintre aceste sisteme sunt în prezent cele mai avansate IP rămâne, fără îndoială, G2 (Gensym, Statele Unite ale Americii); următoarele locații cu o întârziere semnificativă (vândut capacitate mai mică de 50% G2) ocupă RTWorks - talarian Company (SUA), COMDALE / C (Comdale techn. - Canada), COGSYS (SC - Statele Unite ale Americii), Reguli Ilog (ILOG - Franța).

Clasele de sarcini pentru care sunt destinate sistemele G2 și similare:

monitorizarea în timp real;

sisteme de control de nivel superior;

sisteme de detectare a defectelor;

sistemele - consilierii operatorului;

Instrumentele lui Gensym reprezintă un pas evolutiv în dezvoltarea sistemelor tradiționale de experți, de la domenii statice la cele dinamice. O parte semnificativă a succesului companiei Gensym este asigurată de principiile de bază pe care le respectă în noile sale dezvoltări:

independența față de platforma de calcul;

bottom-up de compatibilitate cu versiunile anterioare;

capabilități universale, independente de rezolvarea problemei;

furnizarea unei baze tehnologice pentru sistemele aplicate;

mediu confortabil de dezvoltare;

căutarea de noi modalități de dezvoltare tehnologică;

arhitectura client-server distribuită;

Principalul avantaj al cochilie sistem expert G2 pentru utilizatorii ruși este abilitatea de a folosi ca o componentă de integrare care permite urmează să se deschidă interfețe și suport pentru o gamă largă de platforme informatice integrează cu ușurință de automatizare disparată existente într-un sistem de management integrat unic care să acopere toate aspectele activității industriale - de la formarea portofoliu de comenzi pentru procesarea controlului și expedierea produselor finite. Acest lucru este important mai ales pentru întreprinderile autohtone, hardware-ul și software-ul de parc, care a fost format în cea mai mare parte întâmplătoare, influențată de leagăne în economie.

Mai mult decât atât G2 de sistem, ca instrumente de dezvoltare de bază oferă o problemă complexă firmă Gensym / orientate-obiect extensii la punerea în aplicare rapidă a sistemelor dinamice complexe bazate pe limbaje grafice specializate, inclusiv blocuri de declarație parametrizate pentru reprezentarea componentelor de proces și sarcini tipice de prelucrare a informațiilor. Compania media Toolbox Gensym, grupate în orientare problemă, include toate etapele procesului de producție și este după cum urmează:

gestionarea inteligentă a producției - G2, Asistent diagnostic G2 (GDA), NeurOn-Line (NOL), Controlul procesului statistic (SPC), BatchDesign_Kit;

Planificare operațională - Setul de instrumente G2, G2 (GST), Packadge de programare dinamică (DSP);

dezvoltarea și modelarea proceselor de producție - G2, ReThink, BatchDesign_Kit;

gestionarea operațiunilor și a rețelelor corporative - G2, Fault Expert.

Am examinat câteva instrumente pentru dezvoltarea sistemelor AI. Crearea AI este o sarcină care necesită mult timp. Pentru AI complexă este necesar să se reprezinte domeniul de aplicare, bazele de date pentru procesare, experții pentru depanare, inginerii competenți și programatorii. Pentru a crea un AI simplu, este nevoie doar de abilitatea de a lucra cu un software de dezvoltare AI deja gata. Dar, odată cu creșterea computerizării și a puterii PC-urilor, putem vorbi despre apariția iminentă a unor astfel de tipuri de Inteligență Artificială care pot trece testul Turing, pot primi premii Löbner și vor fi indistinguizabile de toate ființele umane.







Articole similare

Pagina anterioară

Pagina următoare

Trimiteți-le prietenilor: