м обробки знань, а не алгоритм рішення задачі. Тому застосування алгоритму обробки знань може призвести до отримання такого результату при вирішенні конкретної задачі, який не був передбачений. Більше того, алгоритм обробки знань заздалегідь невідомий і будується по ходу рішення задачі на підставі евристичних правил. Рішення завдання в ЕС супроводжується зрозумілими користувачеві поясненнями, якість одержуваних рішень зазвичай не гірше, а іноді і краще досягається фахівцями. У системах, заснованих на знаннях, правила, за якими вирішуються проблеми в конкретній предметній області, зберігаються в базі знань. Проблеми ставляться перед системою у вигляді сукупності фактів. p align="justify"> Якість ЕС визначається розміром і якістю бази знань (правил або евристик). Система функціонує в наступному циклічному режимі: вибір (запит) даних або результатів аналізів, спостереження, інтерпретація результатів, засвоєння нової інформації, висунення за допомогою правил тимчасових гіпотез і потім вибір наступної порції даних або результатів аналізів. Такий процес продовжується до тих пір, поки не надійде інформація, достатня для остаточного висновку. p align="justify"> У будь-який момент часу в системі існують три типи знань:
) Структуровані знання - статистичні знання про предметної області. Після того як ці знання виявлені, вони вже не змінюються. p align="justify">) Структуровані динамічні знання - змінні знання про предметної області. Вони оновлюються в міру виявлення нової інформації. p align="justify">) робочі знання - знання, що застосовуються для вирішення конкретного завдання або проведення консультації.
Всі перераховані вище знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опитування фахівців, які є експертами в конкретній предметній області, а потім систематизувати, організувати і забезпечити ці знання покажчиками, щоб згодом їх можна було легко витягти з бази знань. p align="justify"> Системи, засновані на знаннях, будуються за модульним принципом, що дозволяє поступово нарощувати їх бази знань.
Комп'ютерні системи, які можуть лише повторити логічний висновок експерта, прийнято відносити до ЕС першого покоління. Однак спеціалісту, вирішального інтелектуально складне завдання, явно недостатньо можливостей системи, яка лише імітує діяльність людини. Йому потрібно, щоб ЕС виступала в ролі повноцінного помічника і порадника, здатного проводити аналіз нечислових даних, висувати і відкидати гіпотези, оцінювати достовірність фактів, самостійно поповнювати свої знання, контролювати їх несуперечливість, робити висновки на основі прецедентів і, може бути, навіть породжувати рішення нових, що раніше не розглянутих завдань. Наявність таких можливостей є характерним для ЕС другого покоління, концепція яких почала розроблятися 9-10 років тому. Експертні системи, що відносяться до другого поколінню, називають партнерськими, або підсилювачами інтелектуальн...
