- користувач веде діалог з ЕС, повідомляючи їй відомості про поточну завданню і отримуючи рекомендації ЕС. Наприклад, на основі відомостей про фізичний стан хворого ЕС ставить діагноз у вигляді переліку захворювань, найбільш вірогідних за даних симптомах.
Класифікація Експертних систем по розв'язуваної задачі
В· Інтерпретація даних
В· Діагностування
В· Моніторинг
В· Проектування
В· Прогнозування
В· Зведене Планування
В· Навчання
В· Управління
В· Ремонт
В· Налагодження
Класифікація Експертних систем по зв'язку з реальним часом
В· Статичні ЕС
В· Квазідінаміческіе ЕС
В· Динамічні ЕС
Етапи розробки Експертних систем
В· Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів.
В· Етап вилучення знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються використовувані поняття та їх взаємозв'язку, визначаються методи розв'язання задач.
В· Етап структурування знань - вибираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуються основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення і маніпулювання знаннями.
В· Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань розділяють на витяг знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і подання знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером по знаннях на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
В· Реалізація ЕС - створюється один або декількох прототипів ЕС, вирішальні необхідні завдання.
В· Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.
Найбільш відомі/поширені ЕС
В· CLIPS - вельми популярна ЕС (public domain)
В· OpenCyc - потужна динамічна ЕС з глобальної онтологічної моделлю і підтримкою незалежних контекстів
В
Експертна система Cyc
В
Cyc - проект зі створення об'ємної онтологічної бази знань, що дозволяє програмам вирішувати складні завдання з області штучного інтелекту на основі логічного висновку і залучення здорового сенсу.
Проект розпочав Дуглас Ленат в 1984 році в Microelectronics and Computer Technology Corporation. Назва В«CycВ» (утворене від В«encyclopediaВ» вимовляється В«ЦикВ») є зареєстрованою торговою маркою компанії Cycorp, Inc в Остіні, якою управляє Ленат і створеної для розробки Cyc. База знань є власністю компанії, однак невелика частина бази, призначена для встановлення загального словника для програм автоматичного міркування, була випущена як OpenCyc під відкритою ліцензією. Пізніше, Cyc стала доступною для дослідників ІІ під спеціальною дослідницької ліцензією як ResearchCyc. p> Типовим прикладом знань у базі є В«Всяке дерево є рослиноюВ» і В«Рослини смертні В». Якщо запитати В«вмирають чи дерева?В», Машина логічного висновку може зробити очевидний висновок і дати правильну відповідь. База Знань (англ. Knowledge Base або KB) містить більше мільйона занесених туди людьми тверджень, правил і загальновживаних ідей. Вони формулюються на мові CycL, який заснований на обчисленні предикатів і має схожий з Ліспі синтаксис. Англомовні користувачі жартують що вони В«велосипедистиВ» (від англ. cyclist - велосипедист).
Велика частина сьогоднішньої роботи в проекті Cyc все ще пов'язана з інженерією знань - опис фактів про навколишній світ вручну і реалізація ефективних механізмів логічного висновку на основі цих знань. Однак ведеться робота над тим, щоб дати системі Cyc можливість самостійно спілкуватися з користувачами на природній мовою, і над прискоренням процесу поповнення бази за допомогою машинного навчання.
Опис Бази Знань, термінологія
Концепції в Cyc називаються константами . Імена констант починаються з необов'язкових символів В«# $В» і чутливі до регістру. Існують константи для:
В· Окремих елементів, які називаються individual , наприклад # $ BillClinton або # $ France. p> В· Сукупностей ( Collections ) таких, як наприклад, # $ Tree-ThePlant (до якої входять всі дерева) або # $ EquivalenceRelation (в якій містяться всі відносини еквівалентності). Член сукупності називається примірником даної колекції. p> В· Функцій істинності ( Truth Functions ) які можна застосовувати до однієї або декільком концепціям і повертають значення...
