зованих областях, де велику роль грають знання «бувалих» фахівців. Експертні системи були першими розробками, які змогли залучити велику увагу до результатів досліджень в галузі штучного інтелекту.
Експертні системи мають одне велике відміну від інших систем штучного інтелекту: вони не призначені для вирішення якихось універсальних завдань, як наприклад нейронні мережі або генетичні алгоритми.
Експертні системи призначені для якісного вирішення завдань у певній розробниками області, в рідкісних випадках - областях.
Першу експертну систему, яку назвали Dendral, розробили в Стенфорді в кінці 1960-х р.р. Ця була експертна система, яка визначає будову органічних молекул за хімічними формулами і спектрографическим даними про хімічних зв'язках в молекулах.
Експертна система Mycin, розроблена в тому ж Стенфорді в середині 1970-х р.р., однією з перших звернулася до проблеми прийняття рішень на основі ненадійної або недостатньої інформації. Усі міркування експертної системи Mycin були засновані на принципах керуючої логіки, що відповідають специфіці предметної області. Багато методики розробки експертних систем, що використовуються сьогодні, були вперше розроблені в рамках проекту Mycin.
На сьогоднішній день створено вже велику кількість експертних систем. За допомогою них вирішується широке коло завдань, але виключно в вузькоспеціалізованих предметних областях. Як правило, ці області добре вивчені і розташовують більш менш чіткими стратегіями прийняття рішень. Зараз розвиток експертних систем дещо припинилося, і цьому є ряд причин:
· Передача експертним системам «глибоких» знань про предметну область є великою проблемою. Як правило, це є наслідком складності формалізації евристичних знань експертів.
· Експертні системи нездатні надати осмислені пояснення своїх міркувань, як це робить людина. Як правило, експертні системи всього лише описують послідовність кроків, зроблених в процесі пошуку рішення.
· Налагодження і тестування будь-якої комп'ютерної програми є досить трудомісткою справою, але перевіряти експертні системи особливо важко. Це є серйозною проблемою, оскільки експертні системи застосовуються в таких критичних областях, як управління повітряним і залізничним рухом, системами зброї та в ядерній промисловості.
· Експертні системи володіють ще одним великим недоліком: вони нездатні до самонавчання. Для того, щоб підтримувати експертні системи в актуальному стані необхідно постійне втручання в базу знань інженерів по знаннях. Експертні системи, позбавлені підтримки з боку розробників, швидко втрачають свою затребуваність.
.8 Система підтримки прийняття рішень
Система підтримки прийняття рішень (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) - комп'ютерна автоматизована система, метою якої є допомога людям, що приймають рішення в складних умовах для повного і об'єктивного аналізу предметної діяльності. СППР виникли в результаті злиття управлінських інформаційних систем і систем управління базами даних.
Для аналізу та виробок пропозицій в СППР використовуються різні методи. Наприклад:
· інформаційний пошук,
· інтелектуальний аналіз даних,
