ід галузі штучного інтелекту - особливо дослідження і основну увагу в них дається абстрактним математичним проблемам або спрощеним різновидам справжніх проблем (іноді їх ім'я «іграшкові» проблеми), і мета продуктивності такої програми - збільшення рівня інтуїції або знімає методу. ЕС строго оголосили практичну спрямованість у науковій або комерційної області;
Одна з основних характеристик ЕС - її продуктивність, тобто швидкість отримання результату і її надійності (надійність). Програми досліджень штучного інтелекту можуть а не бути дуже швидкими, можливо узгодити і з існуванням в них відмов в окремих місцях розташування, оскільки це - інструмент дослідження замість програмного продукту.;
ЕС повинен володіти можливістю пояснити, чому таке рішення пропонується і доводити його обгрунтованість. Споживач повинен отримати всю інформацію, необхідну для цього, щоб бути гарантованим, що рішення це приймається не від стелі. На відміну від цього програми досліджень «зв'язуються» тільки з творцем, якого і настільки (найбільш ймовірно) знає, на якому базується його результат. ЕС це проектується, розраховуючи на взаємодію з різними споживачами, для яких його робота повинна бути прозорою.
1.2 Функції експертних систем
Придбання знань.
Придбання знань - це передача можливого досвіду вирішення проблеми від деякого джерела знань і перетворення його у вигляд, який дозволяє використовувати ці знання в програмі.
Передача пізнання виконується в ході досить багатьох твердих і обширних інтерв'ю між експертом в розробці ЕС (ми назвемо далі її інженера по знаннях), і експерт в певній галузі даних, здатної досить точно, щоб сформулювати досвід, доступний для цього. За існуючими оцінками такий метод можливо генерувати від двох до п'яти елементів пізнання (наприклад, правила впливу) в день. Звичайно, це дуже низька швидкість саме тому багато дослідників - істориків розглядає функцію збору пізнання як один з основних «критичних параметрів» техніки експертних систем.
Причин такої низької продуктивності предостатньо. Перерахуємо лише деякі з них:
Фахівці у вузькій області, як правило, говорять на власному жаргоні, який важко перетворити на нормальний «людський» мову. Але сенс вульгарного «слова» повністю не очевидний, саме тому додаткові питання для специфікації його логічного чи математичного значення потрібні багато. Наприклад, експерти у військовій стратегії говорять про агресивну демонстрації з зовнішньої військової міццю, але таким чином не можуть пояснити, чим така «агресивна» демонстрація відрізняється від демонстрації, які роблять не, переносять загрози;
Факти і принципи, базові багато специфічних областей пізнання експерта, не може бути точно сформульований з точки зору математичної теорії або рішучої моделі, які властивості - чітке поглиблення. Так, експерт у фінансовій області може знати, що достовірні події можуть стати причиною зростання або зниження цитат у фондовій біржі, але він чогось Вам не говорить точно про механізми, які призводять до такого результату, або про кількісну оцінку впливу цих факторів. Статистичні моделі можуть допомогти зробити загальний довгостроковий прогноз, але, як правило, такі методи не працюють відносно страв певних рухів на короткочасних антрактах;
