SYSTEM DORADCZY (EKSPERTOWY) " procedury sterowania dialogiem  procedury wejścia/wyjścia umożliwiają formułowanie
zadań przez użytkownika i przekazywanie rozwiązania przez program;
Jest programem komputerowym zaprojektowanym do modelowania sposobu
" procedury umożliwiające rozszerzenie oraz modyfikację wiedzy  pozyskiwanie wiedzy.
rozwiązania problemu przez człowieka.
Procedury Procedury Procedury
Systemy ekspertowe, jako pierwsze spośród wielu dyscyplin sztucznej inteligencji,
wnioskowania sterowania objaśniania
dialogiem
znalazły szerokie zastosowanie praktyczne. Są one w zasadzie zorganizowane w ten sposób,
że wiedza dotycząca danej dziedziny jest odseparowana od reszty systemu. Stosowanie
systemów ekspertowych umożliwia polepszenie jakości produkowanych wyrobów,
Baza danych Baza danych
Baza
osiągniecie znacznych oszczędności, zwiększenie wydajności pracy a dzięki temu
stałych zmiennych
wiedzy
zmniejszenie zatrudnienia. Mogą one być także wykorzystane do sterowania różnych
obiektów w czasie rzeczywistym, a także do rozwiązywania tzw. trudnych problemów.
Procedury
Systemy ekspertowe są związane z pozyskiwaniem i przetwarzaniem wiedzy.
aktualizacji
bazy wiedzy
Dziedzina ta nazywa się inżynierią wiedzy. Są one przeważnie oparte na technice
symbolicznego przetwarzania informacji. Dzięki odseparowaniu mechanizmu wnioskowania
Rys. Główne elementy systemu doradczego
od bazy wiedzy uzyskuje się możliwość łatwej modyfikacji systemu oraz przyspieszenie
procesu tworzenia nowych systemów. Określenie  system doradczy może być zastosowane
ETAPY BUDOWY SYSTEMU DORADCZEGO
do dowolnego programu komputerowego, który na podstawie szczegółowej wiedzy może
1  zidentyfikowanie problemu
wyciągnąć wnioski i podejmować decyzję, działając w sposób zbliżony do procesu
2  analiza możliwości rozwiązania zadania
3  opracowanie koncepcji rozwiązania
rozumowania człowieka.
4  sprowadzenie postępowania do zbioru wytycznych
W związku z tym systemy ekspertowe będziemy rozumieć jako program
5  gromadzenie wiedzy
6  wdrożenie
komputerowy przeznaczony do rozwiązywania specjalistycznych problemów, które
7  testowanie
wymagają profesjonalnej ekspertyzy.
OBSZAR PRBLEMU
Systemy ekspertowe można podzielić na trzy ogólne kategorie:
" Doradcze ( advisory ), Analiza problemu
" Podejmujące decyzję bez kontroli człowieka ( dictatorial ),
Analiza wymagań
" Krytykujące ( criticizing ).
ZESTAWIENIA
ELEMENTY SYSTEMU DORADCZEGO Analiza stanu wiedzy
Pozyskiwanie wiedzy
Rozważając bardziej szczegółowo strukturę systemów ekspertowych możemy w niej
PROTOTYP
wyróżnić następujące podstawowe elementy:
Testowanie i ocena
" baza wiedzy (np. zbiór reguł);
" baza danych (np. dane o obiekcie, wyniki pomiarów, hipotezy);
Uruchamianie
" procedury wnioskowania  maszyna wnioskująca;
KNOWLEDGE BASED SYSTEM
" procedury objaśniania  objaśniają strategię wnioskowania;
Rys. Tok postępowania przy budowie systemu doradczego
System doradczy możemy zredukować do dwóch modułów: - fakty
1) baza wiedzy " meta  wiedza  wiedza o sposobie operowania na wiedzy
2) mechanizm wnioskowania
" wiedza heurystyczna  nie wymagane są tu uzasadnienia
" wiedza złożona  zbiory reguł, związki pomiędzy pojęciami, pojęcie związków.
CECHY SYSTEMU DORADCZEGO JAKO OPROGRAMOWANIA
INNE FORMY ZAPISU WIEDZY
CZYNNIK CZA
OWIEK SYSTEM
Dostępność Gdy jest w pracy Zawsze Rodzaje wiedzy, które można zawrzeć w regule
Dostosowanie pod względem
- zależności, np.: reguła IF - jeżeli
Gdzie można go zlokalizować Niezależny od miejsca
geograficznym
THEN  konkluzja
Bezpieczeństwo Nie do zastąpienia Wymaga skopiowania
Oprócz faktów bazy wiedzy zawierają reguły o postaci IF warunek, THEN wniosek,
Jakość pracy Zmienna Stała
AND/OR akcja.
Szybkość działania Różna Stała i przewidywalna
Zaleca się unikanie reguł, w których występuje część ALSO. Jej wystąpienie znacznie
Koszt Drogi Umiarkowany
pogarsza efektywność działania systemu.
Możliwe jest stosowanie END i OR, oraz przeczenia NOT.
Uzupełnieniem bazy wiedzy są bazy danych. Do zapisu danych uzupełniających bazy
Reguły o prostej budowie pozwalają na łatwiejszą aktualizację wiedzy i sprawdzenie
wiedzy często stosujemy tablice, normy stanowiące połączenie stanu zapisu wiedzy z zapisem
jej aktywności. Okres, po którym wartość pobrana z otoczenia traci ważność jest określana
danych. Możliwy jest dostęp do danych zapisanych np.: w arkuszach kalkulacyjnych.
przez inżyniera wiedzy, w porozumieniu z ekspertem z danej dziedziny.
TYPY WIEDZY
PROBLEMY PROJEKTOWE
" wiedza proceduralna
Wszystkie przedstawione reguły mogły być uruchamiane przez mechanizm
- reguły :
wnioskowania, który wyszukiwał je w oparciu o znane i brakujące fakty. Istnieje grupa reguł,
Ze względu na sposób uzyskiwania ostatecznych konkluzji w procesie
które muszą być uruchamiane przez system doradczy niezależnie od kompletności
wnioskowania rozróżniamy dwa rodzaje reguł:
prowadzonego toku rozumowania i kompletności wiedzy o analizowanym przypadku. Reguły
reguły proste  takie, które mają postać wniosków pośrednich;
takie są związane np.: z wystąpieniem katastroficznych wartości niektórych parametrów lub
reguły złożone  takie, które umożliwiają bezpośrednie wyznaczenie
jednoczesnym wystąpieniem pewnych wartości wybranych parametrów.
wniosków przez system.
Tworząc system doradczy należy dążyć do wyodrębnienia pewnych zadań, procesów,
PRZYKA
AD:
zjawisk, dla których można będzie opracować odrębne zbiory wiedzy.
IF są spełnione wszystkie warunki niezbędne do przyjęcia wniosku, że u
pacjenta stwierdzono określoną jednostkę chorobową
PODSUMOWANIE
THEN zastosować określoną terapię
- strategie
Podstawowymi elementami systemu doradczego są:
- agendy (powiązane z czasem)
" mechanizm wnioskowania
- procedury
" bazy wiedzy
" wiedza deklaratywna
" pamięć robocza
- obiekty
Systemy doradcze mogą wykorzystywać wiedzę heurystyczną do rozwiązania Gdzie:
T  True (prawda)
problemów. Mogą one opierać się na wiedzy niepełnej i korzystać z reguł operujących
F  Fals (fałsz)
współczynnikami prawdopodobieństwa.
PRZYKA
AD:
Systemy doradcze podobnie jak ludzie mogą podawać błędne odpowiedzi. Jednym z
problemów przy budowie bazy wiedzy jest procedura jej pozyskiwania, która wymaga
START
przeprowadzenia serii sesji z ekspertem z danej dziedziny.
Systemy doradcze korzystają z wiedzy zapisanej w bazie wiedzy, prowadząc
Wez
hipotezę ze szczytu
stosu zadań
wnioskowanie zgodne z posiadaną wiedzą, gromadzonymi faktami i konkluzjami z
prowadzonego wnioskowania.
T
Czy w bazie wiedzy na liście
faktów jest odpowiedz
na
METODY WNIOSKOWANIA postawioną hipotezę?
N
" Wnioskowanie w przód:
Określ reguły, których przesłanki
Jest to metoda wnioskowania, w której na początku gromadzony jest zbiór faktów a
znajdują się na liście faktów
nowe fakty są gromadzone przy użyciu takich reguł, których przesłanki wykorzystują znane
fakty. Taki proces jest realizowany do momentu osiągnięcia rozwiązania lub do momentu
Wybierz regułę, stosując strategie
wnioskowania
wykorzystania wszystkich reguł.
Opisowo można taki system przedstawić jako system gromadzący na wstępie
informacje od użytkownika i zapisujący je w swej pamięci roboczej. Następnie mechanizm
N
Czy istnieje reguła, którą
wnioskowania przegląda reguły w pewnej z góry założonej kolejności, wyszukując te, których
można uaktywnić?
przesłanki są zgodne z zawartością pamięci roboczej.
T
W przypadku znalezienia takiej reguły, system dodaje do pamięci roboczej konkluzje
takiej reguły. Konkluzja ta uzupełnia zatem zawartość pamięci jako kolejny fakt. Cykl ten Uaktywnij wybraną regułę
powtarza się ponieważ w pamięci roboczej znalazły się nowe fakty. W tym kolejnym cyklu
pomijane są reguły wcześniej wykorzystane.
Dopisz nowe fakty do listy faktów,
zaznacz użycie uaktywnionej reguły
Wprowadzanie informacji
do pamięci roboczej
Sprawdza następna
Sprawdza I regułę
regułę
Sformułuj odpowiedz

STOP
T
Rys. Uproszczony algorytm maszyny wnioskującej w przód
T F
Dodaje konkluzje do Sprawdza czy jest Sprawdza
w bazie dana
bazy pamięci następną regułę
odpowiedz

F
STOP
" Wnioskowanie wstecz: PRZYKA
AD:
START
Rozumowanie w przód jest dobrą techniką jeżeli pracuje się nad problemem, który
wymaga najpierw zebrania informacji a następnie wywiedzenie z nich logicznych wniosków.
Załaduj bazę wiedzy
Innym typem problemów są takie, w których rozpoczynamy od stawiania hipotezy a następnie
staramy się zgromadzić informacje, które potwierdzają nam tą hipotezę. Np.: lekarz może
Sprawdz
składnię wiedzy
podejrzewać jakieś schorzenie i szuka określonych objawów.
Wnioskowanie wstecz jest to taki sposób wnioskowania, który dąży do udowodnienia
hipotezy przez gromadzenie potwierdzających informacji.
Zwolnij struktury danych, które reprezentowały
System wnioskowania wstecz rozpoczyna pracę od pewnego celu, który stara się
bazę wiedzy w poprzednim wnioskowaniu
uzasadnić. Najpierw przegląda zawartość pamięci roboczej w celu sprawdzenia czy taki cel
został do niej dodany. Krok ten jest potrzebny, ponieważ być może inna baza wiedzy lub inna
Utwórz listę reguł przez odczytywanie bazy
grupa reguł dodała do pamięci roboczej taki cel. System przegląda reguły szukając takich,
wiedzy i utworzenie odpowiednich struktur
które mają ten cel zapisany w swych konkluzjach. Jeżeli znajdzie taką regułę to sprawdza czy
jej przesłanki znajdują się w pamięci roboczej. Jeżeli ich nie ma to stają się one nowymi
Utwórz listę faktów na podstawie listy reguł
wg określonych zasad
celami, które należy uzasadnić i w tym celu są odkładane na stos.
Proces ten jest realizowany rekursyjnie aż do momentu, w którym system
Postaw hipotezę przez odczytanie jej z bazy
wiedzy lub wprowadz
nową hipotezę
wnioskowania znajdzie przesłankę, która nie jest ujęta w żadnej regule. Reguła taka zwana
jest prymitywem. W tym momencie system pyta użytkownika o wartość takiej przesłanki.
W przypadku systemów wnioskujących wstecz ważne jest określenie kolejności reguł,
Szukaj odpowiedzi na postawioną hipotezę
ponieważ ta kolejność może mieć znaczny wpływ na wynik rozumowania.
T
Czy jest następna hipoteza?
N
T
Czy załadować nową
bazę wiedzy?
N
STOP
Rys. Algorytm maszyny wnioskującej wstecz
WNIOSOWANI MIESZANE
Wnioskowanie mieszane stanowi kompromis między wnioskowaniem w przód i
wstecz, dzięki czemu jest pozbawione niektórych wad wspomnianych wcześniej metod.
Strategia wnioskowania mieszanego opiera się na wykorzystaniu ogólnych reguł, tzw.
metareguł stanowiących metawiedzę, na podstawie której program zarządzający dokonuje
odpowiedniego przełączania między poszczególnymi rodzajami wnioskowania. W
metaregułach są zawarte wskazania dotyczące priorytetów wyboru rodzaju wnioskowania. W Wady wnioskowania wstecz:
zależności od sytuacji system może automatycznie dobierać najbardziej odpowiedni sposób " system taki ma tendencje do podążania raz przyjętą linią rozumowania, nawet jeżeli zebrane
wnioskowania. W przypadku przechodzenia z jednego rodzaju wnioskowania na drugi za do tej pory dane sugerowałyby celowość jego zarzucenia,
hipotezę główną zawsze przyjmuję się tę, którą postawił użytkownik. Dzięki temu na każdym
etapie wnioskowania istnieje możliwość udzielenia odpowiedzi na postawioną hipotezę. W tym celu korzysta się często z metareguł, które umożliwiają zmianę toku
We wnioskowaniu mieszanym poza wczytaniem przez system bazy wiedzy, należy rozumowania. Wiele systemów doradczych pozwala na korzystanie z wnioskowania w przód
wczytać także zbiór zawierający metareguły. i wstecz w ramach jednego systemu doradczego.
Główną zaleta wnioskowania mieszanego jest skrócenie czasu potrzebnego na
uzyskanie rozwiązania. Nie występuje tutaj taka sytuacja jak przy wnioskowaniu w przód, że ROZWI
ZYWANIE KONFLIKTÓW
program, tworząc nowe fakty, może zająć cała pamięć operacyjną. Trudność natomiast
sprawia pozyskanie metawiedzy. Należy nadmienić, że z
le dobrane metareguły mogą W wielu przypadkach poszczególne reguły mogą być jednocześnie spełnione np.:
spowolnić pracę systemu lub uczynić ją nieefektywną. konkluzją jakiejś reguły może być celowość pójścia do kina a innej celowość czytania
książki.
ZALETY I WADY WNIOSKOWANIA Obu czynności jednocześnie realizować nie można, więc występuje konflikt. W tym
celu w systemie wnioskowania wbudowuje się strategie rozwiązywania konfliktów:
Zalety wnioskowania w przód:
" przydatne w sytuacjach, gdy rozwiązywanie problemów wiąże się w naturalny sposób ze 1. wykorzystywanie tych reguł, które w pełni odzwierciedlają zawartość pamięci roboczej,
zbieraniem informacji i z następującym po nim wnioskowaniem, 2. poszczególne reguły opatrywane są pewną wartością priorytetu i przy dalszym
" wnioskowanie w przód może dostarczyć dużych ilości informacji z niewielkiej ilości wnioskowaniu korzysta się z reguły o wyższym priorytecie. Priorytet nadawany jest przez
danych, inżyniera wiedzy z uzgodnieniem z ekspertem z danej dziedziny,
3. wykorzystuje się regułę, która jest bardziej szczegółowa (tą która ma bardziej
" wnioskowanie to nadaje się do planowania, monitorowania i skanowania.
rozbudowane przesłanki). Uzasadnieniem takiego podejścia jest dążenie do wykorzystania jak
największej ilości zgromadzonych informacji,
Wady wnioskowania w przód:
4. należy wybrać ze spełnionych reguł taką, która korzysta z faktów wprowadzonych do
" nie ma ono zdolności do stwierdzania, że niektóre fakty są istotniejsze od pozostałych.
pamięci roboczej możliwie najpóz
niej,
System będzie więc zadawał wszystkie możliwe pytania, chociaż tylko kilka z nich
5. nie korzysta się z reguł, które już zostały użyte. Taka strategia zabezpiecza proces
wystarczyłoby do rozwiązania.
wnioskowania przed zapętleniem się,
" pytania zadawane przez system mogą zdawać się za sobą logicznie nie powiązane.
6. należy wykorzystać wszystkie reguły wiodące w różnych kierunkach rozumowania. W
tym przypadku, jeżeli w systemie doradczym występuje kilka reguł, które powodowałyby, że
Zalety wnioskowania wstecz:
rozumowanie powinno być realizowane w odmiennych kierunkach, można przyjąć takie
" przydatne w sytuacji, gdy naturalne jest stawianie hipotezy i dowodzenie jej słuszności,
podejście w którym uruchamiane są po kolei wszystkie takie reguły przy czym ich konkluzje
" wnioskowanie to zawsze zorientowane jest na jednym temacie,
zapisywane są do oddzielnej kopii pamięci roboczej. Tym samym system doradczy musi w
" system taki gromadzi tylko informacje bezpośrednio związane z danym problemem. Nadaje
takim przypadku prowadzić dalej rozumowanie osobno dla każdej kopii pamięci roboczej.
się ono głównie do diagnozowania.
STRUKTURA SYSTEMU EXSYS
edytor reguł kompilator reguł
biblioteka czasu wykonania generator raportów
stronicowanie
lido interface command language
screen definition language blachboard manager
Formaty plików:
*.SCR -chrany
*.RUL -reguły
*.TXT -łańcuchy tekstowe
PODSTAWOWE DANE SYSTEMU EXSYS:
1)
" wywołanie programu zewnętrznego -max 100 znaków
" max liczba kwalifikatorów -500
" max liczba zmiennych -500
" max liczba wyborów -250
" max liczba reguł -2000
" max liczba wzorów -1000
" max liczba wzorów do obliczeń
współczynnika prawdopodobieństwa -1000
2)
" max długość kwalifikatora -1000 znaków
" max długość wartości kwalifikatora -500 znaków
" max liczba wartości kwalifikatora -30 znaków
" max długość zapytania o wartość
zmiennej -500 znaków
" max długość tekstu opisującego wybór -500 znaków
3)
Parametry opisujące bazę wiedzy
" subject -max 500 znaków
" author -max 500 znaków
Budowa reguły:
Nazwa
" wyrażenia warunkowe ( max 15 członów )
" kwalifikatory, wzory wyboru ( max 31 )
Notatki
Odsyłacze z
ródłowe