Знание дизайна системы имеет значение, даже если вы не собираетесь ее создавать Большинство организаций покупают существующие интеллектуальные системы, а затем должны адаптировать их, эксплуатировать и поддерживать в рабочем состоянии. В руководствах показаны кнопки и входные данные, но скрыты внутренние структуры, поэтому понимание скрытой архитектуры имеет решающее значение. Подобно водителю, которому выгодно знать, как работает движок, информированные пользователи могут диагностировать проблемы и принимать более обоснованные решения во время развертывания и поддержки.
Уточняющие системы искусственного интеллекта, основанные на знаниях и экспертные системы Интеллектуальные системы и искусственный интеллект рассматриваются здесь почти как синонимы, в основе которых лежат подходы, основанные на знаниях. Система, основанная на знаниях, хранит и использует знания; экспертная система применяет знания для решения определенного набора задач и принятия решений. Экспертные системы основаны на знаниях, полученных от экспертов-людей, имеющих опыт работы в данной области задач.
Три направления классификации приложений экспертных систем Задачи классифицируются по содержанию, по отношению к реальному времени и по степени интеграции с другими подсистемами. На оси содержимого отображаются типы решаемых задач. На оси реального времени отображается скорость изменения данных. Ось интеграции отделяет автономные системы от гибридов, которые сочетают обработку знаний с другими вычислительными инструментами.
Интерпретация данных с помощью идентификации Восприятие начинается с вопроса “что это такое?”, с отнесения наблюдений к известным классам. Системы сопоставляют поступающие данные с классами объектов или событий, начиная с дистанционного зондирования, которое обозначает океанские суда или наземные объекты, и заканчивая текстовой интерпретацией психодиагностических тестов. Идентификация завершается, когда наблюдаемый объект надежно отнесен к определенному классу, несмотря на незнакомые характеристики.
Диагностика причин, лежащих в основе отклонений Диагностика выявляет источники отклонений от норм в медицине, техническом оборудовании, производственных подразделениях или сложном программном обеспечении. В повседневных руководствах по устранению неполадок содержатся небольшие бумажные базы знаний: при появлении симптомов S выполняйте действия A. Люди также проводят предварительную медицинскую самодиагностику, чтобы решить, к какому специалисту обратиться, используя свой личный запас знаний.
Мониторинг своевременных предупреждений Мониторинг интерпретирует потоковые данные для отслеживания параметров и подачи сигнала, когда они превышают пороговые значения. Управление воздушным движением и надзор за энергетическими объектами являются примером постоянного наблюдения за показателями. Автоматизация передает функции оповещения и подготовки реагирования интеллектуальной системе при возникновении ненормальных условий.
Прогнозирование будущих событий Прогнозирование позволяет прогнозировать возникновение или направление событий. Типичными областями являются погода, фондовые рынки, социальные и экономические ситуации, политические и геополитические тенденции и социологические результаты, такие как выборы и референдумы. Горизонты варьируются от краткосрочных до долгосрочных прогнозов.
Управление сложными процессами и потоками Система Control использует спецификации и данные для управления сложными системами. В качестве примеров можно привести управление технологическими процессами, грузовыми потоками на железных дорогах или в распределительной сети компании, а также военные операции. Система преобразует поступающие данные в соответствующие управляющие действия.
Поддержка принятия решений вместо автоматизированных решений Опыт позволил сместить акцент с жесткого автоматизированного процесса принятия решений на поддержку людей, принимающих решения. Система генерирует альтернативы, оценивает их и выдает рекомендации, в то время как окончательный выбор остается за человеком, в том числе следовать ли советам. Встроенное прогнозирование последствий проясняет компромиссы, помогая принимать решения в кризисных ситуациях, при лечении и ликвидации чрезвычайных ситуаций.
Проектирование как синтез, основанный на ограничениях Проектирование позволяет синтезировать конфигурации компонентов с учетом ограничений и выдает документацию, такую как чертежи и спецификации. Оно охватывает функциональные и пространственные схемы, от электронных схем до градостроительных планов. При проектировании схем правильные функциональные связи сочетаются с плотным размещением; городское планирование сочетает в себе 3D-размещение, эстетику, доступ, коммуникации и инфраструктуру.
Планирование последовательности действий для достижения целей Планирование создает упорядоченные действия, которые достигают выбранной цели, часто после принятия решения. Оно организует конкретные шаги и их взаимосвязи. Приложения включают планирование поведения роботов, маршрутизацию перевозок и реинжиниринг производства после стратегического выбора.
Обучение с использованием интеллектуальных обучающих систем Обучающие системы анализируют ошибки и пробелы в знаниях, а затем планируют взаимодействие в зависимости от успеваемости учащихся. В отличие от статических тестов или гипертекстовых учебников, они учитывают индивидуальные различия и уровень владения языком. Они адаптируют тесты, контрольные вопросы и акцентируют внимание на конкретных разделах курса соответствующим образом.
Статические экспертные системы: стабильные данные во время использования Статические системы работают в условиях, когда базы данных и внешние данные остаются неизменными или меняются так редко, что остаются стабильными в течение сеанса. Проектирование электронных схем и диагностика неисправностей автомобиля соответствуют этой схеме: при обнаружении неисправности работа прекращается, и диагностика продолжается без дальнейших изменений. Динамика в реальном времени здесь не имеет решающего значения.
Умеренно динамичные системы со сниженным хронометражем Данные периодически меняются, но не с очень большими или критично короткими интервалами. Мониторинг медленно развивающихся процессов, таких как рост социальной напряженности на предприятии, обновляется в масштабе часов или дней. Время имеет значение, но секунды не являются решающими.
Системы реального времени с непрерывными изменениями Здесь данные постоянно меняются, измеряясь минутами или секундами. Управление воздушным движением на земле и в кабине пилотов, а также мониторинг в отделениях интенсивной терапии или операционных требуют немедленного реагирования. Чтобы выводы оставались верными, они должны соответствовать быстрым изменениям.
Автономная интеграция в сравнении с гибридной Автономные экспертные системы полагаются исключительно на обработку знаний без сложных внешних вычислений. Гибриды интегрируют дополнительное программное обеспечение, такое как средства решения дифференциальных уравнений, статистические пакеты, САПР-системы или инструменты моделирования. Сложные приложения часто требуют такой гибридной архитектуры.
Базовая архитектура: знания, логические выводы, объяснения Ядро экспертной системы содержит базу знаний, механизм логического вывода (распознаватель/интерпретатор правил) и подсистему пояснений. Окружающие компоненты включают пользовательский интерфейс, ввод-вывод данных, управление фактами и инструменты для ввода и редактирования знаний. Инженеры по информационным технологиям, эксперты и администраторы взаимодействуют через эти интерфейсы для создания, адаптации и обслуживания системы.
Что приводит к умозаключению и как представление формирует его Логический вывод - это формальное рассуждение от знаний и фактов к целям, дающее ответы, рекомендации, диагнозы со степенью достоверности или прогнозы. В моделях с логикой предикатов он основан на разрешении; в производственных системах он отражает Modus Ponens, где выводы интерпретируются как действия. На каждом этапе возможно несколько продолжений, требующих стратегий контроля.
Навигация по рассуждениям в виде И/ИЛИ графика Рассуждения продвигаются подобно волновому фронту от известных фактов к цели на графике И/ИЛИ. Дизъюнктивные связи допускают альтернативные пути; для создания конъюнктивных связей требуются все необходимые условия. Система “видит” только близлежащие узлы, что делает важным своевременный выбор, поскольку неправильный поворот может увести далеко от цели, прежде чем это станет очевидным.
Производственные системы: приведение в действие фактов и правил Рабочая память хранит факты в виде троек объект–атрибут–значение. Правила могут быть нацелены на конкретные именованные объекты или применяться в целом с использованием переменных. Многие правила могут становиться активными, когда их условия совпадают, но активация не подразумевает немедленного выполнения.
Четырехэтапный цикл логического вывода При выборе выбирается подмножество правил и данных, рассматриваемых в текущем цикле. Сопоставление сравнивает предпосылки правил с фактами из рабочей памяти, формируя конфликтный набор активных правил. При разрешении конфликтов выбирается одно правило для запуска, а при выполнении обновляется рабочая память, отправляются внешние сигналы или останавливается процесс.
Фиксированные стратегии разрешения конфликтов Встроенные стратегии упорядочивают правила по приоритету, но не могут быть изменены через интерфейс. Разнообразие позволяет избежать повторного применения недавно использованных или недавно активных правил; новизна использует временные метки в пользу более новых данных; специфичность определяет приоритетность правил с большим количеством условий, рассматривая более редкие события как более информативные. Выбор стратегии зависит от предметной области и устанавливается в процессе разработки.
Соотношение глубины и ширины границы Глубина определяет приоритетность правил, привязанных к новейшим данным, следуя по одному пути до предела, прежде чем вернуться к нему. Ширина выравнивает границы, применяя правила сначала к более старым данным, продвигаясь уровень за уровнем. Каждый подход сопоставляет скорость с охватом и подходит для различных структур задач.
Простота в сравнении со сложностью в предпочтении правил Предпочтение отдается правилам, применимость которых легче проверить, что способствует получению быстрых результатов, которые, возможно, уже удовлетворяют поставленной цели. Предпочтение отдается более конкретным, богатым информацией правилам, которые могут потребовать незамедлительного рассмотрения. Разработчики выбирают компромисс, чтобы соответствовать информационным сигналам предметной области.
Мета‑правила для гибкого управления Мета‑правила предписывают, как расставлять приоритеты обычным правилам, таким как выбор медицинских правил, основанных на симптомах, с соответствующей степенью достоверности (например, 0,9). В отличие от встроенных стратегий, мета‑правила можно добавлять, удалять или корректировать в процессе работы. Они лучше улавливают специфику предметной области при управлении процессом разрешения конфликтов.
Семантико‑сетевое мышление за пределами производственных процессов В семантических сетях наследование по ссылкам класс–подкласс передает свойства, что представляет собой форму рассуждения. Транзитивность распространяет свойства, подобные порядку, по цепочкам (если A лучше, чем B, и B лучше, чем C, то A лучше, чем C). Эта сетевая семантика определяет логический вывод, специфичный для таких представлений.
Объяснения и переход к прозрачности Пользователям и разработчикам необходимо знать, почему система выдала тот или иной ответ. Ранние системы выдавали только цепочки запущенных правил; более поздние пошаговые режимы выявляли конфликтные наборы, варианты выбора и активации в любой точке рассуждения. Современная практика повышает прозрачность моделей, стратегий и представлений на экране, что способствует укреплению доверия наряду с объяснениями по конкретным случаям.
От прототипа к итеративной доработке и тестированию В результате разработки создается прототип, который намеренно охватывает ограниченную область или набор задач, за которым следуют неизбежные изменения и дополнения. Работа включает в себя выбор представления, создание системы управления логическим выводом, внедрение пояснений и разработку интерфейсов с активным участием пользователей. Тестирование охватывает методы "черного ящика" и "белого ящика", проверяет противоречивые или избыточные правила, ищет отсутствующие или неправильно введенные атрибуты и значения, а также учитывает недетерминизм, возникающий из‑за стратегий разрешения конфликтов и неравномерных уровней достоверности.