Интеллектуальные задачи в экономике

11.5. Экспертные системы, их структура и применение в экономике

11.5.1. Общая характеристика, принципы, алгоритмы

Экспертные системы (ЭС) представляют собой компьютерные программы, использующие принципы искусственного интеллекта и формализованные знания эксперта для обработки оперативной информации и принятия обоснованных решений в анализируемой предметной области.

В экспертных системах для решения задач на уровне эксперта-человека широко используются специализированные знания. Термином "эксперт" обозначается личность, обладающая экспертными знаниями в определённой области. Это означает, что эксперт имеет знания или специальные навыки, которые неизвестны или недоступны для большинства людей. Эксперт способен решать задачи, которые большинство людей не способны решить вообще, или решает их гораздо более эффективно. После того как были впервые разработаны экспертные системы, они содержали исключительно только экспертные знания. Однако в наши дни термин "экспертная система" часто применяется по отношению к любой системе, в которой используется технология экспертных систем. Технология экспертных систем может включать специальные языки экспертных систем, а также программные и аппаратные средства, предназначенные для обеспечения разработки и эксплуатации экспертных систем.

В качестве знаний в экспертных системах могут применяться либо экспертные знания, либо обычные общедоступные знания, которые могут быть получены из книг, журналов и от хорошо осведомлённых людей. В этом смысле обычные знания рассматриваются как понятие более низкого уровня по сравнению с более редкими экспертными знаниями. Термины "экспертная система", "система, основанная на знаниях", и "экспертная система, основанная на знаниях", часто используются как синонимы. Но большинство людей используют только термин "экспертная система" просто потому, что оно короче, даже несмотря на то, что в экспертной системе, о которой идёт речь, могут быть представлены не экспертные, а всего лишь обычные знания.

Существуют два принципиально различных класса ЭС: "основанные на знаниях" и "основанные на примерах". Первый класс ЭС применяется для работы с хорошо систематизированными элементами знаний и априори известными закономерностями, выраженными различного рода методиками, инструкциями, правилами и т.п. Принципы работы экспертной системы, основанной на знаниях, иллюстрируются на рис.11.15.

Рис. 11.15. Основные принципы функционирования экспертной системы

Кроме того, разработаны полезные системы, основанные на знаниях, которые предназначены для использования в качестве интеллектуального помощника для эксперта - человека. Эти интеллектуальные помощники проектируются на основе технологии экспертных систем, поскольку такая технология обеспечивает значительные преимущества при разработке. Чем больше знаний будет введено в базу знаний интеллектуального помощника, тем в большей степени его действия будут напоминать действия эксперта. Разработка интеллектуального помощника может стать полезным промежуточным шагом перед созданием полноценной экспертной системы. К тому же интеллектуальный помощник позволяет освободить для эксперта больше полезного времени, поскольку его применение способствует ускоренному решению задач.

Знания эксперта относятся только к одной предметной области, и в этом состоит отличие методов, основанных на использовании экспертных систем, от общих методов решения задач. Предметная область - это специальная проблемная область, такая как медицина, финансы, наука и техника, в которой может очень хорошо решать задачи лишь определённый эксперт. Экспертные системы, как и эксперты - люди, в целом предназначены для использования в качестве экспертов в одной предметной области. Например, обычно нельзя рассчитывать на то, что эксперт в области шахмат будет обладать экспертными знаниями, относящимися к медицине. Экспертные знания в одной предметной области не переносятся автоматически на другую область.

Знания эксперта, касающиеся решения конкретных задач, называются областью знаний эксперта. Связь между предметной областью и областью знаний показана на рис.11.16.

На данном рисунке область знаний полностью включена в предметную область. Часть, выходящая за пределы области знаний, символизирует область, в которой отсутствуют знания о какой-либо из задач, относящихся к данной предметной области.

В области знаний экспертная система проводит рассуждения или делает логические выводы по такому же принципу, как рассуждал бы эксперт - человек или приходил логическим путём к решению задачи.

Рис. 11.16. Связь между предметной областью и областью знаний

Это означает, что на основании определённых фактов путём рассуждений формируется логичное, оправданное заключение, которое следует из этих фактов.

ЭС с успехом применяются в тех областях, где, кроме применения стандартных алгоритмических методов, основанных на точных вычислениях, по существу используются знания и опыт конкретных экспертов - аналитиков, а принятие решений формируется в условиях неполноты данных и зависит скорее от качественных, чем количественных оценок. К таким предметным областям относится, прежде всего, область анализа финансовой деятельности, где эффективность принимаемых решений зависит от сопоставления множества различных факторов, учёта сложных причинно-следственных связей, применения нетривиальных логических рассуждений и т.п.

Классическая экспертная система воплощает в себе неписанные знания, которые должны быть получены от эксперта с помощью интервью, проводимых инженером по знаниям в течение длительного периода времени. Такой процесс создания экспертной системы называется инженерией знаний и осуществляется инженером по знаниям. Инженерией знаний называют получение знаний от эксперта-человека или из других источников и последующее представление знаний в экспертной системе (рис.11.17).

Рис. 11.17. Процесс разработки экспертной системы

Вначале инженер по знаниям устанавливает диалог с экспертом-человеком, чтобы выявить знания эксперта. Этот этап аналогичен этапу работы, выполняемому системным проектировщиком при обычном программировании в ходе обсуждения требований к системе с клиентом, для которого создается программа. Затем инженер по знаниям представляет знания в явном виде для внесения в базу знаний. После этого эксперт проводит оценку экспертной системы и передаёт критические замечания инженеру по знаниям. Такой процесс повторяется снова и снова, до тех пор, пока эксперт не оценит результаты работы системы как удовлетворительные.

Вообще говоря, процесс создания экспертных систем намного отличается от процесса разработки обычных программ. В экспертных системах рассматриваются задачи, не имеющие удовлетворительного алгоритмического решения, поэтому для достижения приемлемого решения используется логический вывод. Поскольку в основе функционирования экспертной системы лежит логический вывод, такая система должна обладать способностью объяснить свои рассуждения, чтобы можно было их проверить. Поэтому неотъемлемой частью любой сложной экспертной системы является средство объяснения. В действительности могут быть разработаны сложные средства объяснения, позволяющие пользователю исследовать многочисленные строки с вопросами наподобие "Что будет, если... ", называемые гипотетическими рассуждениями.

Следовательно, инженерия знаний – это область информационной технологии, цель которой – накапливать и применять знания не как объект обработки их человеком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компьютером, а также разработать их машинное представление. К сожалению, точного и неоспоримого определения, что собой представляют знания, до сих пор не дано. Но, тем не менее, цель инженерии знаний – обеспечить использование знаний в компьютерных системах на более высоком уровне, чем до сих пор, – актуальна. Возможность использования знаний осуществима только тогда, когда эти знания существуют, что вполне объяснимо. Технология накопления и суммирования знаний идёт "бок о бок" с технологией использования знаний, где они взаимно дополняют друг друга, и ведут к созданию одной технологии, технологии обработки знаний.

Второй класс ЭС используется в ситуациях, когда отсутствуют какие-либо явные связи и закономерности между элементами знаний, а сами знания представлены в виде списков примеров, описывающих реализации тех или иных событий. Если первый класс ЭС работает с хорошо определёнными данными и знаниями, извлечёнными из экспертов - аналитиков инженерами знаний, то второй - формирует свои знания путём адаптации к предметной области, представленной примерами, причём как обучающая, так и анализируемая информация может быть искажена и неполна. В первом случае в основе механизмов вывода, как правило, лежат классические стратегии наследования и логического вывода, то во втором - различные методы индуктивного обобщения по примерам, в частности, свойства используемых для этого искусственных нейронных сетей.

В cистеме, основанной на правилах, знания в проблемной области, необходимые для решения задач, закодированы в форме правил и содержатся в базе знаний. Безусловно, для представления знаний наиболее широко применяются правила. Элементы типичной экспертной системы, основанной на правилах, показаны на рис.11.18.

Рис. 11.18. Структура экспертной системы, основанной на правилах

Экспертная система состоит из описанных ниже компонентов.

• Пользовательский интерфейс. Механизм, с помощью которого происходит общение пользователя и экспертной системы.
• Средство объяснения. Компонент, позволяющий объяснить пользователю ход рассуждений системы.
• Рабочая память. Глобальная база фактов, используемых в правилах.
• Машина логического вывода. Программный компонент, который обеспечивает формирование логического вывода (принимая решение о том, каким правилам удовлетворяют факты или объекты). Располагает выполняемые правила по приоритетам и выполняет правило с наивысшим приоритетом.
• Рабочий список правил. Созданный машиной логического вывода и расположенный по приоритетам список правил, шаблоны которых удовлетворяют фактам или объектам, находящимся в рабочей памяти.
• Средство приобретения знаний. Автоматизированный способ, позволяющий пользователю вводить знания в систему, а не привлекать к решению задачи явного кодирования знаний инженера по знаниям.

Во многих системах имеется необязательное средство приобретения знаний, Это инструментальное средство в некоторых экспертных системах способно обучаться, осуществляя вывод правил по методу индукции на основании примеров, и автоматически вырабатывать правила. Для выработки правил в машинном обучении применялись также другие методы и алгоритмы, такие как искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы. Основная проблема, возникающая при использовании машинного обучения для выработки правил, состоит в том, что отсутствует какое-либо объяснение, почему были созданы эти правила. В отличие от человека, способного объяснить причины, по которым было выбрано то или иное правило, системы машинного обучения никогда не были в состоянии объяснить свои действия, а это может повлечь за собой появление непредсказуемых результатов. Однако в целом для создания деревьев решений лучше всего подходят примеры, представленные в виде простых таблиц. Общие правила, подготовленные инженером по знаниям, могут быть намного сложнее по сравнению с простыми правилами, полученными путём вывода правил по методу индукции.

В экспертной системе, основанной на правилах, базу знаний называют также продукционной памятью. В качестве очень простого примера рассмотрим задачу принятия решения о переходе через дорогу. Ниже приведены продукции для двух правил, в которых стрелки означают, что система осуществит действия справа от стрелки, если условия слева от стрелки будут истинными:

горит красный свет —> стоять

горит зеленый свет —> двигаться

Продукционные правила могут быть выражены в эквивалентном формате псевдокода IF-THEN следующим образом:

Правило: red__light

IF горит красный свет THEN стоять

Правило: green_light

IF горит зеленый свет THEN двигаться

Каждое правило обозначается именем. Вслед за именем находится часть IF правила. Участок правила между частями IF и THEN правила упоминается под разными именами, такими как антецедент, условная часть, часть шаблона или левая часть (left-hand-side — LHS). Такое отдельно взятое условие, как

"горит красный свет" называется условным элементом, или шаблоном.

В системе, основанной на правилах, машина логического вывода определяет, какие антецеденты правил (если таковые вообще имеются) выполняются согласно фактам. В качестве стратегий решения задач в экспертных системах обычно используются два общих метода логического вывода: прямой логический вывод и обратный логический вывод. В число других методов, применяемых для выполнения более конкретных методов, могут входить анализ целей и средств, упрощение задачи, перебор с возвратами, метод "запланировать-выработать-проверить", иерархическое планирование и принцип наименьшего вклада, а также обработка ограничений.

Прямой логический вывод представляет собой метод формирования рассуждений от фактов к заключениям, которые следуют из этих фактов. Например, если перед выходом из дома вы обнаружите, что идёт дождь (факт), то должны взять с собой зонтик (заключение).

Обратный логический вывод предусматривает формирование рассуждений в обратном направлении - от гипотезы (потенциального заключения, которое должно быть доказано) к фактам, которые подтверждают гипотезу. Например, если вы не выглядываете наружу, но кто-то вошёл в дом с влажными ботинками и зонтиком, то можно принять гипотезу, что идёт дождь. Чтобы подтвердить эту гипотезу, достаточно спросить данного человека, идёт ли дождь. В случае положительного ответа будет доказано, что гипотеза истинна, поэтому она становится фактом. Как уже было сказано выше, гипотеза может рассматриваться как факт, истинность которого вызывает сомнение и должна быть установлена. В таком случае гипотеза может интерпретироваться как цель, которая должна быть доказана.

В зависимости от проекта экспертной системы в машине логического вывода осуществляется либо прямой, либо обратный логический вывод, либо обе эти формы логического вывода. Например, язык CLIPS спроектирован в расчёте на применение прямого логического вывода, в языке PROLOG осуществляется обратный логический вывод, а в версии CLIPS, называемой Eclipse, разработанной Полом Хэйли (Paul Haley), осуществляется и прямой, и обратный логический выводы. Выбор машины логического вывода зависит от типа задачи. Диагностические задачи лучше всего решать с помощью обратного логического вывода, в то время как задачи прогнозирования, текущего контроля и управления проще всего поддаются решению с помощью прямого логического вывода.

Рабочая память может содержать факты, касающиеся текущего состояния светофора, такие как "горит зелёный свет" или "горит красный свет". В рабочей памяти может присутствовать любой из этих фактов или оба факта одновременно. Если светофор работает нормально, то в рабочей памяти будет находиться только один факт. Но возможно также, что в рабочей памяти будут присутствовать оба факта, если светофор неисправен. В чём состоит различие между базой знаний и рабочей памятью? Факты не взаимодействуют друг с другом. Факт "горит зелёный свет" не воздействует на факт "горит красный свет". С другой стороны, знания о работе светофоров говорят о том, что если одновременно присутствуют оба факта, то светофор неисправен.

Если в рабочей памяти имеется факт "горит зеленый свет", машина логического вывода обнаруживает, что этот факт удовлетворяет условной части правила green_light и помещает это правило в рабочий список правил. А если правило имеет несколько шаблонов, то все эти шаблоны должны быть удовлетворены одновременно для того, чтобы правило можно было поместить в рабочий список правил. В качестве условия удовлетворения некоторых шаблонов можно даже указать отсутствие определённых фактов в рабочей памяти.

Правило, все шаблоны которого удовлетворены, называется активизированным, или реализованным. В рабочем списке правил может одновременно присутствовать несколько активизированных правил. В этом случае машина логического вывода должна выбрать одно из правил для запуска.

Вслед за частью THEN правила находится список действий, которые должны быть выполнены после запуска правила. Эта часть правила называется консеквентом, или правой частью (Right-Hand Side — RHS). Если происходит запуск правила red_light, выполняется его действие "стоять". Аналогичным образом после запуска правила green_light его действием становится "двигаться". В состав конкретных действий обычно входит добавление или удаление фактов из рабочей памяти либо вывод результатов. Формат описания этих действий зависит от синтаксиса языка экспертной системы. Например, в языке CLIPS действие по добавлению в рабочую память нового факта, называемого "stop" (стоять), принимает вид (assert stop).

Машина логического вывода работает в режиме осуществления циклов "распознавание – действие". Для описания указанного режима работы применяются также другие термины, такие как цикл "выборка - выполнение", цикл "ситуация - отклик" и цикл "ситуация - действие". Но как бы ни назывался такой цикл, машина логического вывода снова и снова выполняет некоторые группы задач до выявления определённых критериев, которые вызывают прекращение выполнения. При этом решаются общие задачи, обозначенные в приведённом ниже псевдокоде как разрешение конфликтов, действие, согласование и проверка условий останова.

WHILE работа не закончена

Разрешение конфликтов. Если имеются активизированные правила, то выбрать правило с наивысшим приоритетом; в противном случае работа закончена.

Действие. Последовательно осуществить действия, указанные в правой части выбранного активизированного правила. В данном цикле проявляется непосредственное влияние тех действий, которые изменяют содержимое рабочей памяти. Удалить из рабочего список правил только что запущенное правило.

Согласование. Обновить рабочий список правил путём проверки того, выполняется ли левая часть каких-либо правил. В случае положительного ответа активизировать соответствующие правила. Удалить активизированные правила, если левая часть соответствующих правил больше не выполняется.

Проверка условий останова. Если осуществлено действие halt или дана команда break, то работа закончена.

END - WHILE

Принять новую команду пользователя.

В течение каждого цикла могут быть активизированы и помещены в рабочий список правил многочисленные правила. Кроме того, в рабочем списке правил остаются результаты активизации правил от предыдущих циклов, если не происходит деактивизация этих правил в связи с тем, что их левые части больше не выполняются. Таким образом, в ходе выполнения программы количество активизированных правил в рабочем списке правил изменяется. В зависимости от программы, ранее активизированные правила могут всегда оставаться в рабочем списке правил, но никогда не выбираться для запуска. Аналогичным образом некоторые правила могут никогда не становиться активизированными. В подобных случаях следует повторно проверять назначение этих правил, поскольку либо такие правила не нужны, либо их шаблоны неправильно спроектированы.

Машина логического вывода выполняет действия активизированного правила с наивысшим приоритетом из рабочего списка правил, затем - действия активизированного правила со следующим по порядку приоритетом и т.д., до тех пор, пока в списке не останется больше активизированных правил. Для инструментальных средств экспертных систем разработаны различные системы приоритетов, но, вообще говоря, все инструментальные средства позволяют инженеру по знаниям определять приоритеты правил.

В рабочем списке правил возникают конфликты, если различные активизированные правила имеют одинаковый приоритет и машина логического вывода должна принять решение о том, какое из этих правил необходимо запустить. В различных командных интерпретаторах для решения этой проблемы применяются разные способы. Ньюэлл и Саймон использовали такой подход, что правила, введённые в систему в первую очередь, приобретают по умолчанию наивысший приоритет. В языке CLIPS правила имеют по умолчанию одинаковый приоритет, если каким-то из них не присваивается другой приоритет инженером по знаниям.

После завершения выполнения всех правил управление возвращается к интерпретатору команд верхнего уровня, чтобы пользователь мог выдать командному интерпретатору экспертной системы дополнительные инструкции. Работа в режиме верхнего уровня соответствует применяемому по умолчанию режиму, в котором пользователь взаимодействует с экспертной системой, и обозначается как задача "Accept a new user command" (Принять новую команду пользователя). Приём новых команд происходит именно на верхнем уровне.

Верхний уровень представляет собой пользовательский интерфейс к командному интерпретатору в тот период, когда происходит разработка приложения экспертной системы. Но обычно разрабатываются более сложные пользовательские интерфейсы, позволяющие упростить работу с экспертной системой. В действительности проектирование и реализация пользовательского интерфейса могут потребовать больше усилий, чем создание базы знаний экспертной системы, особенно на стадии разработки прототипа. В зависимости от возможностей командного интерпретатора экспертной системы пользовательский интерфейс может быть реализован с помощью правил или с применением операторов на другом языке, вызываемых из экспертной системы.

Главной особенностью экспертной системы является предусмотренное в ней средство объяснения, которое даёт возможность пользователю задавать вопросы о том, как система пришла к определённому заключению и для чего ей требуется определённая информация. Система, основанная на правилах, способна легко ответить на вопрос о том, как было получено определённое заключение, поскольку хронология активизации правил и содержимое рабочей памяти можно сохранять в стеке. Но такая возможность не столь легко достижима при использовании искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов или других систем, разработка которых ещё продолжается. Безусловно, были сделаны попытки предусмотреть в некоторых системах возможность объяснения, но созданные при этом средства объяснения не могут сравниться по своей наглядности со средствами любой экспертной системы, спроектированной человеком. Развитые средства объяснения могут дать возможность пользователю задавать вопросы типа "что, если" и изучать альтернативные пути формирования рассуждений по принципу гипотетических рассуждений.