Главная arrow Гибкие системы arrow Экспертные системы
Как начинался компьютер
Компьютерная революция
Двоичный код
Разработки военных лет
Интегральные микросхемы
Микрокомпьютер
Персоны
Сеть
Язык компьютера
Развитие ПО
Гибкие системы
Средства разработки
Информатика
Вычислительная наука
Операционные системы
Искусственный интеллект
Предыстория
Поиск
Знания и рассуждения
Логика
Робототехника
 

 
Экспертные системы Печать
Хотя иногда неопределенности и заводят машину в тупик, они тем не менее уже умеют оценивать информацию, делая заключения по тому или иному вопросу. Однако для этого надо, чтобы сообщаемые им факты были представлены в структурированном, логическом виде.

Программное обеспечение, решающее подобные задачи, называют экспертными системами. В основе таких систем лежит дедуктивный метод. Это означает, что экспертная система обрабатывает сообщаемые ей многочисленные факты по заранее установленным правилам.

Экспертные системы применяются в самых различных областях - в фундаментальных научных исследованиях, медицине, в геологической разведке. Прежде чем приступить к разработке таких систем, ее создатели опрашивают большое количество специалистов в рассматриваемой области (экспертов), собирая информацию, накопленную ими за годы работы, и вводя затем ее в базу данных системы.

Таким образом, компьютер может даже в некотором роде обессмертить какого-то ученого, сохранив не только его знания, но и навыки выполнения определенной работы.

Среди наиболее перспективных приложений экспертных систем следует выделить область медицинской диагностики. Например, при работе с программой CADUCEUS, (по-латыни - символ врачевания) врач последовательно отвечает на все более детализированные вопросы, касающиеся наблюдаемых у пациента симптомов и результатов анализов, и это продолжается до тех пор, пока компьютер не придет к одному или нескольким возможным диагнозам, которые выдаются на экран в порядке возрастания их вероятности.

Врач имеет возможность «спросить» систему, как она пришла к данному заключению, и, если программа допустила ошибку, может ввести новые данные, которые позволят уточнить ее работу. На сегодняшний день база данных системы CADUCEUS содержит сведения о 4000 вариантов 600 различных заболеваний.

Органическим свойством экспертных систем, как, впрочем, и науки вообще, является их способность к развитию и совершенствованию по мере поступления новой информации или уточнения старой. Так, в 1976 г. в Станфордском научно-исследовательском институте была создана недолговечная, но весьма эффективная геологоразведочная программа PROSPECTOR – (изыскатель). Для наполнения ее базы данных вначале была опрошена небольшая группа ведущих специалистов в области экономической геологии. Затем база данных системы ежегодно уточнялась и пополнялась новыми сведениями.

В 1982 г. к моменту завершения работ база данных системы включала в себя коллективные знания нескольких десятков самых авторитетных ученых в данной области. Последний год своего совершенствования система отметила впечатляющим (получившим широкую рекламу) достижением проведя анализ геологических особенностей одного из районов в восточной части шт. Вашингтон, она указала, где находится огромное месторождение молибдена, важного компонента в производстве особо прочных сталей.

Еще раньше специалисты попытались заложить в экспертные системы способность к индуктивному мышлению. Именно таким путем ученые, обобщая данные экспериментов, приходят к теоретическим построениям и универсальным законам, которые обычно выражаются математическими уравнениями (например, F = ma или E = mc2).

Среди наиболее перспективных систем подобного типа следует отметить программу Bacon, разработанную в конце 70-х годов Патриком Лэнгли из Университета Карнеги - Меллона. Свое название программа получила в честь Френсиса Бэкона, одного из основоположников экспериментальных методов исследований и индуктивного вывода.

Когда в систему заложили данные о знаменитых научных экспериментах, она заново открыла такие важные законы, как третий закон движения планет Кеплера, газовый закон Бойля - Мариотта, закон дифракции света Снелля, закон Блэка об удельной теплоемкости и закон Ома для электрических цепей.

Пока еще ни одна экспертная система не смогла открыть новый закон, ибо современная наука ушла далеко вперед по сравнению с эпохой Ома или Кеплера. Однако некоторые специалисты полагают, что в будущем программы, подобные системе Bacon, проявят и такие способности.

Своеобразной точкой отсчета для работ по созданию экспертных систем можно считать 1965 г. В том году ученые из Станфордского научно-исследовательского института Эдвард Фейгенбаум и Брюс Бучанан вместе с нобелевским лауреатом Джошуа Ледербергом приступ или к созданию компьютерной системы, предназначенной для определения молекулярной структуры химических соединений.

При построении этой системы - она получила название Dendral - они в первую очередь создали программу, основанную на простой, но вместе с тем достаточно мощной системе Аристотелевой логики. С ее помощью формулировалась серия вопросов типа «если - то», которые описывали правила атомных связей.

Когда основа системы была готова, ее наполнили сведениями о химических соединениях и способах мышления, которые приводят биохимиков к правильным выводам. Эти сведения были получены путем опроса биохимиков, рассказавших, как они обдумывают те или иные проблемы. Фейгенбаум, Бучанан и Ледерберг совершенствовали свою систему, применяя ее к задачам, решение которых было уже известно, проверяя полученный результат и модифицируя соответствующим образом программное обеспечение.

Создатели системы Dendral, используя знания, накопленные в процессе ее совершенствования, вскоре разработали новую систему - Meta-Dendral. Последняя стала вспомогательным инструментом при построении других экспертных систем. Среди многочисленных «потомков» программы Dendral следует упомянуть: MYCIN - для диагностики серьезных бактериальных инфекций и помощи в выборе антибиотиков, PUFF - для диагностики легочных заболеваний, ONCOCIN - для назначения лечения при раковых заболеваниях, а также системы MOLGEN и GENESIS, оказывающих помощь специалистам в области молекулярной биологии при планировании экспериментов по изучению ДНК и клонированию.

На сегодняшний день экспертные системы являют собой пример наиболее успешного практического приложения того направления информатики, которое известно под названием «искусственный интеллект». Этот термин родился во время двухмесячной летней школы, организованной в Дартмуте в 1956 г.

Однако сама идея о «мыслящих машинах» берет начало по крайней мере в 2500 г. до н.э., когда египтяне создавали «говорящие» статуи богов (за которых в действительности говорили спрятавшиеся там священнослужители).

В те дни, когда направление искусственного интеллекта (ИИ) только формировал ось, его сторонники предрекали возможность появления таких машин, утверждая, что вскоре компьютеры обретут способность осмысливать и решать задачи точно так же, как это делает человек.

Конечно, этого не произошло, и многие исследователи, работающие в области ИИ, теперь полагают, что пройдут века, прежде чем компьютеры научатся интуитивному мышлению и овладеют всеми нюансами, неопределенностями и логическими противоречиями, с которыми приходится обычно сталкиваться людям в их повседневной жизни.

Даже самая сложная экспертная система - это не более чем недоучка, который разбирается в своей узкой области, но абсолютно беспомощен во всех других вопросах.

Специалисты в области ИИ продолжают разрабатывать более сложные программы, подобные системе Bacon. Такие системы могут имитировать некоторые аспекты индуктивного мышления. Достигнуты также определенные успехи в создании программного обеспечения, которое, дает компьютерам возможность отвечать на команды, подаваемые голосом, и распознавать форму и образы.

Работа программ, наделяющих компьютеры «слухом» и «зрением», основана на методе, который получил название «поиск по образцам». Суть его заключается в том, что слово или образ преобразуется в цифровой шаблон, который сравнивается с другими шаблонами, хранящимися в памяти компьютера.

Программное обеспечение данного типа достигло в настоящее время достаточно высокого уровня и успешно используется, правда, пока в весьма ограниченных масштабах. Например, на некоторых предприятиях применяются машины для проверки электрических соединений печатных плат. Однако до сих пор в мире не существует компьютера, который мог бы установить, что человеческое лицо, рассматриваемое анфас, идентично тому же лицу, рассматриваемому под несколько иным углом зрения.

К числу неожиданных результатов исследований в области ИИ следует отнести выработку нового подхода к пониманию огромной сложности одного из наиболее фундаментальных процессов человеческой деятельности, а именно - мышления.

Так, в конце 60 - начале 70-х годов исследователи из МТИ потратили несколько лет на создание компьютерной программы, способной, следуя простым командам, подаваемым с клавиатуры, манипулировать кубиками, изображения которых создавались на экране дисплея. В конце концов компьютер научился строить из кубиков башенки и разбирать их не хуже трехлетнего ребенка.
 

Поперечное сечение черепа человека, построенное компьютером на основании данных, собранных с помощью специального сканирующего устройства, и затем раскращенное так, чтобы можно было отличить мозговую ткань от иных образований. Красным цветом отмечены две мозговые опухоли. Принимая рещение о необходимости хирургического вмещательства или изменении курса лечения, врач с помощью сложнейщего программного обеспечения может поворачивать изображение, рассматривая его под разными углами зрения.