Заснована в 1981 р. групою фахівців по ШІ із Станфордського університету, Teknowledge розробила декілька програмних інструментальних засобів, таких як S.1 і М.1. Обидва інструментальні засоби є мовами інженерії знань, заснованими на правилах, і обидва включають допоміжні графічні засоби відладки і засобу пояснення процесу міркувань системи. S.1 працює на АРМ серії Xerox 1100, а мова М.1. призначена для персональних комп'ютерів фірми IBM. Teknowledge також пропонує Т.1 (повчальний пакет, що складається з лекцій на відеокасетах, які проводять провідні фахівці по ШІ), демонстраційні зразки експертних систем, призначених для персональних комп'ютерів фірми IBM, і друкарські матеріали по ШІ.
Teknowledge розробила прототипи експертних систем для різних прикладних областей. До них відносяться DRILLING ADVISOR — система для компанії Elf-Aquitaine, яка радить буровому майстру, як уникнути труднощів, пов'язаних з прихваткою долота, і система складання замовлень на комп'ютерну апаратуру і комплектування такої апаратури; вона нагадує систему XCON, тобто складає конфігурації, і призначена для фірми NCR [8, c.214].
Можна сказати що більшість експертних систем ніколи не розробляються далі рівня дослідницького прототипу. Це відбувається тому, що аж до недавнього часу більшість експертних систем створювалася в рамках наукових досліджень, а не в комерційних цілях. В більшості наукових організацій робота вважається зробленою, як тільки концепція продемонстрована. Проте тепер існують комерційні експертні системи, систематично виконуючі корисну роботу: корисність тут розуміється в значенні застосування системи чи для наукових досліджень відмінних від ШІ областей, або в діловій сфері.
Розглянемо високоякісні експертні системи, що використовуються в наукових дослідженнях. Експертна система СНЕМ2 синтезує складні органічні молекули без допомоги будь яких-небудь вказівок з боку фахівця-хіміка. Система використовує знання про хімічні реакції, щоб побудувати план дій для створення цільової молекули із становлячих її фрагментів. Потім система намагається знайти оптимальний ланцюжок синтезу, починаючи від початкових речовин до отримання цільового з'єднання, застосовуючи евристичні методи, які обмежують пошук шляхами, задовольняючими обмеженням задачі. СНЕМ2 може працювати на рівні компетентного хіміка-органіка, що свідчить про її чималу майстерність. Одна з цілей цього науково-дослідного проекту полягає в тому, щоб розробити вчинений евристичний методи пошуку, необхідний для надзвичайно складних або нових способів синтезу [8, c.216].
Експертна система DENDRAL виводить молекулярні структури невідомих з'єднань виходячи з даних маспектрометрії і ядерного магнітного резонансу. Система використовує запропонований Ледербергом алгоритм систематичного переліку всіх можливих молекулярних структур і застосовує спеціальні знання, щоб скоротити цей перелік можливих структур до осяжного розміру. Компетентність системи DENDRAL забезпечується зібраними уручну знаннями по хімії, включаючи правила фрагментації, пов'язані з конкретними молекулярними структурами. Повсюдно в Сполучених Штатах учені-хіміки використовують DENDRAL в своїх експериментах. Проект DENDRAL, початий в 1965 р., був одним з перших, в якому знання були представлені у вигляді наборів явних правил. Насправді проект DENDRAL чудовий тим, що він став джерелом ідей багато кого, лежачих в основі підходу експертних систем до побудови програм.
Система MACSYMA призначена для символьних перетворень виразів алгебри, допомагаючи користувачу вирішувати задачі, пов'язані з обчисленням меж, символьною інтеграцією, рішенням рівнянь, приведенням до канонічного вигляду і зіставленням із зразком. Система використовує математичні знання, представлені у вигляді програмних модулів або окремих джерел знань. MACSYMA так само як CHEM2 і DENDRAL — одна з перших експертних систем, робота над якою була почата в середині шестидесятих років і чудова тим, що одній з перших досягла високого рівня компетентності.
Розглянемо високоякісні експертні системи, що використовуються в діловій сфері.
YES/MVS, DELTA і АСІ — це експертні системи, розроблені крупними корпораціями для комерційного використовування. Хоча всі демонструють високу якість роботи, але їх комерційна експлуатація тільки починається. YES/MVS, розроблена компанією IBM, допомагає операторам застосовувати операційну систему MVS (multiple virtual storage). YES/MVS працює в режимі реального часу, вона спостерігає за діями MVS, планує прогін великих задач і попереджає операторів про неполадки в комунікаційних мережах [8, c.218].
Система DELTA була розроблена компанією «Дженерал Електрик» в допомогу персоналу, здійснюючому технічне обслуговування і ремонт дизельэлектровозов. Система запрошує у користувача симптоми і потім використовує їх для вибору відповідних стратегій і ремонту локомотива. Система може керувати користувачем протягом всієї процедури ремонту, указуючи, які дії зробити, як тільки несправність визначена. По ходу цього процесу система видає креслення деталей і підсистем і показує записані на відеодиск мультфільми про відповідні послідовності ремонтних операцій. DELTA є експертною системою, заснованою на відносно простих правилах.
АСІ аналізує стан телефонного кабелю і виробляє відповідні діагностичні повідомлення. Ця система працює, аналізуючи дані про технічне обслуговування і генеруючи повідомлення, що описують місцезнаходження несправностей і характеристики мережі у вказаному місці.
АСІ може генерувати висновки, але не може пояснити, які міркування до них приводять. Натомість АСІ додає до свого повідомлення зведення даних, які привели до цього висновку; таке пояснення, мабуть, цілком задовольняє користувачів системи.
XCON — це одна з найзріліших і широко використовуватися експертних систем, діючих в даний час на комерційній основі. Вона була спільно розроблена групою по ШІ з Університету Карнеги-Меллон і групою інтелектуальних систем компанії DEC. В 1980 р. XCON могла складати конфігурації комп'ютерних систем VAX-11/780, в даний час вона комплектує всі системи серії VAX для компанії DEC на її заводах в США і Європі. XCON узяла на себе роботу, яку раніше виконували редактори технічної документації — люди, вивчаючі заявки покупців і визначальні, які деталі комп'ютерної системи потрібно замінити або додати, щоб заявка була повною н несуперечливої [8, c.220].
Таким чином експертні системи - це сфера діяльності, що бурхливо розвивається. По всій країні провідні університети, науково-дослідні центри і комерційні корпорації намагаються на практиці реалізувати переваги, які обіцяють експертні системи.
ВИСНОВКИ
Експертні системи— це програмні комплекси, акумулюючи досвід фахівців в деякій предметній області з метою його тиражування для консультацій менш кваліфікованих користувачів.
Системи, використовуючи декларативні бази даних, а також продукційні правила, відносини, прототипи, схеми і семантичні мережі, для уявлення і використовування знань, що містяться в них, відкривають дійсно новий підхід до програмування, який полягає в можливості передачі від людини до програми найпростішим чином знань неврегульованої структури в довільних областях.
Експертні системи достатньо молоді — перші системи такого роду MYCIN і DENDRAL з'явилися в США в середині 70-х років. У наш час в світі налічуються декілька тисяч промислових ЕС, які дають поради при управлінні складними диспетчерськими пультами, постановці медичних діагнозів, пошуку несправностей в електронних приладах, по проектуванню інтегральних мікросхем, управлінню перевезеннями, прогнозу військових дій, фінансуванню і т.д. Зараз легше назвати області, де ще немає ЕС, ніж ті, де вони вже застосовуються.
Практичні успіхи експертних систем підтверджують той факт, що дана область досліджень досягла зрілого стану. Проте необхідно мати на увазі, що наукова база цієї області знань знаходиться на початковому рівні розвитку. До цих пір, не дивлячись на наявність базових принципів, створення кожного нового додатку вимагає серйозних трудовитрат і не завжди приводить до успіху. Проте вже зараз існують методики і інструментарії, які можуть бути передані (і передаються) від одного додатку до іншого.
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. – СПб.: Питер, 2001. – 384с.
2. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. – М.: Радио и связь, 1992. – 200с.
3. Зарецька І.Т. Колодяжний Б.Г. Інформатика: Навч. посібник для 10–11 кл. загально – освітн. шк. – Х.: Факт; К.: Гала, 1998. – 384с.
4. Лорьер Ж. – Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. – М.: Мир, 1991. – 568с.
5. Макарова Н.В. Информатика: Учебник / Н.В. Макарова. – М.: ФиС, 2007. – 768 с.
6. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. – М.: Наука. Гл. ред. физ. – мат. лит., 1987. – 288с.
7. Рамазанов С.К., Гіркін Є.Й. Інтелектуальні системи та теорія прийняття рішень Навчальне видання. – Луганськ: Вид–во СНУ, 2000. – 200с.
8. Руководство по экспертным системам: Пер. c англ. – М.: Мир, 1989. – 388с.
9. Ситник В.Ф. та ін. Основи інформаційних систем: Навч. посібник. – Вид. 2–ге, перероб. і доп. / В.Ф. Ситник, Т.А. Писаревська та ін.; За ред.. В.Ф. Ситника. – К.: КНЕУ, 2001. – 420с.
10. Таран Т.А., Зубов Д.А. Штучний інтелект. Теорія і застосування. Навч. посібник. – Луганськ: Вид–во СНУ ім. В. Даля, 2006. – 240с.
11. Толковий словарь по искусственному интеллекту / авторы составители А.Н. Аверкин, М.Г. Газе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. – М.: Радио и связь, 1992. – 256с.
12. Экспертные системы для персональных компьютеров: методы, средства реализации: Справ. Пособие / В.С. Крисевич, Л.А. Кузьмич, А.М. Шиф и др. – мн.: выш. шк., 1990. – 197с.