д) Контроль и управление.
Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.
е) Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах.
В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.д.), так и при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении компьютеров.
Глава 2. Экспертные системы при моделировании процессов
в техносфере
2.1 Понятие техносферы
Масштабы созданной человечеством материальной культуры поистине огромны. И темпы ее развития постоянно увеличиваются в геометрической прогрессии. В наши дни так называемая техномасса (т.е. все, созданное человеком за год) уже на порядок превышает биомассу (вес диких живых организмов), соответственно 1013 т/год и 1012 т/год. Это тревожный сигнал о необходимости вдумчивого отношения к балансу составляющих системы «природа — биосфера — человек» [14, c. 124].
Уровень воздействия человека на окружающую среду во многом определяется степенью технической вооруженности общества. Она была крайне мала на начальных этапах развития человечества. Однако в дальнейшем, с ростом его производительных сил, ситуация начала меняться кардинальным образом. XX столетие — век научно-технического прогресса. Связанный с качественно новым взаимоотношением науки, техники и технологии, он колоссально увеличил масштабы воздействия общества на природу и поставил перед человечеством целый ряд новых, чрезвычайно острых проблем.
Изучение влияния техники на биосферу и природу в целом нуждается не только в прикладном, но и в глубоком теоретическом осмыслении. Техника все менее остается только вспомогательной силой для человека, все больше проявляется ее автономность (автоматические линии, роботы, межпланетные станции, сложнейшие компьютерные самоналаживающиеся системы).
Понятие «совокупность техники и технических систем» лишь начинает обретать право на существование в науке. По аналогии с «живым веществом», лежащим в основе биосферы, мы можем говорить о техновеществе как совокупности всех существующих технических устройств и систем (своеобразных техноценозов).
Структура техновещества рассматривается сегодня с разных точек зрения. Так, в одном случае классификация ее структуры производится точно по аналогии со структурой и взаимодействием составляющих живого вещества (Р.К. Баландин, Л.Г. Бондарев). И в ее состав включают: во-первых, технические устройства, добывающие полезные ископаемые и вырабатывающие энергию, подобно зеленым растениям в биосфере; во-вторых, технический блок по переработке полученного сырья и производству средств производства; в-третьих, технику, производящую средства потребления; в-четвертых, технические системы по передаче, использованию и хранению средств информации. В особый блок выделяют автономные многофункциональные системы (роботы, автоматические межпланетные станции и др.). В последнее время появляются также техносистемы по переработке и утилизации отходов, включению их в непрерывный цикл безотходной технологии. Это своего рода «технические санитары», действующие аналогично биологическим, природным подсистемам. Таким образом, структура техновещества (как союкупность отдельных технических устройств и целых подсистем-техноценозов) все больше воспроизводит аналогичную организацию естественных природных живых систем.
Другой подход в понимании структуры и роли техновещества предлагает швейцарский экономист и географ Г. Беш. Он выделяет в мировом хозяйстве три крупнейшие отрасли: первичную (добыча природных ресурсов), вторичную (обработка добытой продукции), третичную (обслуживание производства: наука, управление) [15, c. 92].
По силе своего воздействия на планету техновещество в виде системы техноценозов уже в состоянии как минимум на равных спорить с живым веществом. Развитие техники со всей очевидностью требует просчета оптимальных вариантов взаимодействия составных подсистем техновещества и последствий их влияния на природу, и в первую очередь на биосферу.
В результате преобразования человеком естественной среды обитания можно говорить уже о реальном существовании нового ее состояния — о техносфере. Техносфера есть совокупность технических устройств и систем вместе с областью технической деятельности человека. Ее структура достаточно сложна, так как включает техногенное вещество, технические системы, живое вещество, верхнюю часть земной коры, атмосферу, гидросферу. Более того, с началом эры космических полетов техносфера вышла далеко за пределы биосферы и охватывает уже околоземный космос.
Нет смысла современному человеку подробно говорить о роли и значении техносферы в жизни общества и природы. Техносфера все больше преобразует природу, изменяя прежние и создавая новые ландшафты, активно влияя на все другие сферы и оболочки Земли, и в первую очередь на биосферу [4, c. 82].
Отмечая важнейшее значение техники в жизни человека, нельзя не остановиться на постоянно обостряющейся проблеме необходимости гуманизации техносферы. До последнего времени наука и техника были нацелены главным образом на максимальную эксплуатацию природных ресурсов, удовлетворение нужд человека и общества любой ценой. Последствия непродуманного, некомплексного и, как следствие, антигуманного воздействия на природу удручают. Технические ландшафты из отходов производства, уничтожение признаков жизни в целых регионах, загнанная в резервации природа — реальные плоды отрицательного влияния человека, вооруженного техникой, на окружающую среду. Все это является также следствием недостаточного взаимодействия естественных и общественных наук в осмыслении данной проблемы.
2.2 Экспертные системы при моделировании процессов
В течение последнего десятилетия большое количество работ в области имитационного моделирования посвящено объединению технологий моделирования и искусственного интеллекта (точнее, его прикладного направления, связанного с разработкой систем, основанных на знаниях). Результатом такого объединения являются системы имитационного моделирования, основанные на знаниях. Эти системы заключают в себе знания, необходимые для квалифицированного проведения исследований по имитационному моделированию объектов соответствующих классов. Тем самым значительно расширяются границы применимости методов имитационного моделирования: от пользователей подобных систем уже не требуется специальных знаний в области программирования и имитационного моделирования.
Интеллектуальные функции в этих системах реализуются, как правило, с помощью технологии экспертных систем. Это приводит к появлению экспертных систем имитационного моделирования (ЭСИМ). Основные результаты указанного обзора состоят в следующем [16, c. 85]:
1. ЭС и системы имитационного моделирования (СИМ) имеют ряд сходных методологических свойств, что дает принципиальную возможность их совместного использования; а некоторые отличия, при сущие этим системам делают их объединение желательным.
2. Экспертные системы дают возможность решать задачи имитационного моделирования с помощью новой технологии: инженерии знаний. Однако и эта технология имеет определенные ограничения, которые должны учитываться при анализе возможности и целесообразности со здания конкретных ЭСИМ.
3. Технология ЭСИМ позволяет автоматизировать процесс имитационного моделирования.
4. Существует множество подходов к объединению ЭС и СИМ. В частности, различают их следующие комбинации [9, c. 74]:
- гибридные системы, в которых ЭС используется как интеллектуальный интерфейс между пользователем и уже существующим программным обеспечением имитационного моделирования;
- советующие системы, в которых ЭС выполняет функции консультанта;
- новые системы, в которых технология ЭС изменяет сам принцип построения СИМ;
5. Основными принципами (парадигмами) построения ЭСИМ являются [9, c. 76]:
- объектно-ориентированное программирование;
- программирование, основанное на правилах;
- логическое программирование;
- комбинирование различных принципов программирования.
Существуют всевозможные средства построения ЭСИМ, основанные на указанных принципах.
6. Известно большое количество реализаций ЭСИМ.
Большинство из существующих проблемно-ориентированных ЭСИМ разработано для моделирования производственных систем.
Разрабатывая экспертную систему имитационного моделирования производственных процессов (ЭСМП), авторы взяли за основу следующие принципы.
1. Программное обеспечение имитационно го моделирования и интерфейс должны быть удобным для пользователя, не имеющего предварительной специальной подготовки в этой области. Поэтому при создании интерфейса следует исходить из концепций, используемых инженерами в их повседневной работе.
2. Принятие всех решений в области имитационного моделирования (например, при создании модели, при планировании имитационных экспериментов, при анализе их результатов) должно быть максимально автоматизировано. В то же время пользователь должен иметь возможность отслеживать принимаемые системой решения и, если посчитает нужным, корректировать их.