(У медицині комп пропонує варіанти діагнозу, дає пораду) Експертні системи- це програми для комп-ров, що акумулюють (тобто збирати, накопичувати) знання фахівців - експертів у конкретних предметних галузях, які призначені для отримання прийнятних рішень у процесі обробки інф-ції. Експертні системи трансформують досвід експертів у будь-якій конкретній галузі знань у форму евристичних правил і призначені для консультацій менш кваліфікованих спец-тів.
Принципи роботи експертної системи, заснованої на знаннях: користь-ль передає в експертну систему факти або іншу інф-цію і отримує як результат експертну раду або експертні знання.
Експертна система складається з:
Бази знань (у складі робочої пам'яті та бази правил), призначеної для зберігання вихідних та проміжних фактів у робочій пам'яті (її ще називають базою даних) та зберігання моделей та правил маніпулювання моделями в базі правил
Вирішувача завдань (інтерпретатора), який забезпечує реалізацію послідовності правил для вирішення конкретної задачі на основі фактів та правил, що зберігається в базах даних та базах знань
Підсистеми пояснення дозволяє користувачу отримати відповіді на запитання: «Чому система прийняла таке рішення?».
Підсистеми набуття знань, призначеної як додавання до бази знань нових правил, і модифікації наявних правил.
Інтерфейсу користувача, комплексу програм, що реалізують діалог користувача із системою на стадії введення інформації, та отримання результатів.
У загальному випадку експертні системи класиф-ться за трьома осн напрямками: за типом ЕОМ, у зв'язку з реальним часом і за типом задачі, що вирішується.
За типом ЕОМЕС класиф-ється на: супер ЕОМ; ЕОМ середньої продуктивності; символьні процесори; персональні комп'ютери.
У зв'язку з реальним часомкласиф-ється на: Статичні; Квазидинамічні;
· Динамічні.
За типом розв'язуваної задачікласиф-тується на: Інтерпретація даних; Діагностика; Моніторинг; Проектування; прогнозування; Планування; Управління; Підтримка ухвалення рішень; Навчання.
Знання експерта ставляться лише до однієї предметної області, й у полягає відмінність методів, заснованих на исп-нии експертних систем, від загальних методів вирішення завдань. Знання експерта, що стосуються вирішення конкретних завдань, називаються областю знань експерта.
В галузі знань експертна система проводить міркування або робить логічні висновки за таким же принципом, як міркував би експерт-людина або приходив логічним шляхом до вирішення завдання. Це означає, що на підставі певних фактів шляхом міркувань формується логічний, виправданий висновок, який випливає з цих фактів.
Експертні системи мають багато привабливих осіб:
· Підвищена доступність. Для забезпечення доступу до експертних знань можуть застосовуватися будь-які відповідні комп'ютерні апаратні засоби.
· Зменшені витрати.Ст-сть надання експертних знань у розрахунку окремого польз-ля значно знижується.
· Зменшена небезпека. Експертні системи можуть испол-ся у разі середовища, кіт може бути небезпечними для чел-ка.
· Постійність. Експертні знання нікуди не зникають. На відміну від експертів-людей, які можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або померти, знання експертної системи збережеться протягом невизначено довгого часу.
· Можливість отримання експертних знань із багатьох джерел. За допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів та залучені до роботи над завданням, яке виконується одночасно і безперервно, у будь-який час дня та ночі. Рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об'єднання знань кількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо взятої експерта-людини.
· Підвищена надійність. Застосування експертних систем дозволяє підвищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки експерту-чол-ку або посереднику при вирішенні неузгоджених думок між кількома експертами-людьми. (Зрозуміло, такий метод вирішення неузгоджених думок не може використовуватися, якщо експертна система запрограмована одним із експертів, які беруть участь у зіткненні думок.) Рішення експертної системи має завжди співпадати з рішенням експерта; розбіжність може бути викликана лише помилкою, допущеною експертом, що може статися, лише якщо експерт-людина втомилася чи перебуває у стані стресу.
· Пояснення. Експертна система здатна докладно пояснити свої міркування, кіт привели до визначення висновку. А людина може виявитися надто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно. Можливість отримати пояснення сприяє підвищенню довіри до того, що було ухвалено правильне рішення.
· Швидкий відгук. Для деяких програм може знадобитися швидкий відгук або відгук у реальному часі. Залежно від апаратного та програмного забезпечення, що використовується, експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина. У деяких екстремальних ситуаціях може знадобитися швидша реакція, ніж у людини; у разі прийнятним варіантом стає застосування експертної системи, що у реальному часі.
· Незмінно правильна, позбавлена емоцій і повна відповідь за будь-яких обставин. Така властивість може виявитися дуже важливою в реальному часі та в екстремальних ситуаціях, коли експерт-людина може виявитися нездатною діяти з максимальною ефективністю через вплив стресу чи втоми.
· Можливість застосування як інтелектуальна навчальна програма. Експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані міркування системи.
· Можливість застосування як інтелектуальну базу даних.Експертні системи можуть испол-ся доступу до баз даних з допомогою интелл-го методу доступу.
25. Переваги використання ІКТ в освіті
Інформація явл. найважливішим механізмом рефор-ня утвор. системи, напр. на підвищення. якості, доступ. та ефект. освіти.
Комп. техніка – лише «залізо». Сьогодні у нас інше завдання – мак. Ефект. Використ. її, направ. на рішення стратегіч. цілі модерніз. Образ-ня - підвищення. його кач-ва.
Переваги:
1. Інформаційні технол. Значить. розширюють можливості пред'явлення навчальної інформації. Застосування кольору, графіки, звуку, всіх совр. засобів відеотехніки дозволяє відтворювати реальну обстановку деят..
2. Комп'ютер дозволяє сущ. підвищити мотивацію до навчання.
3. ІКТ залучають уч-ся до навч. процес, сприяючи найширшому розкриттю їх здібностей, активізації розумової деят.
4. Використ. ІКТ у навчальному процесі збільш. Можливий. постановки навчальних завдань та управління процесом їх вирішення. Комп'ютери дозволяють будувати та аналізувати моделі різних предметів, ситуацій, явищ.
5. ІКТ дозволяють якісно змінювати контроль деят. Уч-ся, забезпечуючи у своїй гнучкість управління навчальним процесом.
6. Комп'ютер сприяє формуванню. у учнів рефлексії. Навчальна програма дає можливість учням наочно уявити результат своїх дій, опр.этап у вирішенні завдання, на кіт. зроблено помилку, і виправити її.
Тема 2.3. Програмні засоби презентацій та основи офісного програмування
Тема 2.4.
2.4.11. Навчальна база даних із головною кнопковою формою "Training_students" - Завантажити
Системи управління базами даних та експертні системи
2.4. Системи управління базами даних та експертні системи
2.4.10. Експертні та навчальні системи
Експертні системи є одним із основних додатків штучного інтелекту. Штучний інтелект – це з розділів інформатики, у якому розглядаються завдання апаратного і програмного моделювання тих видів людської діяльності, які вважаються інтелектуальними.
Результати досліджень із штучного інтелекту використовуються в інтелектуальних системах, які здатні вирішувати творчі завдання, що належать до конкретної предметної галузі, знання про яку зберігаються в пам'яті (базі знань) системи. Системи штучного інтелекту орієнтовані рішення великого класу завдань, яких ставляться звані частково структуровані чи неструктуровані завдання (слабко формализуемые чи неформализуемые завдання).
Інформаційні системи, що використовуються для вирішення частково структурованих завдань, поділяються на два види:
- Створюють управлінські звіти (що виконують обробку даних: пошук, сортування, фільтрацію). Прийняття рішення складає основі відомостей, які у цих звітах.
- Розробні можливі альтернативи рішення. Ухвалення рішення зводиться до вибору однієї із запропонованих альтернатив.
Інформаційні системи, які розробляють альтернативи рішень, можуть бути модельними чи експертними:
- Модельні інформаційні системи надають користувачеві моделі (математичні, статистичні, фінансові тощо), які допомагають забезпечити вироблення та оцінку альтернатив рішення.
- Експертні інформаційні системи забезпечують вироблення та оцінку можливих альтернатив користувачем за рахунок створення систем, що ґрунтуються на знаннях, отриманих від фахівців - експертів.
Експертні системи - це програми для комп'ютерів, що акумулюють знання фахівців - експертів у конкретних предметних галузях, які призначені для отримання прийнятних рішень у процесі обробки інформації. Експертні системи трансформують досвід експертів у будь-якій галузі знань у форму евристичних правил і призначені для консультацій менш кваліфікованих фахівців.
Відомо, що знання існують у двох видах: колективний досвід, особистий досвід. Якщо предметна область представлена колективним досвідом (наприклад, вища математика), то ця предметна область не потребує експертних систем. Якщо в предметній галузі більшість знань є особистим досвідом фахівців високого рівня і ці знання є слабоструктурованими, то така галузь потребує експертних систем. Сучасні експертні системи знайшли широке застосування у всіх галузях економіки.
База знань є ядром експертної системи. Перехід даних до знань є наслідком розвитку інформаційних систем. Для зберігання даних застосовуються бази даних, а зберігання знань – бази знань. У базі даних зазвичай зберігаються великі масиви даних з відносно невеликою вартістю, а в базах знань зберігаються невеликі за обсягом, але дорогі інформаційні масиви.
База знань – це сукупність знань, що описані з використанням обраної форми їх подання. Наповнення бази знань є одним із найскладніших завдань, яка пов'язана з вибором знань їхньою формалізацією та інтерпретацією.
Експертна система складається з:
- бази знань (у складі робочої пам'яті та бази правил), призначеної для зберігання вихідних та проміжних фактів у робочій пам'яті (її ще називають базою даних) та зберігання моделей та правил маніпулювання моделями в базі правил;
- вирішувача завдань (інтерпретатора), який забезпечує реалізацію послідовності правил для вирішення конкретної задачі на основі фактів та правил, що зберігається в базах даних та базах знань;
- підсистеми пояснення дозволяє користувачу отримати відповіді на запитання: «Чому система прийняла таке рішення?»;
- підсистеми набуття знань, призначеної як додавання до бази знань нових правил, і модифікації наявних правил;
- інтерфейсу користувача, комплексу програм, що реалізують діалог користувача із системою на стадії введення інформації, та отримання результатів.
Експертні системи відрізняються від традиційних систем обробки даних тим, що в них зазвичай використовується символьний спосіб подання, символьний висновок і евристичний пошук рішень. Для вирішення слабко формалізованих або неформалізованих задач перспективнішими є нейронні мережі або нейрокомп'ютери.
Основу нейрокомп'ютерів становлять нейронні мережі – ієрархічні організовані паралельні сполуки адаптивних елементів – нейронів, які забезпечують взаємодію Космосу з об'єктами реального світу як і, як і біологічна нервова система.
Великих успіхів використання нейромереж досягнуто під час створення самонавчальних експертних систем. Мережа налаштовують, тобто. навчають, пропускаючи через неї всі відомі рішення та домагаючись отримання необхідних відповідей на виході. Налаштування полягає у доборі параметрів нейронів. Часто використовують спеціалізовану програму навчання, яка займається навчанням у мережі. Після навчання система готова до роботи.
Якщо в експертну систему її творці попередньо закладають знання у певній формі, то в нейронних мережах невідомо навіть розробникам, як формуються знання у її структурі у процесі навчання та самонавчання, тобто. мережа є «чорний ящик».
Нейрокомп'ютери як системи штучного інтелекту є досить перспективними і можуть нескінченно вдосконалюватися у своєму розвитку.
В даний час системи штучного інтелекту у формі експертних систем та нейронних мереж знаходять широке застосування при вирішенні фінансово-економічних проблем.
Нестеров О. В., Тимченко В. В., Трапіцин С. Ю. Інформаційні педагогічні технології. Навчально-методичний посібник – СПб.: Видавництво ТОВ «Книжковий дім», 2003 – 340 с.
Експертні системи освіти. Чотири проблеми розвитку
І в картоплі цінують не мундир,
а внутрішній зміст
Експертні системи (ЕС) засновані на використанні елементів штучного інтелекту, що застосовуються в автоматизованих освітніх системах для підвищення якості навчання за рахунок автоматизації процесу навчання та підвищення ефективності за рахунок звільнення викладача від рутинної роботи.
Основним недоліком існуючих електронних навчальних засобів є використання нерозвинених примітивних форм діалогового спілкування з користувачем. Перехід від примітивного діалогу, типу «меню», до діалогу «природною» мовою, до діалогу «з голосу» вимагає застосування експертних систем.
Сьогодні немає чіткого визначення терміна «експертна система». Найбільш загальне визначення: ЕС – це штучна система, здатна у цій предметної області ефективно замінити експерта-людини. Експертними можуть називатися автоматизовані інформаційні системи, орієнтовані рішення завдань у певної предметної області з достатньою якістю.
ЕС призначені для того, щоб зробити доступними поєднання знань, досвіду, навичок та інтуїції кваліфікованих спеціалістів. ЕС разом із комплексом навчальної інформації, на відміну існуючих автоматизованих навчальних курсів, є принципово новим напрямом підвищення дидактичної ефективності програмно-методичних комплексів, реалізують контроль та управління процесом навчання. Ця відмінність полягає у можливості інтелектуальної підтримки учнів різного рівня підготовленості. Така можливість обумовлена наявністю основи знань.
Типи завдань, де доцільне використання ЕС:
управління процесом навчання з урахуванням індивідуальної підготовленості учня, його індивідуальних особливостей;
діагностика та прогнозування якості засвоєння предметної інформації та формування змін у послідовності подання навчального матеріалу;
підтримку професійного рівня того, хто навчається в даній предметній галузі;
Реферат на тему:
"Створення звіту як об'єкта бази даних. Експертні та навчальні системи"
Зміст
Створення звіту як об'єкта бази даних
Структура звіту у режимі Конструктора
Способи створення звіту
Створення звіту
Створення звіту як об'єкта бази даних
Звіт - це форматоване представлення даних, яке виводиться на екран, у друк чи файл. Вони дозволяють витягти з бази потрібні відомості та подати їх у вигляді, зручному для сприйняття, а також надають широкі можливості для узагальнення та аналізу даних.
Під час друку таблиць та запитів інформація видається практично у тому вигляді, в якому зберігається. Часто виникає необхідність подати дані у вигляді звітів, які мають традиційний вигляд та легко читаються. Докладний звіт включає всю інформацію з таблиці або запиту, але містить заголовки та розбитий на сторінки із зазначенням верхніх та нижніх колонтитулів.
Структура звіту у режимі Конструктора
Microsoft Access відображає дані з запиту або таблиці у звіті, додаючи до них текстові елементи, які спрощують його сприйняття.
До таких елементів относятся:
Заголовок. Цей розділ друкується лише у верхній частині першої сторінки звіту. Використовується для виведення даних, таких як текст заголовка звіту, дата або частина тексту документа, що констатує, які слід надрукувати один раз на початку звіту. Для додавання або видалення області заголовка звіту необхідно вибрати в меню Вигляд команду Заголовок/примітка звіту.
Верхній колонтитул. Використовується для виведення даних, таких як заголовки стовпців, дати або номери сторінок, що друкуються зверху на кожній сторінці звіту. Щоб додати або видалити верхній колонтитул, необхідно вибрати в меню Вигляд команду Колонтитули. Microsoft Access додає верхній та нижній колонтитули одночасно. Щоб приховати один із колонтитулів, потрібно задати для його властивості Висота значення 0.
Область даних, розташована між верхнім та нижнім колонтитулами сторінки. Містить основний текст звіту. У цьому розділі з'являються дані, що роздруковуються для кожного з записів у таблиці або запиті, на яких заснований звіт. Для розміщення в області даних елементів керування використовують список полів та панель елементів. Щоб приховати область даних, потрібно задати властивості розділу Висота значення 0.
Нижній колонтитул. Цей розділ з'являється у нижній частині кожної сторінки. Використовується для виведення даних, таких як підсумкові значення, дати або номери сторінки, що друкуються знизу на кожній сторінці звіту.
Примітка. Використовується для виведення даних, таких як текст висновку, загальні підсумкові значення або підпис, які слід надрукувати один раз наприкінці звіту. Незважаючи на те, що в режимі Конструктора розділ "Примітка" звіту знаходиться внизу, він друкується над нижнім колонтитулом сторінки на останній сторінці звіту. Для додавання або видалення області приміток звіту необхідно вибрати в меню Вигляд команду Заголовок/примітка звіту. Microsoft Access одночасно додає та видаляє області заголовка та приміток звіту.
Способи створення звіту
У Microsoft Access можна створювати звіти різними способами:
Конструктор
Майстер звітів
Автозвіт: у стовпець
Автозвіт: стрічковий
Майстер діаграм
Поштові наклейки
Майстер дозволяє створювати звіти з групуванням записів і є найпростішим способом створення звітів. Він поміщає вибрані поля у звіт та пропонує шість стилів його оформлення. Після завершення роботи Майстра отриманий звіт можна доопрацювати у режимі Конструктора. Скориставшись функцією Автозвіт, можна швидко створювати звіти, а потім вносити деякі зміни.
Для створення Автозвіту необхідно виконати такі дії:
У вікні бази даних натисніть вкладку Звіти, а потім натисніть кнопку Створити. З'явиться діалогове вікно Новий звіт.
Виділити у списку пункт Автозвіт: у стовпець або Автозвіт: стрічковий.
У полі джерела даних клацнути на стрілці і вибрати як джерело даних таблицю чи запит.
Клацніть на кнопку ОК.
Майстер автозвіту створює автозвіт у стовпець або стрічковий (на вибір користувача), і відкриває його в режимі Попереднього перегляду, який дозволяє побачити, як виглядатиме звіт у роздрукованому вигляді.
Зміна масштабу відображення звіту
Для зміни масштабу відображення користуються покажчиком – лупою. Щоб побачити всю сторінку повністю, необхідно натиснути будь-де звіту. На екрані з'явиться сторінка звіту у зменшеному масштабі.
Знову натисніть на звіті, щоб повернутися до збільшеного масштабу. У збільшеному режимі подання звіту точка, на якій ви клацнули, опиниться в центрі екрана. Для прогортання сторінок звіту користуються кнопками переходу внизу вікна.
Друк звіту
Для друку звіту необхідно виконати таке:
У меню Файл натисніть команду Друк.
В області Друкувати клацнути на варіанті Сторінки.
Щоб надрукувати лише першу сторінку звіту, введіть 1 у полі "з" та 1 у поле "по".
Клацніть на кнопку ОК.
Перш ніж друкувати звіт, доцільно переглянути його в режимі Попереднього перегляду, щоб перейти до якого в меню Вигляд потрібно вибрати Попередній перегляд.
Якщо під час друку наприкінці звіту з'являється порожня сторінка, переконайтеся, що параметр Висота для приміток звіту має значення 0. Якщо під час друку порожні проміжні сторінки звіту, переконайтеся, що сума значень ширини форми або звіту та ширини лівого та правого полів не перевищує ширину аркуша паперу. в діалоговому вікні Параметри сторінки (меню Файл).
Під час розробки макетів звіту керуйтеся наступною формулою: ширина звіту + ліве поле + праве поле
Щоб підігнати розмір звіту, необхідно використовувати такі прийоми:
змінити значення ширини звіту;
зменшити ширину полів або змінити орієнтацію сторінки.
Створення звіту
1. Запустіть програму Microsoft Access. Відкрийте базу даних (наприклад, навчальну базу даних "Деканат").
2. Створіть Автозвіт: стрічковий, використовуючи як джерело даних таблицю (наприклад, Студенти). Звіт відкривається в режимі Попереднього перегляду, який дозволяє побачити, як виглядатиме звіт у роздрукованому вигляді.
3. Перейдіть у режим Конструктора та виконайте редагування та форматування звіту. Щоб перейти з режиму попереднього перегляду в режим конструктора, натисніть кнопку Закрити на панелі інструментів вікна програми Access. На екрані з'явиться звіт у режимі Конструктора.
Редагування:
1) видаліть поля код студента у верхньому колонтитулі та області даних;
2) перемістіть вліво всі поля у верхньому колонтитулі та області даних.
3) Змініть напис у заголовку сторінки
У розділі Заголовок звіту виділити напис Студенти.
Помістіть покажчик миші праворуч від слова Студенти, щоб вказівник набув форми вертикальної риси (курсора введення), і клацніть у цій позиції.
Введіть НТУ "ХПІ" та натисніть Enter.
4) Перемістіть напис. У нижньому колонтитулі виділити поле =Now () і перетягнути його в Заголовок звіту під назвою Студенти. Дата відображатиметься під заголовком.
5) На панелі інструментів Конструктор звітів натисніть кнопку Попередній перегляд, щоб переглянути звіт.
Форматування:
1) Виділіть заголовок Студенти НТУ "ХПІ"
2) Змініть гарнітуру, зображення та колір шрифту, а також колір заливки фону.
3) На панелі інструментів Конструктор звітів натисніть кнопку Попередній перегляд, щоб переглянути звіт.
Зміна стилю:
Щоб змінити стиль, виконайте таке:
На панелі інструментів Конструктора звітів натисніть кнопку Автоформат, відкриється діалогове вікно Автоформат.
У списку Стилі об'єкта "звіт - автоформат" клацнути на пункті Строгий, а потім клацнути на кнопці ОК. Звіт буде відформатовано у стилі Строгий.
Перемикається в режим Попередній перегляд. Звіт з'явиться у вибраному стилі. Надалі всі звіти створені за допомогою функції Автозвіт матимуть стиль Строгий, доки ви не задасте інший стиль у вікні Автоформат.
Експертні та навчальні системи
Експертні системи є одним із основних додатків штучного інтелекту. Штучний інтелект - це один із розділів інформатики, в якому розглядаються завдання апаратного та програмного моделювання тих видів людської діяльності, які вважаються інтелектуальними.
Результати досліджень із штучного інтелекту використовуються в інтелектуальних системах, які здатні вирішувати творчі завдання, що належать до конкретної предметної галузі, знання про яку зберігаються в пам'яті (базі знань) системи. Системи штучного інтелекту орієнтовані рішення великого класу завдань, яких ставляться звані частково структуровані чи неструктуровані завдання (слабко формализуемые чи неформализуемые завдання).
Інформаційні системи, що використовуються для вирішення частково структурованих завдань, поділяються на два види:
Створюють управлінські звіти (що виконують обробку даних: пошук, сортування, фільтрацію). Прийняття рішення складає основі відомостей, які у цих звітах.
Розробні можливі альтернативи рішення. Ухвалення рішення зводиться до вибору однієї із запропонованих альтернатив.
Інформаційні системи, які розробляють альтернативи рішень, можуть бути модельними чи експертними:
Модельні інформаційні системи надають користувачеві моделі (математичні, статистичні, фінансові тощо), які допомагають забезпечити вироблення та оцінку альтернатив рішення.
Експертні інформаційні системи забезпечують вироблення та оцінку можливих альтернатив користувачем за рахунок створення систем, що ґрунтуються на знаннях, отриманих від фахівців - експертів.
Експертні системи - це програми для комп'ютерів, що акумулюють знання фахівців - експертів у конкретних предметних галузях, які призначені для отримання прийнятних рішень у процесі обробки інформації. Експертні системи трансформують досвід експертів у будь-якій галузі знань у форму евристичних правил і призначені для консультацій менш кваліфікованих фахівців.
Відомо, що знання існують у двох видах: колективний досвід, особистий досвід. Якщо предметна область представлена колективним досвідом (наприклад, вища математика), то ця предметна область не потребує експертних систем. Якщо в предметній галузі більшість знань є особистим досвідом фахівців високого рівня і ці знання є слабоструктурованими, то така галузь потребує експертних систем. Сучасні експертні системи знайшли широке застосування у всіх галузях економіки.
База знань є ядром експертної системи. Перехід даних до знань є наслідком розвитку інформаційних систем. Для зберігання даних застосовуються бази даних, а зберігання знань - бази знань. У базі даних зазвичай зберігаються великі масиви даних з відносно невеликою вартістю, а в базах знань зберігаються невеликі за обсягом, але дорогі інформаційні масиви.
База знань - це сукупність знань, що описані з використанням обраної форми їх подання. Наповнення бази знань є одним із найскладніших завдань, яка пов'язана з вибором знань їхньою формалізацією та інтерпретацією.
Експертна система складається з:
бази знань (у складі робочої пам'яті та бази правил), призначеної для зберігання вихідних та проміжних фактів у робочій пам'яті (її ще називають базою даних) та зберігання моделей та правил маніпулювання моделями в базі правил
вирішувача завдань (інтерпретатора), який забезпечує реалізацію послідовності правил для вирішення конкретної задачі на основі фактів та правил, що зберігається в базах даних та базах знань
Підсистема пояснення дозволяє користувачу отримати відповіді на запитання: "Чому система прийняла таке рішення?"
підсистеми набуття знань, призначеної як додавання до бази знань нових правил, і модифікації наявних правил.
інтерфейсу користувача, комплексу програм, що реалізують діалог користувача із системою на стадії введення інформації, та отримання результатів.
Експертні системи відрізняються від традиційних систем обробки даних тим, що в них зазвичай використовується символьний спосіб подання, символьний висновок і евристичний пошук рішень. Для вирішення слабко формалізованих або неформалізованих задач перспективнішими є нейронні мережі або нейрокомп'ютери.
Основу нейрокомп'ютерів становлять нейронні мережі - ієрархічні організовані паралельні сполуки адаптивних елементів - нейронів, які забезпечують взаємодію Космосу з об'єктами реального світу як і, як і біологічна нервова система.
Великих успіхів використання нейромереж досягнуто під час створення самонавчальних експертних систем. Мережа налаштовують, тобто. навчають, пропускаючи через неї всі відомі рішення та домагаючись отримання необхідних відповідей на виході. Налаштування полягає у доборі параметрів нейронів. Часто використовують спеціалізовану програму навчання, яка займається навчанням у мережі. Після навчання система готова до роботи.
Якщо в експертну систему її творці попередньо закладають знання у певній формі, то в нейронних мережах невідомо навіть розробникам, як формуються знання у її структурі у процесі навчання та самонавчання, тобто. мережа є "чорний ящик".
Нейрокомп'ютери як системи штучного інтелекту є досить перспективними і можуть нескінченно вдосконалюватися у своєму розвитку. В даний час системи штучного інтелекту у формі експертних систем та нейронних мереж знаходять широке застосування при вирішенні фінансово-економічних проблем.
Тема1. ЕОС як компонент інтенсивного навчання спеціалістів.
Лекція 8. Експертно-навчальні системи.
Сфери застосування експертних систем у менеджменті.
Вартість експертних систем.
Розвиток експертних систем.
Протягом останніх двадцяти років фахівці у галузі інтелектуальних систем ведуть активні дослідницькі роботи у галузі створення та використання експертних систем, призначених для сфери освіти. З'явився новий клас експертних систем – експертні навчальні системи – найбільш перспективний напрямок удосконалення програмних педагогічних засобів у бік процедурності знань.
Експертна система – це комплекс комп'ютерного програмного забезпечення, який допомагає людині приймати обґрунтовані рішення. Експертні системи використовують інформацію, отриману заздалегідь від експертів - людей, які у будь-якій галузі є найкращими фахівцями.
Експертні системи повинні:
- зберігати знання про певну предметну область (факти, описи подій та закономірностей);
- вміти спілкуватися з користувачем обмеженою природною мовою (тобто ставити запитання та розуміти відповіді);
- мати комплекс логічних засобів для виведення нових знань, виявлення закономірностей, виявлення протиріч;
- ставити завдання на запит, уточнювати її постановку і шукати рішення;
- пояснювати користувачеві, як отримано рішення.
Бажано також, щоб експертна система могла:
- повідомляти таку інформацію, що підвищує довіру користувача до експертної системи;
- «розповідати» про себе, про свою власну структуру
Експертна навчальна система (ЕОС) - це програма, що реалізує ту чи іншу педагогічну мету на основі знань експерта в деякій предметній галузі, здійснюючи діагностику навчання та управління вченням, а також демонструючи поведінку експертів (фахівців-предметників, методистів, психологів). Експертність ЕОС полягає у наявності в ній знань за методикою навчання, завдяки яким вона допомагає викладачам навчати, а учням – навчатися.
Архітектура експертної навчальної системи включає два основних компоненти: базу знань (сховище одиниць знань) і програмний інструмент доступу та обробки знань, що складається з механізмів виведення висновків (рішення), придбання знань, пояснення одержуваних результатів та інтелектуального інтерфейсу.
Обмін даними між учням та ЕОС виконує програма інтелектуального інтерфейсу, яка сприймає повідомлення учня та перетворює їх у форму представлення бази знань і, навпаки, переводить внутрішнє уявлення результату обробки у формат учня та видає повідомлення на необхідний носій. Найважливішим вимогою до організації діалогу учня з ЕОС є природність, яка означає буквально формулювання потреб учня пропозиціями природного мови. Важливо, щоб послідовність розв'язання задачі була гнучкою, відповідала уявленням учня та велася у професійних термінах.
Наявність розвиненої системи пояснень (СО) є надзвичайно важливою для ЕОС, що працюють у галузі навчання. У процесі навчання така ЕОС виконуватиме як активну роль «вчителя», а й роль довідника, допомагає учню вивчати внутрішні процеси, які у системі, з допомогою моделювання прикладної області. Розвинена З складається з двох компонентів: активної, що включає набір інформаційних повідомлень, що видаються учню в процесі роботи, залежать від конкретного шляху вирішення задачі, що повністю визначаються системою; пасивної (основної компоненти СО), орієнтованої на дії, що ініціалізують, учня.
Активна компонента є розгорнутим коментарем, що супроводжує дії і результати, отримані системою. Пасивна компонента - це якісно новий вид інформаційної підтримки, властивої тільки системам, заснованим на знаннях. Ця компонента, окрім розвиненої системи HELP-ів, що викликаються учням, має системи пояснень ходу розв'язання задачі. Система пояснень у існуючих ЕОС реалізується у різний спосіб. Вона може бути: набір інформаційних довідок про стан системи; повний чи частковий опис пройденого системою шляху по дереву рішень; список гіпотез, що перевіряються (підстави для їх формування та результати їх перевірки); список цілей, що управляють роботою системи, та шляхів їх досягнення.
Важливою особливістю розвинутої є використання в ній природної мови спілкування з учням. Широке застосування систем «меню» дозволяє як диференціювати інформацію, а й у розвинених ЕОС судити про рівень підготовленості учня, формуючи його психологічний портрет.
Однак того, хто навчається, не завжди може цікавити повний висновок рішення, що містить безліч непотрібних деталей. У цьому випадку система повинна вміти вибирати з ланцюжка лише ключові моменти з урахуванням їхньої важливості та рівня знань учня. І тому в основі знань потрібно підтримувати модель знань і намірів учня. Якщо ж той, хто навчається, продовжує не розуміти отриману відповідь, то система повинна в діалозі на основі підтримуваної моделі проблемних знань навчати його тим чи іншим фрагментам знань, тобто. розкривати більш докладно окремі поняття та залежності, якщо навіть ці деталі безпосередньо у виводі не використовувалися.