Ekspertinės sistemos

Turinys
Įvadas 3
1. Ekspertinės sistemos ir jų esmė 4
2. Veiksniai įtakoję ekspertinių sistemų atsiradimą 5
3. Išvadų generatorius 6
3.1.Žinių bazė 6
3.2.Faktų bazė 6
4. Kitos sudedamosios ekspertinių sistemų dalys 7
5. “Tuščios” ekspertinės sistemos 8
6. Ekspertinų sistemų (ES) klasifikacija 8
7. Ekspertinės sistemos internete 11
8. Ekspertinių sistemų pranašumai 11
9. Ekspertinių sistemų trūkumai 12
10. Ekspertinių žinių tobulinimas 13
Išvados 14
Literatūros sąrašas 15Įvadas
Pastaruoju metu eksploatuojama vis daugiau sudėtingos techninės įrangos. Be to, visi gamybiniai, socialiniai ir kiti procesai vyksta informacinėje aplinkoje. Nustatyta, kad jeigu kokios nors sistemos sudėtingumas auga linija, tai informacijos apimtys, kurias reikia apdoroti priimant sprendimą, auga eksponente. Todėl informacijos sistemų sudėtingumas taip pat auga ir darosi sunku per trumpą laiką suurinkti reikalingą sprendimui priimti informacijos kiekį, nes šis procesas pats savaime tampa sudėtingas ir ilgalaikis. Siekiant palengvinti priimti sprendimus sudėtingose sistemose, sukurtos ekspertinės sistemos, kur naudojama ne informacija, o žinios.(http://www.leidykla.vu.lt/inetleid/inf-m-4/broniuk.html R.Broniukaitis)
Ekspertinės sistemos, tai viena iš dirbtinio intelekto pakraipų, kurios sprendžia tokius uždavinius, kuriems spręsti paprastai reikia ekspertizės (imituoja ekspertų ar konsultantų darbą). Dabartinės ekspertinės sistemos paprastai padeda išlaisvinti žmogų profesionalą nuo kai kurių sunkių, bet aiškiai suformuluotų uždavinių sprendimo. Žinios kaupiamos euristinėje formoje, todėl ekspertinės sistemos pateikiamos išvados nėra tokios tiikslios, kaip sprendimų priėmimo sistemų, naudojančių tradicinius algoritmus, tačiau jos yra pakankamai geros ir puikiai taikomos ypač netradicinėse situacijose. Ekspertinių sistemų naudojimas sprendžiant verslo problemas dar nėra taip paplitęs kaip apskaitos ar įstaigų automatizavimo sistemų, tačiau keleto pastarųjų metų patirtis ro

odo, kad jos vis sėkmingiau pritaikomos, iš gausybės galimų sprendimų parenkant vieną, geriausiai tenkinantį įmonės poreikius.
Darbo tikslas: apžvelkti ekspertinių sistemų bruožus bei sąvybes.
Uždaviniai: išvardinti sudedamąsias dalis;

pateikti ekspertinių sistemų klasifikaciją;

pateikti privalumus ir trūkumus, kuriais pasižymi ekspertinės sistemos1. Ekspertinės sistemos ir jų esmė
Ekspertinių sistemų esmė- eksperto žinių įvedimas į sistemą ir jų daugkartinis naudojimas nedalyvaujant ekspertui. Savo esme tai intelektuali programa, galinti padaryti logines išvadas konkrečios pažinimo srities žinių pagrindu. Tokia sistema sprendžia uždavinius , kurių be eksperto pagalbos išspręsti negalima. (A.Kaklauskas ir kt. psl.43)
Struktūrinant sistemą, reikia laikytis principų, būtinų sudedamųjų dalių svoriui (parametrų reikšmei įvertinti). Kiekvienas dalinis svorio įvertinimas gali būti išreiškiamas ir kokybiniais parametrais. Atsiradusiems ekspertiniams metodams įvertinti naudojamos įvairios anketos, kuriose ekspertai pareiškia savo nuomonę apie kokybinius parametrus. Anketos apdorojamos ir išš jų gaunami kokybiniai įvertinimai.
Ekspertiniai metodai dažniau remiasi santikiniais įvertinimais, nes žmogus ekspertas nepajėgus absoliučiai įvertinti bet kokio parametro. Todėl, jei yra daug objektų, jų svarbos pagal santykinius parametrus eilę ekspertai įvertina padarydami mažiau klaidų negu pagal jų absoliučius dydžius. Taigi, ekspertiniuose metoduose vyrauja kokybinio lyginamojo pobūdžio klausimai.
Kiekviena ekspertizė atliekama savitai ir kelia skirtingus klausimus, bet egzistuoja kai kurios bendros elemantarios situacijos. Iš jų minėtinos:
1. Prioriteto skyrimas- šiuo atveju ekspertas nuosekliai surikiuoja objektus į eilępagal svarbą.
2. Porinis sulyginimas- ekspertui nuosekliai pateikiamos objektų poros. Ek
kspertas nurodo svarbesnį kiekvienos tų porų objektą.
3. Grupinis sulyginimas- ekspertui nuosekliai pateikiamos objetų grupės. Kiekvienoje tų grupių objektus reikia sustatyti pagal svarbą į eilę.
4. Tikslo „medžio“, arba kitų ryšio grafų tarp objektų ar sąvokų, sudarymas.
5. Rūšiavimas- ekspertas nuosekliai skiria objektą į vieną iš anksto nustatytų klasių.
6. Įvertinimas balais- iš esmės rūšiavimas, tik kiekvienam objektui skiriami tam tikri vienetai (balai).
Išvardytos procedūros gana bendros, todėl plačiai naudojamos atliekant ekspertinę apklausą.
Ekspertiniai metodai turi daug pranašumų:
1. Nustatyta, kad informacijos kiekis bet kurioje ekspertų grupėje yra nemažesnis už informacijos kiekį, kurį turi bet kuris iš tos grupės specialistų. Jei bet kuris specialistas ir turi daugiau žinių už kitus , tai kiti grupės nariai kartu paėmus taip pat gali daryti nemažą įtaką galutiniam sprendimui.
2. Nustatyta, kad bendras faktorių skaičius, kurį gali nagrinėti grupė, yra ne mažesnis faktorių skaičių, kurį gali nagrinėti vienas grupės specialistas.
3. Ekspertų grupė lengviau imasi atsakomybės negu atskiras specialistas (tai ypač prognozuojant).
Tačiau ekspertiniai metodai turi ir trūkumų:
1. Nustatyta, kad bet kuri komisija gali būti dezinformuota, lygiai kaip ir kkiekvienas jos narys. Vienintelė viltis, kad vieno eksperto dezinformacija gali būti kompensuota kitų žiniomis, t.y.kad neteisinga informacija nesutaps,bet sudarydami ekspertų grupes to nežinome.
2. Specialitų grupė gali labai intensyviai veikti pavienius specialistus, priversdama juos priimti daugumos nuomonę.
3. Dažnai grupės bendro sprendimo priėmimo problema tampa svarbesnė negu ti
iesa.
4. Kartais vienas specialistas daro per didelę įtaką kitiems grupės nariams.
5. Dažnai ekspertų grupėje atsiranda aiškiai suinteresuotų žmonių, kurių tikslas- jiems naudingas sprendimas.
Bet šiuos visus arba dalį trūkumų galima pašalinti, jeigu ekpertų grupė apklausiama atskirai (anoniminė apklausa. (R.Broniukaitis psl.5-6)2. Veiksniai įtakoję ekspertinių sistemų atsiradimą
Pirma, prasidėjo evoliucija šiose srityse: sąvokų ir operacijų -nuo duomenų- per informaciją- prie žinių perdirbimo. Šios trys perdirbimo kryptys gali vystytis simbiozėje, sukurdamos naują kokybę arba žiniomis grindžiamas sistemas.
Antra, dirbtinio intelekto tyrinėjimai, iš kurių kilo ekspertinės sistemos, jau apie dešimtmetį išgyvena savo renesansą. Taigi daug kas pasikeitė nuo J. Lighthill pranešimo laikų (nuo 1973 metų), kai jis teigė, kad dirbtinis intelektas neturi perspektyvos, todėl jį plėtoti beprasmiška. Iš tiesų tuo metu laboratorijose kuriamos sistemos negalėjo susidoroti su daugeliu probleminių situacijų, ypač kai buvo ieškoma visų įmanomų uždavinio sprendimų. Šiandien, kai jau žinoma, kad konkrečios sistemos apimtis turį būti atitinkamai apibrėžta ir apribota, programą galima įgyvendinti, o kompiuterio darbas duoda netgi geresnį efektą, negu eksperto žmogaus.
Trečia, kompiuterinės technikos lygio kilimas tiek JAV, tiek Japonijoje, tiek Europoje sukėlė susidomėjimą šiomis sistemomis ir jų kūrimu.
Pagaliau, ketvirta: biznio pasaulyje.kuriame nauda jauste nujaučiama, buvo suvokta, kad ekspertinių sistemų plėtotė ateityje gali atnešti pelną ir sumažinti išlaidas. Tradiciškai įmonės, norėdamos užsitikrinti sėkme, investuodavo lėšas į intelekto šaltinį – žmogų. Ta
ačiau, kaip pastebi M. Turner, ekspertai žmonės dažniausiai būna: brangūs klystantys, užimti, nenuoseklūs, nervingi (linkę kelti paniką), mirtingi. Prie šio apibūdinimo galima pridurti ir tai, kad žmonės linkę ieš koti didesnio uždarbio ir pereina pas konkurentus, kurie siūlo jiems geriau apmokamą vietą. Tokiu atveju įmonė praranda plėtotės galimybę. Bent kuriam laikui ir šis aspektas prisidėjo prie susidomėjimo ekspertinėmis sistemomis augimo.(V.Pindlova)3. Išvadų generatorius
Pagrindinės ekspertinių sistemų sudedamoji dalis yra išvadų generatorius, kurį sudaro faktų bazė (darbinė atmintis) ir žinių bazė. Ekspertinių sistemų sąlygomis atskiriamos žinios ir jų apdorojimas- žinios aprašomos žinių pateikimo modeliu ir nepriklausoma programa (išvadų generatoriumi), kuri apdoroja žinias. Tai leidžia lengvai keisti žinių bazę, nekečiant ją apdorojančios programos ir sumažina ekspertinių sistemų diegimo laiką, nes leidžia naudoti tą patį išvadų generatorių kitoms žinių bazėms.(R.Skyrius ir kt. psl. 185)3.1.Žinių bazė
Žinių bazės- tai žinių aibės, susietos su vieną ar kita pažinimo sritimi. Dažniausiai tai praktiškai patvirtintas rezultatas apie pasaulį ar jo reiškinius, žmonijos sukaupti faktai, nustatyti principai, kiti pažinimo subjektai. Todėl skirtingai nuo duomenų bazių, žinių bazėse pateikiami duomenys, esantys dokumentuose, o ne tokie objektai kaip knygos, straipsniai, dokumentai. Visi šie duomenys sudaro žinių visumą, charakterizuojančią pažinimo subjektus.
Pažinimo elementai, veikiant konceptualiems ryšiams, apjungiami ir sudaro žinų bazes.
Tiriami ryšiai konceptualūs, jei:
1. Yra bendrumas (dviejų elementų ryšys pagal jų charakteristikų turinį).
2. Išlaikomas santykinis principas (santykis tarp visumos ir jos dalies).
3. Išlaikomas tarpusavio ryšio principas (egzistuoja tarpusavio ryšys tarp elementų).
4. Veikia priešpastatymo principas (kai bazėje yra teigiamos ir neigiamos charakteristikos).
Žinių bazės naudojamos ne tik priimant sprendimus, bet ir sprendžiant dirbtinio intelekto problemas ir uždavinius. Ekspertinėms sistemoms dažniausiai naudojamos dvi žinių bazės:
1) statistinė, kurioje yra žinios, charakterizuojančios konkrečią pažinimo sritį, nekintančios uždavinio sprendimo eigoje;
2) dinaminė, kurioje sukaupti duomenys nekinta sprendžiant konkretų uždavinį, tačiau gali keistis sprendimų procese.(R.Broniukaitis. psl.7)3.2.Faktų bazė
Tai yra, ką sistema gavo iš sprendžiamos problemos. Ši informacija gaunama dviem būdais:
1) apklausiant vartotoją, kuris atlieka dialogą su sistema;
2) apdorojant taisykles, sudarančias žinių bazę, sistema pati išveda (gauna) naujus faktus, besiremdama senais.
Faktų bazė sudaro lakiną darbo erdvę, kurioje yra saugoma specifinių duomenų visuma apdorojimo metu. (R.Skyrius ir kt. psl 185)
Išvadų generatorius yra programa, kuri apdoroja žinias: peržiūri visą žinių bazę ir aiškiai apibrėžia, kaip turi būti valdomi faktai ir taisyklės. Išvadų generatorius turi savyje samprotavimųmachanizmus ir sprendžia problemą, eksplotuodamas žinių bazę pagalduotą situaciją, gaunamą iš faktų bazės. Išvadų generatorius baigia darbą, kai yra gaunami būtini išvadai pagrįsti faktai, leidžiantys jam išspręsti iškeltą problemą. Išvada yra gaunama priskiriant vieną arkelias reikšmes ieškomam dydžiui. Išvadų generatorius ,,mąsto“ remdamasis faktais ir ,,mėgina“ gauti naujus faktus, kurie leistų pasiekti tikslą. .(R.Skyrius ir kt. psl. 185-186)4. Kitos sudedamosios ekspertinių sistemų dalys
Tai svarbūs elementai (interfeisai), priklausantys ES generatoriams (ne išvadų generatoriui), vadinamieji apvalakalai:
• Sąveikos (keitimosi pranešimais) su vartotoju modulis arba varotojo interfeisas, pavyzdžiui, susidedantis iš įvairaus tipo meniu.
• Paaiškinimų ir samprotavimų trasos (eigos) modulis, gautas sistemos konsultacijos metu: sistema sugeba paaiškinti (motyvuoti) išvadą, kurią ji gavo iš dalykinės srities žinių, aktyvindama tam tikras taisykles. Jis gali pateikti trasą grafiškai, atkurdamas samprotavimų grandinės kelią per žinias.
• Žinių aprašymo modulis: tai priemonė, kuri padeda žinių inžinerijos specialistui užpildyti žinių bazę (automatinis žinių generavimas, jų ryšio patikrinimas ir kt.).
• Ryšio su išoriniais programiniais produktais interfeisas (duomenų baze, išorinėmis taikomosiomis programomis ir kt.).
Lentelėje pateikta detalesnė ES ir interfeisų struktūra

1.lentelė: (R.Skyrius ir kt. psl.186)5. “Tuščios” ekspertinės sistemos
Dabar beveik visos ES kuriamos pagal konkretų užsakymą, nes jos labai brangios. O “laisvoje rinkoje” pasirodė “tuščios” ekspertinės sistemos, kurias duomenimis užpildo pats vartotojas, pavyzdžiui, verslo plano sudarymas, įvairios pastatų projektavimo sistemos ir kt. Tačiau tam būtina sukurti tokią pagalbinę aptarnavimo programą, kuri leistų įvesti duomenis ar žinias į ekspertinę sistemą pačiam vartotojui, nemokančiam programuoti. Tokių programų yra sukurta ir jos nuolat kuriamos.
Prie “tuščių” ekspertinių sistemų priskiriamos ir vadinamosios instrumentinės ekspertinės sistemos, kuriose įvedami papildomi matavimo duomenys, o po to sistema daro ekspertizę ir pateikia vartotojui patarimus ir rekomendacijas. Tokios sistemos dažnai naudojamos medicinai, gamybos kontrolei, gaminių kokybės valdymo sistemoms ir kt.6. Ekspertinų sistemų (ES) klasifikacija
1. Pagal sprendžiamas užduotis, dar skirstoma į :
1.1. Duomenų interpretacijos ES daro išvadas remdamosi turimais duomenimis, atlieka stebėjimą, atpažinimą, kalbos supratimą, vaizdų analizę, signalų interpretaciją, cheminės struktūros nustatymą. Interpretacijos sistemos paaiškina stebimus faktus, suteikia jiem simbolines reikšmes, aprašančią situaciją.
1.2. Diagnostinės ES nustato priežastinį stebimose sistemose aptiktų veiklos ar elgesio sutrikimų ir juos nulėmusių priežasčių ryšį. Šiai kategorijai priskiriama medicininė,elektroninių schemų,mechaninių įrenginių ir programinio palaikymo sistemų diagnostikos.
1.3. Prognozavimo ES logiškai įrodo galimus tam tikrų situacijų padarinius, sukuria daug galimų ateities įvykių scenarijų. Šios ES atlieka meteorologines, demografines, ekonomines, marketingo, finansines ir kitokias prognozes.
1.4. Projektavimo ES projektuoja objektų konfiguracijas pagal projektavimo užduoties apribojimus. Specifikacijoje pateikiami visi reikiami dokumentai (pvz.brėžiniai, paaiškinimai). Šios ES naudojamos elektroninių schemų sintezei ir komponuoti, pastatams projektuoti, sudaryti biudžetą.
1.5. Planavimo ES sudaro veiksmų planus. Planuoti naudojami realių objektų elgesio modeliai, kuriais logiškai numatomi planuojamos veiklos padariniai. Panavimo ES užduotys yra: automatinis programavimas, roboto elgesio planavimas, projektavimo planavimas, taip pat trumpalaikis ir ilgalaikis planavimas tokiose srityse- projektų valdymas, maršrutų sudarymas, komunikacijų planavimas, produkto kūrimas, finansinis planavimas, eksperimento planavimas, kariniai planavimo uždaviniai. Atlieka sudėtingo organinio junginio molekulės sintezę.
1.6. Monitoringo ES (dar vadinamos įspėjančios sistemos) oreantuotos į nuolatinę duomenų interpretaciją, esant realaus laiko režimui, tu duomenų palyginimą su numatytais standartais ir tam tikrų signalų siuntimu (signalizaciją), jeigu tam tikri parametrai viršija leistinas ribas. Šios sistemos naudojamos atominėse elektrinėse, reguliuoti oro transporto judėjimą, susirgimų prevencijai, valdyti finansus.
1.7. Derinimo sistemos suteikia diagnozuotos problemos koregavimo specifikacijas ar rekomendacijas. Specifikacijoms ir rekomendacijoms sudaryti naudojamos planavimo, projektavimo ir prognozavimo priemonės.
1.8. Remonto ES yra panašios į diagnostines ES. Jos sudaro ir vykdo diagnozuotų trikdžių pašalinimo (taisymo) planus. Šio tipo ES naudojamos automobilių pramonėje, aviacijoje ir daugelyje kt.sričių.
1.9. Apmokymo aptinka tam tikros disciplinos studijavimo klaidas. Šio tipo ES planuoja bendravimą su studentu taip, kad suteiktų jam reikalingų (trūkstamų) žinių. Apmokymo ES gai būti taikomos studijuojant kalbas, mokantis dirbti kompiuteriu.
1.10. Kontrolės ES pritaikytos adaptyviai valdyti tam tikros sistemos elgesį.. kontrolės sistema nuolat interpretuoja esamą situaciją, prognozuoja ateities įvykius, nustato atsirandančių problemų priežastis, formuoja jų likvidavimo planą ir vykdo to plano įgyvendinimo kontrolę, užtikrindama jo sėkmę. Šios sistemos taikomos sprendžiant oro transporto, verslo aktyvumo valdymo užduotis.
2. Pagal verslo dalykines sritis
2.1.Gamyba- gamybos valdymas kompiuteriu, robotų ir lanksčių gamybos barų taikymas, eksploatacija (anomalijų diagnostika), produkcijos pasirinkimas gamybos linijoje, planavimas ir įsakymas, kokybės kontrolė.
2.2. Finansai- investicijų patarimai, įmonės diagnostika, kredito suteikimas, finansinio planavimo valdymas.
2.3. Žmoniškųjų išteklių valdymas- funkcijų nustatymas (apskaičiavimas), profilio nustatymas, tarifų lentelės įvedimas, darbuotojo parinkimas.
2.4.Marketingas- rinkos segmento potencialių galimybių įvertinimas, konkurencijos jėgų ir lankstumo analizė, distribucinio tinklo valdymas, adekvačių reklamos svertų pasirinkimas.
3. Pagal ryšį su realiu laiku:
3.1.Statistinės ES yra kuriamos tose dalykinėse srityse, kur žinių bazė ir interpretuojami duomenys yra stabilūs ir nesikeičia užduoties sprendimo metu. Kaip tokių ES t.aikymo pavyzdį galima pateikti automobilių gedimų diagnostikos ES.
3.2.Kvazidinaminės ES kuriamos tų dalykinių sričių, kur tiriama situacija keičiasi per tam tikrą fiksuotą laiko intervalą (pvz: ES sukurtos mikrobiologijos srityje, atlieka technologinio proceso laboratorinius matavimus kas ė-į valandas ir analizuoja gautų rodiklių dinamiką).
3.3.Dinaminės ES kuriamos tų dalykinių sričių, kur tiriama situacija ir duomenys keičiasi užduoties sprendimo metu. Kai kuriais atvejais ES naudoja objektų gavikliųinformaciją realaus laiko režimu, esant nuolatinei gaunamų duomenų interpretacijai (pvz:reanimacijos palatų monitoringas).
4. pagal naudojamo kompiuterio tipą
4.1.ES, veikianti superkompiuteriu, skirta spręsti unikalias strategiškai svarbias užduotis;
4.2.ES, veikianti vidutinio našumo kompiuteriu;
4.3.ES, veikianti simboliniuose kompiuteriuose ir darbo stotyse;
4.4.ES, veikianti mini- ir superminikompiuteriu;
4.5. veikianti asmeniniuose kompiteriuose.
5. Pagal integraciją su kitomis programomis:
5.1.Autonominės ES yra skirtos tik ,,ekspertinėms” užduotims, kurioms spręsti nereikia naudoti tradicinių duomenų apdorojimo metodų (apskaičiavimų, modeliavimo). Autonominės ES dirba vartotojų konsultacijos režimu.
5.2.Hibridinės ES sudaro standartiniai taikomieji programų paketai ir žinių manipuliavimo priemonės hibridinės ES pavyzdys- integruotų sudėtingų užduočių sprendimo terpė su ekspertinės sistemos elementais. Nors hibridinis variantas atrodo daug patraulesnis, panašias sistemas projektuoti daug sunkiau nei autonomines, nes skirtingų projektavimo metodų sujungimas lemia nemažai teorinių ir praktinių sunkumų.
6. Pagal sprendžiamų užduočių charakteristiką:
6.1. sistemos skirtos spręsti- gerai, silpnai ir blogai stuktūrizuotos užduotys.
6.2.sistemos, apdorojančios- tikras ir netikras žinias
7. Pagal užduočių sprendimo charakteristikas:
7.1.ES, apdorojančios mažą sprendimų paieškos erdvę;
7.2.ES, apdorojančios didelę sprendimų paieškos erdvę.
Jei paieškos erdvė yra labia didelė, sistema suskirsto erdvę į segmentus, ir neperspektyvūs segmentai nenagrinėjami.
8. Pagal vartotojo ir ekspertinių sistemų bendravimo formas
8.1.ES, teikiančios vartotojui konsultacijas;
8.2.ES, apmokančios vartotoją;
8.3.ES, išgaunančios žinias iš vartotojo.
Ekspertinėje sistemoje gali būti visi išvardyti sistemos ir vartotojo bedravimo būdai.
9. Pagal vartotojo ir ES bendravimo formas-natūrali ir šablonų kalba, meniu sistema, langų grafika, eilučių įvedimas, žinių bazės redagavimo priemonės. (R.Skyrius ir kt.psl.193-196)7. Ekspertinės sistemos internete
Atsižvelgiant į interneto populiarumą ir paplitimą, internetinėmis ekspertinėmis sistemomis galima naudotis praktiškai bet kur pasaulyje. Jeigu NASA planai, susiję sus viršžeminiu tinklu, bus sėkmingai įgyvendinti, tokia galimybė atsiras ir kosmose. Pavuzdžiui, Marse veikiantis krovininis laivas galėtų inicijuoti diagnostikos sesiją su Žemėje esančios jį projektavusios gamyklos ekspertine sistema.
Kuo toliau, tuo daugiau vartotojų savo praktinėje veikloje taiko internetines ekspertines sistemas, nes vis daugiau pasaulio gyventojų įgija galimybe naudotis internetu. Su interneto, kaip pagrindo ekspertinių sistemų plėtrai, naudojimu susiję keletas mokslininkams ir praktikams kylančių konkrečių problemų. Pirma, kuriant internetines ekspertines sistemas būtina atsižvelgti į naujausias technologijas ir jų tendencijas intelektinių priemonių, serverių, naršyklių programavimo kalbų ir t.t. srityse. Antra, atsiranda poreikis vartotojams suteikti decentralizuotą paramą ir mokymą. Smarkiai išaugęs ekspertinių sistemų prieinamumas lemia būtinybę užtikrinti paramą, kuri būtų prieinama daugeliui. Tačiau ir pats internetas gali būti naudojamas, kaip mokymo ir pagalbos priemonė, o ekspertinių sistemų technologijos gali būti naudojamos kuriantinternetinių vadovų ir pagalbos priemones. Trečia, ekspertinės sistemos naudojant daugialypę terpę, egzistuoja problemos, susijusios su perdavimo sparta. Vartotojo interfeisas, veikiantis HTML pagrindu, leidžia naudoti labai įvairę grafinę, garso ir vaizdo informaciją, kuriai perduoti reikia spartaus ryšio.Jeigu vartotojus varžo lėtesnis ryšys arba jeigu daug vartotojų prisijungia prie sistemos tuo pačiu metu, gali susidaryti informacijos parsiuntimo spartos problemų.(A.Kaklauskas ir kt. psl.44-45)8. Ekspertinių sistemų pranašumai
1) Padidėja veiklos apimtis- ES gali dirbti greičiau nei žmonės, todėl,įdiegus ES, reikės mažiau darbuotojų, o tai leis sumažinti sąnaudas.
2) Gerėja darbo kokybė-ES sumžina klaidos atiradimo tikimybę, darbo kokybę patarimų dėka, priimami visada vientisi sprendimai. Kaikuriomis situacijomis ES atsako (padeda veikti) daug greičiau nei žmonės, ypač dirbant su dideliu kiekiu duomenų.
3) Patikimumas- jos nepervargsta, neserga ir nestreikuoja, nesiginčija su viršininku, joms nenusibosta dirbti. Darbo eigoje nuolat ES nuolat atkreipia dėmesį į visas detales, nepraleisdamos reikiamos informacijos ir reikiamų sprendimų.
4) Dirba su ne visa ir nekonkrečia informacija- kitaip nei tradicinės kompiuterinės sistemos, ES, kaip dalykinės srities specialistai- ekspertai, gali dirbti ir ne su visa informacija. ES naudotojas konsultacijos metu gali atsakyti ,,nežinau” ar ,,neįsitikinęs” į vieną ar daugiau sistemos duodamų klausimų, ir ES galės padaryti išvadą, remdamasi ne visa ar apytikre informacija.
5) Apmokymo galimybė- naujokai, dirbantys su ES tampa labia patyrę
6) Didėja sprendžiamų problemų apimtis-į analizę integruoja aukštos kvalifikacijos specialistų nuomones ir vertinimus
7) Sprendimų priėmimų vientisumas- ekspertus priimant sprendimus gali įtakoti įvairios aplinkos sąlygos, emocijos, o tai daro įtakąsprendimams. ES visada elgiasi vienodai ir priima standartinius sprendimus.
8) Žinių perdavimas- žmogiškasis kapitalas nėra pastovus, ir įmonėms tenka iš naujo rengti specialistus- ekspertus, tai lemia kompetencijos praradimą ir bendrų įmonės išlaidų padidėjimą. ES įdegimas leidžia įonėms saugoti ir perduoti žinias, nes vieną kartą užrašytų žinių pakartotinis panaudojimas kainuoja mažiau , nei apmokyti naują žmogų. Taip pat svarbus ir žinių perdavimas besivystančiom šalim, kurios negali mokėti už ekspertų teikiamas žinias.
9) Personalo darbo kokybės gerinimas ir efektyvumo didinimas- ES įdiegimas organizacijoje leidžia praturtinti žemenių valdymo lygių darbą, o ekspertai tuo tarpu galės atlikti jų kompetenciją atitinkančias užduotis aukštesniu valdymo lygiu.
10) ES sprendžia sudėtingas siauros srities problemas, kurių sudėtingumas viršija žmogaus galimybes.
11) Įmonės veiklos praturtinimas- ES leidžia disponuoti įvairių vienos srities ekspertų patirtimi, tai ES praturtinama labia plačiomis žiniomis (R.Skyrius ir kt. psl.196-198)9. Ekspertinių sistemų trūkumai
Visos standartinės ekspertinės sistemos sukurtos spręsti konkrečius ir dažniausiai paprastus uždavinius. Manoma, kad ekspertines sistemas galima tobulinti tik priverčiant suprasti natūralią kalbą ir padarius jas apmokančiomis. Tačiau tokių sistemų, kurios būtų universalios, kol kas nėra. Daugelis specialistų teigia , kad veikiančių ekspertinių sistemų nėra.
1)Sukurti prototipą daug paprasčiau, negu pašalinti visas klaidas, kurias daro jau sukurta ir jau eksploatuojama programa.
2)Labai dažnai toje firmoje, kuri padarė pirmą modelį, nėra norinčiųjų jį tobulinti.
3)Tobulinama ekspertinė sistema dažniausiai pasidaro daug sudėtingesnė ir sunkiai eksplotuojama. (R.Broniukaitis, psl. 11-12)
4)Mėgėjas per greitai tampa ekspertu.
5)Programavimo kalba yra pernelyg skurdi ir maža sulyginama su natūralia kalba, kuria ekspertas išreiškia savo žinias.
6)Sistemos paaiškinimai yra riboti.
7) ES yra efektyvios tik siaurose ar labai siaurose srityse.(R.Skyrius ir kt.)
Jei ekspertinės sistemos sudėtingumas padidėja iki 8- 10 tūkstančių įvairių taisyklių, tai tokia kuriama sistema negali būti kontroliuojama.
Sistema pasidaro per daug sudėtinga, norint ją suprasti ir įsivaizduoti kaip visumą. Be to, pasirodo, kad didelė žinių bazės dalis iš esmės (be reikiamos transformacijos) netinka ekspertinėms sistemoms. Žinių bazės tinka tik tų sistemų galimybėms demonstruoti. (R.Broniukaitis, psl. 11-12)10. Ekspertinių žinių tobulinimas
Pastangos ir patirtis, sukaupta kuriant ekspertines sistemas, parodo, kad reikia tobulinti žinių kaupimą trimis kryptimis:
1)Sukurti intelektualinį interfeisą, sugebantį apklausinėti ekspertą ir suformuluoti sąveikos tarp objektų ir tarp objektų ir vartotojo taisykles.
2)Sukurti redaktoriu, kuris leistų redaguoti ir keisti sistemos taisykles.
3)Sukurti apsimokančią sistemą, kuri sugebėtų įvesti į ekspertines sistemas visas naujas taisykles, kurias sistema užfiksuoja spręsdama uždavinius ar demonstruodama pavyzdžius. (R.Broniukaitis psl.12)Išvados
Ekspertinės sistemos, vystėsi kaip dialoginės sistemos; jos ypatingos tuo, kad praturtina vartotojo žinias apie problemą, kurią jis nagrinėja. Galima rasti, daug ekspertinių sistemų apibrėžimų, o tai reiškia, kad šiuo metu griežtos, jų definicijos nėra. Anglų kalba leidžiamoje specialioje literatūroje pasitaiko įvairių šio tipo sistemų pavadinimų, kaip antai: “sistemos, paremtos žiniomis”; “dirbtinio intelekto sistemos, paremtos žiniomis”; “”kūrybinės sistemos, darančios išvadas iš taisyklių”; “sistiemps, su žinių baze”. Nepaisant to, kad nėra griežtų apibrėžimų, galima išskirti,kai kuriuos bendrus šių sistemų bruožus:
• jos, apima organizuotas žinias, sudarytas iš faktų, jų ryšių ir euristikos, (išprotavimo metodo); tos žinios apima kurią nors specialią sritį;
• naudojamos kaip patarėjai, dažniausiai sprendžiant sudėtingas problemas;
• kai kurias problemas gali spręsti taip pat sėkmingai kaip ekspertas žmogus, o kartais netgi geriau.
Prie šito reikia pridurti, kad ekspertinės sistemos nesprendžia universalių problemų. Todėl jos sąlygojamos siaurų ir specialių sričių. Jos taip pat nėra pranašai ar neginčijami autoritetai, todėl lenkiškoje šio dalyko literatūroje vartojamas pavadinimas “Sprendimų priėmimo pagalbininkas” adekvačiai atspindi šį jų bruožą. Daugelis žmonių suvokia, kad būtina ekspertinių sistemų savybė yra galimybė įvertinti ir išaiškinti pasiektus rezultatus. D. Kopec ir D. Michie tai vadina “žmogaus langu” į dirbančios sistemos vidų. Todėl ekspertinėje sistemoje negali būti kokių nors nepaprastų paslapčių, kurių negali patikrinti. (V.Pindlova)
Ekspertinės sistemos galinčios: konsultuoti neprofesionalus ir nepatyrusius vartotojus, asistuoti ekspertui, atliekančiam sprendimų paramos variantų analizę, patarti ekspertui, kai uždaviniui spręsti reikia kitų dalykinių sričių žinių (R.Skyrius, A.Mikalauskienė, L.Zalieckaitė), turi tenkinti įvairius reikalavimus. Visų pirma, jos turi būti prieinamos kuo didesniam vartotojų skaičiui. Užtikrinant, kad ekspertinės sistemos būtų kuo populiaresnės namuose, mokyklose ir biuruose, jos turėtų būti internetinės. Ekspertinių sistemų klasifikacija, parodė kokios jos gali būti įvairialypės ir įvairiapusiškos, žinoma, pasitaiko, kai klysta net ir tokios sistemos, tačiau tolesniai plėtrai jos yra būtinos, nes žmogiškasis kapitalas nėra pastovus, įmonėms tenka rengti naujus specialistus, be to žmonės taip pat linkę pasikliauti jausmais, todėl tai gali įtakoti jų sprendimus. Ekspertinės sistemos remiasi tik žiniomis, todėl gali priimti racionalesnį sprendimą.
Nors ekspertinės sistemos vis dar turi daug trūkumų, bet laikui einant jos yra vis labiau tobulinamos ir vis mažiau daro klaidų, dėl to įgyja vis didesnį autoritetą visose gyvenimo srityse.Literatūros sąrašas
R.Broniukaitis „Ekspertinės sistemos ir žinių bazės“ mokomoji priemonė 1997
R.Broniukaitis, „Ekspertinės sistemos ir įvertinimai”- http://www.leidykla.vu.lt/inetleid/inf-m-4/broniuk.html
A.Kaklauskas, E.K.Zavadskas ,,Internetinė sprendimų parama“ Vilnius ,,Technika“ 2002
R.Skyrius, A.Mikalauskienė, L.Zalieckaitė ,,Informacijos ir komunikacijos technologijos“ Vilnius, 2005
V.Pindlova “Ekspertinės sistemos”- http://www.leidykla.vu.lt/inetleid/Im-1/Ekspertines_sistemos_57-68.htm

Leave a Comment