МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ “ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА”
Кафедра ЕОМ Створення оболонки експертної системи з використанням продукційної моделі представлення знань Методичні вказівки до лабораторної роботи № 1 з курсу: “Системи штучного інтелекту” для студентів Затверджено на засіданні кафедри “Електронних обчислювальних машин” Протокол № Від 2003 р. Львів 2003 Створення оболонки експертної системи з використанням продукційної моделі представлення знань. Методичні вказівки до лабораторної роботи № 1 з курсу: “Системи штучного інтелекту” для студентів , 12 с. Укладач: Ємець В.Ф., професор, д.т.н. Сокіл В.М., асистент Юрчак І.Ю, доцент, к.т.н. Відповідальний за випуск: Кремінь В.Т., ст. викладач кафедри ЕОМ Рецензенти: Березко Л.О., доцент кафедри ЕОМ, к.т.н. Каркульовський В.І., доцент кафедри АСУ, к.т.н. 1. Мета роботи Створення оболонки експертної системи з продукційною моделлю представлення знань. 2. Теоретичні відомості Класичні програми - це спосіб зберігання і передачі знань. В програмах у вигляді коду, зрозумілому для ЕОМ, задаються дії, які необхідно виконати для досягнення поставленої цілі (можна сказати, що програма - це "know how"). Позитивною рисою такого способу зберігання знань на ЕОМ є швидкодія: алгоритм пошуку розв'язку задачі заданий чітко і недвозначно, не виконується ні яких лишніх операцій. Але він має суттєві вади: По самій програмі практично неможливо відновити алгоритм, вкладений у програму. Для ілюстрації цього положення достатньо взяти любу програму у вигляді ЕХЕ файлу, відновити з неї відповідний асемблерний код (програму), а потім з нього відновити алгоритм, вкладений в цю програму. Навіть з тексту програми на мові високого рівня не просто це зробити. В програми, написані на алгоритмічних мовах тяжко вносити зміни. Забувається навіть власна програма, з якою не працював 3- 4- 5 місяців. Лише невелика, мізерна доля задач, які розв'язуються людьми, мають алгоритм свого розв'язку. Переважна більшість задач пов'язана з пошуком розв'язку. Приклад: медицина (діагноз), прийняття рішень (управління), пошук поламок в різних механізмах і т.д. Таким чином, переважна більшість складених алгоритмічних програм мають справу з так званим "іграшковим" світом, а не з реальними задачами. Для спілкування з ЕОМ за допомогою програм людині треба мати навички роботи з ЕОМ, тобто поруч з основною професією вивчити ще одну (що таке "миша", "гаряча клавіша", клавіша ESC і т.д.). Іншим альтернативним підходом до зберігання знань на ЕОМ, є так звані експертні системи, частина великого розділу науки "Штучний інтелект". Експертні системи - складні програмні комплекси, що збирають знання спеціалістів в конкретних предметних областях і застосовують отриманий досвід для некваліфікованих користувачів. Рішення експертних систем володіють "прозорістю", тобто можуть бути пояснені користувачеві на якісному рівні. Експертні системи здатні поповнювати свої знання в ході взаємодії з експертом. Технології експертних систем можуть з успіхом застосовуватись в різноманітних проблемних областях, таких, як фінанси, нафтова і газова промисловість, енергетика, медицина, освіта тощо. ЕС здатні розв'язувати неформалізовані задачі, що представляють великий і складний клас задач, яким притаманні особливості: помилковість, неоднозначність, неповнота і суперечність початкових даних, знань про предметну область і задачу, що вирішується; велика розмірність простору пошуку рішення; дані і знання, що динамічно змінюються . Експертні системи відрізняються від систем обробки даних тим, що в них в основному використовуються символьний спосіб представлення, символьний вивід і евристичний пошук рішення. Структура експертних систем Типова статична ЕС складається з наступних основних компонентів (мал. 1.): EMBED Word.Picture.8
 Рис.1. Структура статичної ЕС Інтерпретатора(машини виводу); робочої пам'яті (РП), так званою базою даних (БД); баз...