Проблемы разработки и внедрения экспертных систем.
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время наиболее трудоемким процессом в производстве и управлении является процесс оценки ситуации и принятия решения. Это
объясняется в первую очередь постоянно возрастающим объемом информации, которую необходимо учитывать для повышения объективности оценки ситуации. С другой стороны, знания, позволяющие эксперту получать качественные и эффективные решения поставленных задач, являются в основном эвристическими, экспериментальными, неопределенными, имеющими некоторую степень правдоподобия. Это, во-первых, ставит на первый план необходимость комплексной автоматизации процесса сбора информации и принятия решения, во-вторых, обуславливает высокую сложность создания соответствующих автоматизированных систем.
Действующие ныне принципы организации обработки информации были заложены более 30 лет назад. За это время потоки и обьемы информации возросли более чем в 5 раз. При таких темпах накопления информации
прежние способы ее обработки не могут удовлетворить потребностей в доступе к новым знаниям. В настоящее время уровень вовлечения новых знаний в оборот научно-производственной деятельности составляет около 2%.
Бурный процесс совершенствования программно-технического обеспечения
автоматических технологий обработки информации привел к появлению экспертных систем как интеллектуальных систем обработки информации на базе современных высокопроизводительных ЭВМ, разрабатываемых с использованием методов искусственного интеллекта. Связывая мощные компьютеры с богатством человеческого опыта, экспертные системы повышают ценность экспертных знаний, делая их широко применимыми, стимулирует повсеместные усилия по сбору, упорядочению, обмену и использованию прикладных человеческих знаний.
Основными преимуществами экспертных систем над человеком являются их
постоянство, непротиворечивость знаний, они легко передаются, документируются и уточняются. Экспертные системы также как человек ошибаются и обладают способностью учиться на своих ошибках.
Применение передового опыта, накопленного в рассматриваемой области
знаний, к решению поставленной задачи, опыта наиболее квалифицированных экспертов. Возможность объективной оценки состояния знаний в данной предметной области и на основе этого определение наиболее перспективных направлений развития этих знаний. Обучение и тренировка специалистов. Это составляет основной, но далеко неполный перечень свойств и возможностей, позволивших экспертным системам выйти на первое место среди различных методов построения автоматизированных технологий обработки информации.
Для обработки научно-технической информации такое развитие технических средств и технологий обработки информации означает необходимость разработки новых принципов и способов представления содержательной,
смысловой информации научно-технического документа, а не только его
библиографических реквизитов. Отображением смысловой информации, содержащейся в документе, в настоящее время считается составляемый автором реферат. Такое представление является суб'ективным и не всегда отражает реальную ценность работы. Автореферирование должно осуществляться на общих принципах представления знаний, принятых в данной предметной области.
Разработанная система "Карта знаний науки" создается как интегрированная база знаний, дающая общий методологический подход к обработке и представлению знаний в определенной сфере науки и производства. Предлагаемый метод представления знаний дает возможность организовать быстрый поиск научно-технической информации за счет последовательной локализации области знаний. Эксперименты, проведенные в Московском Гидромелиоративном институте с группами студентов и аспирантов, показали, что поиск литературы по заданной тематике ускоряется в 200 - 300 раз по сравнению с традиционными. Автоматизация интеллектуального труда человека за счет
внедрения данного метода на современных ЭВМ еще больше ускорит поиск и подбор литературы по заданной теме, предоставив возможность человеку больше времени уделить непосредственно творческому процессу.Наибольший эффект применение экспертных систем должно принести в таких областях человеческой деятельности как мелиорация. Это обусловлено
тем, что мелиорация как область знаний является наименее формализованной. Подавляющее большинство знаний здесь являются импирическими и трудно поддаются формализации. Стоящие перед мелиоративной наукой задачи являются трудными или вообще недоступными для традиционного программирования. В следствии чего в настоящее время уровень применения ЭВМ в данной области находится на очень низком уровне в сравнении с другими областями человеческой деятельности. Программы, разработанные для ЭВМ, имеют как правило локальное значение, используются в конкретных задачах конкретного региона и не тиражируются, что резко снижает экономический эффект при их внедрении.
Экспертные системы в мелиорации позволят эффективно решать такие задачи как экспертиза проектов мелиоративных систем, экологическая экспертиза, оптимальное использование водных ресурсов в условиях их ограниченности, оценка и прогноз состояния земель в отдельных регионах с
учетом хозяйственной деятельности человека и т.д.
Создание современных экспертных систем в ключевых областях мелиоративной науки наряду с широким распространением интегрированных банков данных об окружающей среде позволит поднять уровень мелиоративной науки на качественно новую ступень развития.