– Оценка рисков проекта

– Выбор/оценка поставщика (подрядчика)

– Выбор стратегии развития бизнеса

– Формирование команды проекта

Финансы

– Оценка надежности заемщика

– Операции с ценными бумагами

– Оценка рисков

– Юриспруденция

– Выбор стратегии поведения

Мода

– Выбор стиля, элемента одежды

Чтобы понять, как работает экспертная система, представьте следующую ситуацию. Вы собираетесь, например, на концерт, и перед вами стоит проблема: надевать галстук или нет, а если надевать, то какой: одноцветный, с рисунком или в крапинку. Не являясь специалистом в области моды, вы звоните своему приятелю-стилисту. Приятель задает вам несколько вопросов, относительно вида концерта, элементов одежды, которые есть в вашем распоряжении, и на основе информации, полученной от вас, дает совет, что, по его мнению, вам следует надеть (рис. 1). В описанной ситуации вашего приятеля можно рассматривать как экспертную систему. Он обладает знаниями в предметной области (мода) и, на основе полученной от вас информации о текущей ситуации, может предложить вам разумное решение проблемы.

Рис. 1. Диалог с экспертом

Теперь, если вы каким-либо образом сможете “извлечь знания из эксперта”, понять, как эксперт принимает решения, формализовать знания и процесс принятия решений, то вы сможете создать экспертную систему, которая заменит реального человека-эксперта, и в дальнейшем, чтобы получить совет, вы будете обращаться не к эксперту, а к экспертной системе (рис. 2).

Рис. 2. Диалог с экспертной системой

Архитектура экспертной системы, в которой знания представлены совокупностью правил логического вывода, показана на рис. 3.

Рис. 3. Архитектура экспертной системы на правилах (МВ – механизм или "машина" выводв; ИР – интерфейс разработчика; ОС – объясняющая система; ИП – интерфейс пользователя)

В простейшем случае экспертная система может состоять из базы знаний, механизма вывода и интерфейса разработчика-пользователя (рис. 4).

Рис. 4. Минимальная архитектура экспертной системы

(ИР – интерфейс разработчика; МВ – "машина" вывода)

Основой экспертной системы является база знаний о предметной области. База знаний (БЗ) содержит знания – информацию об объектах предметной области.

В экспертных системах для представления знаний используют:

– семантические сети

– фреймы

– правила логического вывода

Семантические сети и фреймы используют в системах, предназначенных для решения исследовательских задач в области искусственного интеллекта. Рассмотрение этих способов представления знаний выходит за рамки этой книги.

Правила логического вывода в общем случае представляют собой выражения вида

ЕСЛИ условие ТО заключение

Правила логического вывода отражают ход рассуждений человека-эксперта и позволяют наиболее естественно и понятно описать процесс принятия решений.

Например, на естественном языке правила выбора галстука можно записать так:

If jacket is blazer and shirt is white classic then tie is narrow

If jacket is sport coat and shirt is striped then no tie

В базе знаний экспертной системы эти правила выглядят так:

rule(1)

jacket = blazer

shirt = white_classic

then

tie=narrow;

rule(2)

jacket = sport_coat

shirt = striped

then

tie = no;

Факты базы знаний представляю собой утверждения вида

Объект = Значение, cf=к

Факты в базе знаний появляются в процессе консультации как результат ответов пользователя на вопросы экспертной системы, а также как результат согласования фактов с правилами.