На этапе приобретения знаний могут возникнуть трудности и психологического порядка: эксперт может препятствовать передаче своих знаний ЭС, полагая, что это снизит его престиж как специалиста и создаст предпосылки для замены его “машиной”. Однако эти опасения лишены оснований: ЭС “уверенно” работает лишь в типовых ситуациях, а также удобна в случаях, когда человек находится в состоянии стресса, в наиболее сложных ситуациях, требующих нестандартных рассуждений и оценок, эксперт- человек незаменим.

Третья серьезная трудность- в очень большой трудоемкости создания ЭС : требуется разработать средства управления базой знаний, логического вывода, диалогового взаимодействия с пользователем и т.д. Объем пограммирования столь велик, а программы столь сложны и нетрадиционны, что имеет смысл, как это принято сейчас при разработке больших программ, на первом этапе создать демонстрационный прототип системы - предварительный вариант, в котором в упрощенном виде реализованы лишь ее основные планируемые возможности и которая будет служить для заказчика подтверждниением того, что разработка ЭС для решения данной задачи принципиально возможна, а для разработчиков- основой для последующего улучшения и развития системы.

Одной из причин неудач в создании ЭС стала недооценка авторами ЭС объемов и роли неявных знаний. Системы, базы знаний которых создавались на основе справочников, в лучшем случае так справочниками и остались. Большинство же таких систем оказывались даже хуже справочников, так как сковывали исследовательскую мысль пользователя. Вторым “узким местом” ЭС оказалась модель, на которой были основаны их первые экземпляры, и лишь модель знаний, принимающая вид пороговой направленной иерархической сети с возможностью выбора в конечном из логических узлов (где каждая отдельная ситуация похожа на дерево с листьями), может стать базой для построения ЭС.

Когда стала очевидной полная непригодность этих систем и созданного для них специаллизированного аппаратного оборудования, многие обозреватели пришли к выводу, что существующая технология создания ЭС была тупиковым направлением в развитии информационных технологий. В последнее десятилетие ЭС возродились в виде систем с базой знаний, которые тесно переплетались с существующими деловыми системами. Их используют в здравоохранении, страховании, банковском деле и других областях, чтобы с помощью правил и объектовнакапливать опыт,повысить качество принимаемых решений. Базы знаний встроенысегодня в наиболее современные крупные системы. Они находятся в самой сердцевине программ- агентов, осуществляющих поиск в сети Internet, и помогают коллективам пользователей справиться с поитоками информации.

Рассмотрим факторы, стимулировавшие развитие систем с базами знаний:

- компании, добившиеся значительной экономии денежных средств благодаря технологии баз знаний, развивают и выстраивают ее в специальные бизнес- процессы, которые были бы просто невозможны без компьютерной экспертизы;

- разработаны новые технологии создания баз знаний, является необходимым средством, которое может изменить бизнес- поцесс;

- современные системы реализованы не наспециализирован-ном, а на стандартном оборудовании.

Объединение всех видов программных продуктов и их отдельных компонентов в единую ЭС признано экономически выгодным, так как прменение ЭС позволяет существенно сократить расходы на подготовку квалифицированного персонала, дальнейшую проверку работоспособности и надежности разрабатываемых и исследовательских систем, а также уменьшить время проектирования и(или) исследования.

Объектная технология, на основе которой могут создаваться и развиваться современные ЭС,- значительный шаг вперед по сравнению с CASE- средствами, т.к. она похожа на наше восприятие окружающей действительности. Наше представ- ление о моделировании меняется, то же самое происходит и с объектами, поэтому сопровождение программируемых объектов может выполнятся аналогично приспособлению наших умозрительных образов к изменению окружающих условий. Данная технология прекрасно подходит аналитикам и программистам. т.к. очень напоминает стратегию решения проблем и соответствует мыслительным процессам людей, считающихся экспертами в своей области.

Чтобы стать экспертом, специалисту нужен инструментарий, имитирующий мышление эксперта. Разработка парадигмы превращается из задачи, чуждой мышлению человека, в знакомое, привычное и легко выполняемое задание.

Как работают эксперты? Следуя принципам, заложенным в объектно- ориентированные технологии, они подразумевают проблемы на объекты или классы объектов. По мере накопления знаний в определенной области они делают обобщения, ориентируясь на выделенные объекты или классы объектов. Некоторые обобщения имеют иерархическую структуру, где свойства высших объектов наследуются объекта-

ми низшего уровня. Сущность может соответствовать нескольким классам объектов и взаимодействовать с различными объектами или классами. По мере того как знания эксперта углубляются, на их основе формируются новые ассоциации, а отдельные уровни иерархии пропадают или расширяются.

Методика объектно- ориентированного программирования основана на модели, напоминающей образы, возникающие в мозгу аналитика, которая представляет предметы и процессы в виде объектов и связей между ними. Наблюдая событие, эксперт легко выделяет знакомые образы. Для решения проблем он испытывает конкретные правила, рассматривая при этом исследуемую проблему под определенным ракурсом.

При разработке систем автоматизированного проектирования (САПР) уже нельзя обойтись без ЭС; их использование признано экономически выгодным.

С середины 80-х годов наиболее популярные системы с базами знаний создавались с ориентацией на стандартное оборудование. В этом ключ к пониманию причин успеха современной технологии баз знаний. Опыт показывает, что системы с базами знаний необходимо встраивать в самые важные бизнесс- процессы и организовывать работу персонала так, чтобы он мог максимально использовать их преимущества для достижения наилучших результатов.

Глава 2. Структура систем, основанных на знаниях

2.1. Критерий пользователя ЭС

Структура ЭС изображена на схеме:

пользователь

эксперт + диалоговый

инженер знаний процессор

подсистема подсистема