· извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора);

· диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме);

· структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений);

· выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем);

· планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами).

Хотя известны и "обычные" программы, специализирующиеся на определенных задачах из представленного перечня (или аналогичных им в смежных областях), в следующей главе мы покажем, в чем состоит существенная разница между "обычным" подходом и прелагаемым в сфере искусственного интеллекта и почему экспертные системы можно выделить в отдельный, достаточно хорошо различимый класс программ. Четкого формального определения экспертной системы, которое всех бы удовлетворило, не существует — приведенное выше тоже довольно расплывчато. Но тем не менее существует довольно много важных признаков, присущих в той или иной степени всем экспертным системам.

Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков. Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Это существенно отличает экспертные системы от систем математического моделирования или компьютерной анимации. Нельзя, конечно, сказать, что программа полностью воспроизводит психологическую модель специалиста в этой предметной области (эксперта), но важно, что основное внимание все-таки уделяется воспроизведению компьютерными средствами методики решения проблем, которая применяется экспертом, -т.е. выполнению некоторой части задач так же (или даже лучше), как это делает эксперт.

Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базой знаний.

При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния (rule of thumb), которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем. Такие методы являются приблизительными в том смысле, что, во-первых, они не требуют исчерпывающей исходной информации, и, во-вторых, существует определенная степень уверенности (или неуверенности) в том, что предлагаемое решение является верным.

Экспертные системы отличаются и от других видов программ из области искусственного интеллекта. Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Множество программ из области искусственного интеллекта являются сугубо исследовательскими и основное внимание в них уделяется абстрактным математическим проблемам или упрощенным вариантам реальных проблем (иногда их называют "игрушечными" проблемами), а целью выполнения такой программы является "повышение уровня интуиции" или отработка методики. Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области.

Одной из основных характеристик экспертной системы является ее производительность, т.е. скорость получения результата и его достоверность (надежность). Исследовательские программы искусственного интеллекта могут и не быть очень быстрыми, можно примириться и с существованием в них отказов в отдельных ситуациях, поскольку, в конце концов, — это инструмент исследования, а не программный продукт.

Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным, что решение принято "не с потолка". В отличие от этого, исследовательские программы "общаются" только со своим создателем, который и так (скорее всего) знает, на чем основывается ее результат. Экспертная система проектируется в расчете на взаимодействие с разными пользователями, для которых ее работа должна быть, по возможности, прозрачной.

Заключение

Экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленные в результате практической деятельности человека (или человечества), и использует их для решения проблем, специфичных для этой области. Этим экспертные системы отличаются от прочих, "традиционных" систем, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным с предметной областью теоретическим методам, чаще всего математическим. Процесс создания экспертной системы часто называют инженерией знаний (knowledge engineering) и он рассматривается в качестве "применения методов искусственного интеллекта

Методологии проектирования, обеспечивающие создание таких экспертных систем, которые "прозрачны" как для пользователя, так и для инженеров по знаниям, сопровождающих систему в процессе эксплуатации.

Перспективность нового концептуального подхода к построению антивирусной защиты состоит в его инвариантности к новым типам вирусов и универсальности. Инвариантность к новым вирусам обусловлена реализацией контроля функций, содержащихся в кодах программ (а не сигнатур известных вирусов), универсальность - тем, что метод может быть использован для контроля любого программного обеспечения до его запуска (автоматическая верификация).

Преимущество данной технологии перед традиционными заключается в обеспечении гарантированной защиты программного обеспечения от всех типов (в том числе новых, неизвестных) компьютерных вирусов и программных закладок. Достигается это, естественно, за счет дополнительных затрат времени на реализацию более сложного алгоритма поиска и верификации опасных функций. Однако эти операции выполняются при открытии потенциально опасных файлов и могут быть реализованы в фоновом режиме.

Список литературы

1. Агапцов С.А. Предпринимательская система хозяйствования. – Волгоград: Перемена. 1998.

2. Братко И Программирование на языке Пролог для искусст-

3. Вайсман А. Стратегия маркетинга: 10 шагов к успеху. Стратегия менеджмента: 5 факторов успеха.: Пер. с нем. – М.: Интерэскперт. – 1995.

4. Грюниг Р. Методы и средства стратегического планирования на фирме // Проблемы теории и практики управления. – 1993.

5. Долин. Г. Что такое ЭС.- Компьютер Пресс, 1992