Области применения экспертных систем

Военное дело Метеорология

Геология Промышленность

Инженерное дело Сельское хозяйство

Информатика Управление процессами

Компьютерные системы Физика

Космическая техника Химия

Математика Электроника

Медицина Юриспруденция

Наиболее уязвимы экспертные системы в распознавании границ своих возможностей и демонстрируют ненадежное функционирование вблизи границ их применимости. Дальней­ший прогресс в области искусственного интеллекта со временем предложит способы выявления границ своих возможностей. Другим недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. По­лучение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний пред­ставляет собой сложный процесс, сопряженный с значительны­ми затратами времени и средств. Проектирование экспертных систем 'также имеет определенные трудности и ограничения, которые влияют на их разработку.

Зарубежный опыт показывает, что экспертные системы раз­рабатываются в основном в университетах, научно-исследова­тельских центрах и коммерческих организациях, в том числе и для финансовой индустрии. В сфере финансового обслуживания эти системы помогают страховым компаниям анализировать и оценивать коммерческий риск, устанавливать размеры ссуд при кредитовании организаций, составлять сметы проектов и т.д.

Область применения экспертных систем расширяется. Кро­ме охвата различных областей деятельности, одним из наиболее важных последствий разработки экспертных систем является модификация знаний. По мере того как разработчики будут строить большие, сложные базы знаний, появляется рынок зна­ний, независимых от компьютерных систем. Появятся средства обучения для изучающих определенную прикладную область. Коммерческим продуктом станут метазнания, т.е. знания об оп­тимальных стратегиях и процедурах использования предметных знаний. Развитие экспертных систем в интеллектуальные состо­ит в слиянии концепций оборудования, средств их создания (языков) и самих экспертных систем. Объединение интеллекту­альных систем особенно эффективно в сложных инфраструкту­рах. Интеллектуальные системы уже разрабатываются и вне­дряются за рубежом для коммерческого использования.

Экспертная система FOLIO (Стенфордский университет, США) помогает консультантам по инвестициям определять цели клиентов и подбирать портфели ценных бумаг, наиболее соответ­ствующие этим целям. Система определяет нужды клиента в ходе интервью и затем рекомендует, в каких пропорциях надо распреде-

лить капиталовложения между разными фондовыми инструмента­ми, чтобы наилучшим образом удовлетворить запросы клиента. Система различает небольшое число классов ценных бумаг (напри­мер, ориентированные на дивиденды акций с невысоким уровнем риска или ориентированные на акции с высоким уровнем риска) и содержит знания о свойствах (например, годовых процентах на ка­питал) ценных бумаг каждого класса. В системе применена осно­ванная на правилах схема представления знаний с прямой цепоч­ной рассуждений для '«•m'ypi целей и схема линейного программи­рования для максимизации соответствия между целями и предла­гаемым портфелем. Система доведена до уровня демонстрацион­ного прототипа.

Искусственная компетентность экспертных систем не заменяет полностью человека. Эксперт-человек способен реорганизовать информацию и знания и использовать их для синтеза новых зна­ний. В области творческой деятельности лкщи обладают большими способностями и возможностями по сравнению с самыми умными системами. Эксперты справляются с неожиданными поворотами событий и, используя новые подходы, способны проводить анало­гии из других предметных областей. Эксперты адаптируют к изме­няющимся условиям и приспосабливают свои стратегии к новым обстоятельствам в более широком диапазоне проблем и задач. Экспертные системы менее приспособлены к обучению на уровне новых концепций и новых правил. Они оказываются не столь эф­фективны и мало пригодны в тех случаях, когда надо учитывать всю сложность реальных задач.

Эксперты могут непосредственно воспринимать весь комплекс входной информации: символьной, визуальной, графической, тек­стовой, звуковой, осязательной, обонятельной. У экспертной сис­темы есть только символы, с помощью которых представлены базы знаний, воплощающие те или иные концепции. Преобразование сенсорной информации в символьную сопровождается потерей части информации.

Но главное, что огромный объем знаний, которым обладают эксперты-специалисты (профессиональные знания и знания о ми­ре и действующих в нем законах), не удается пока встроить в ин­теллектуальную систему, тем более столь специализированную, ка­кой является любая экспертная система.