Особенности экспертных систем, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать следующими качествами.
1. Компетентностью, а именно:
- достигать экспертного уровня решений, т.е. в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди;
- быть умелой, т.е. применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений;
- иметь адекватную робастность, т.е. способность лишь постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам диапазона компетентности или допустимой надёжности данных.
2. Возможностью к символьным рассуждениям, а именно:
- представлять знания в символьном виде;
- переформулировать символьные знания. На языке искусственного интеллекта символ – это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия. Символы объединяют, чтобы выразить отношения между ними. Когда отношения представлены в экспертной системе они называются символьными структурами.
3. Глубиной, а именно:
- работать в предметной области, содержащей трудные задачи;
- использовать сложные правила, т.е. использовать либо сложные конструкции правил, либо большое их количество.
4. Самосознанием, а именно:
- исследовать свои рассуждения, т.е. проверять их правильность;
- объяснять свои действия.
Существует ещё одна важная особенность экспертных систем. Если обычные программы разрабатываются так, чтобы каждый раз порождать правильный результат, то экспертные системы разработаны с тем, чтобы вести себя как эксперты. Они, как правило, дают правильные ответы, но иногда, как и люди, способны ошибаться.
08.05.2012