В ходе работ по созданию экспертных систем сложилась определенная технология их разработки, включающая шесть следующих этапов: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация и внедрение.
В данной статье рассматривается первый этап: идентификация.
На этапе идентификации определяются задачи, участники процесса разработки и их роли, ресурсы и цели. Определение участников и их ролей сводится к определению количества экспертов и инженеров по знаниям, а также формы их взаимоотношений. Обычно в основном цикле разработки экспертной системы участвуют не менее трех-четырех человек (один эксперт, один или два инженера по знаниям и один программист, привлекаемый для модификации и согласования инструментальных средств). К процессу разработки экспертной системы могут привлекаться и другие участники. Например, инженер по знаниям может привлекать других экспертов для того, чтобы убедиться в правильности своего понимания основного эксперта; представительности тестов, демонстрирующих особенности рассматриваемой задачи; совпадении взглядов различных экспертов на качество предлагаемых решений. Формы взаимоотношений экспертов и инженеров следующие: эксперт исполняет роль информирующего или эксперт выполняет роль учителя, а инженер — ученика. Вне зависимости от выбранной формы взаимоотношений инженер по знаниям должен быть готов и способен изучать специфические особенности той проблемной области, в рамках которой предстоит работать создаваемой экспертной системе. Несмотря на то, что основу знаний экспертной системы будут составлять знания эксперта, для достижения успеха инженер по знаниям должен использовать дополнительные источники знаний в виде книг, инструкций, которые ему рекомендовал эксперт.
Идентификация задачи заключается в составлении неформального (вербального) описания решаемой задачи. В этом описании указываются общие характеристики задачи; подзадачи, выделяемые внутри данной задачи; ключевые понятия (объекты), характеристики и отношения; входные (выходные) данные; предположительный вид решения; знания, релевантные решаемой задаче; примеры (тесты) решения задачи.
Цель этапа идентификации задачи состоит в том, чтобы характеризовать задачу и структуру поддерживающих ее знаний и приступить к работе по созданию базы знаний. Если исходная задача оказывается слишком сложной с учетом имеющихся ресурсов, то этап идентификации может потребовать нескольких итераций.
В ходе идентификации задачи необходимо ответить на следующие вопросы:
- Какие задачи предлагается решать экспертной системе?
- Как эти задачи могут быть охарактеризованы и определены?
- На какие подзадачи разбивается каждая задача, какие данные они используют?
- Какие ситуации препятствуют решению?
- Как эти препятствия будут влиять на экспертную систему?
- Ряд других вопросов.
В процессе идентификации задачи инженер и эксперт работают в тесном контакте. Начальное содержательное описание задачи экспертом влечет за собой вопросы инженера по знаниям с целью уточнения терминов и ключевых понятий. Эксперт уточняет описание задачи, объясняет, как решать эту задачу и какие рассуждения лежат в основе решения. После нескольких циклов, уточняющих описание, эксперт и инженер по знаниям получают окончательное неформальное описание задачи.
При разработке экспертной системы типичными ресурсами являются: источники знаний, время разработки, вычислительные средства (возможности ЭВМ и программного инструментария) и объем финансирования. Для достижения успеха эксперт и инженер должны использовать при построении экспертной системы все доступные им источники знаний. Для эксперта источниками знаний могут быть его предшествующий опыт по решению задачи, книги, конкретные примеры задач и использованных решений. Для инженера по знаниям источниками знаний могут быть опыт в решении аналогичных задач, методы решения и представления знаний, программный инструментарий.
При определении временных ресурсов необходимо иметь в виду, что сроки разработки и внедрения экспертной системы составляют (за редким исключением) не менее шести месяцев (при трудоемкости от двух до пяти человеко-лет). Задача определения ресурсов является весьма важной, поскольку ограниченность какого-либо ресурса существенно влияет на процесс проектирования. Так, например, при недостаточном финансировании предпочтение может быть отдано не разработке оригинальной новой системы, а адаптации существующей.
Задача идентификации целей заключается в формулировании в явном виде целей построения экспертной системы. При этом важно отличать цели, ради которых строится система, от задач, которые она должна решать. Примерами возможных целей являются: формализация неформальных знаний экспертов; улучшение качества решений, принимаемых экспертом; автоматизация рутинных аспектов работы эксперта (пользователя); тиражирование знаний эксперта.
На первом этапе инженер по знаниям должен ответить на основной вопрос: «Подходят ли методы инженерии знаний для решения предложенной задачи?». Для положительного ответа на данный вопрос необходимо, чтобы задача относилась к достаточно узкой, специальной области знаний и не требовала для своего решения использования того, что принято называть здравым смыслом, поскольку методы искусственного интеллекта не дают возможности формализовать это понятие. Кроме того, качество экспертной системы зависит в конечном счете от уровня сложности решаемой задачи и ясности ее формулировки. Задача не должна быть ни слишком легкой, ни слишком трудной. Обычно число связанных понятий, релевантных проблеме, должно составлять несколько сотен. Говоря другими словами, назначение экспертной системы в том, чтобы решать некоторую задачу из данной области, а не в том, чтобы быть экспертом в этой области.
Следует подчеркнуть, что в настоящее время при разработке экспертной системы (особенно динамических экспертных систем) применяется принцип кооперативного проектирования, заключающийся в участии конечных пользователей системы в процессе разработки. Пользователи обладают неформальным пониманием прикладных задач, которые должна решать разрабатываемая программная система. Хотя системные аналитики и программисты могут изучить этот класс прикладных задач, затраты на обучение (прежде всего время) будут высоки, а их компетентность все равно останется более низкой, чем у опытных пользователей. Поэтому включение конечных пользователей в группу разработчиков обычно более эффективно и позволяет более качественно анализировать автоматизируемые операции. Эти преимущества усиливаются по мере усложнения решаемой задачи.