История развития экспертных систем

Наиболее распространенным видом систем ИИ являются экспертные системы, первые коммерческие экземпляры которых появились в США. Как было отмечено ранее, одним из основных направлений развития искусственного интеллекта (ИИ) сегодня стало представление знаний. Системы, ядром которых служит модель знаний предметной области, описанная на языке сверхвысокого уровня, приближенном к естественному языку, называют интеллектуальными системами (или системами искусственного интеллекта). А сам такой язык носит название языка представления знаний (ЯПЗ). Интеллектуальные системы применяются для решения сложных задач, связанных с использованием слабо-формализованных знаний специалистов-практиков. В ходе решения задач такого класса логическая (смысловая) обработка информации превалирует над вычислительной обработкой, основанной на традиционных математических методах и моделях. Системы искусственного интеллекта позволяют пользователю при помощи компьютерных технологий не только получать сведения на основе обработки данных, но и использовать по интересующей его проблеме накопленный опыт и знания профессионалов.

На сегодняшний день интеллектуальные системы используются для решения таких задач, как задача анализа визуальной информации и понимания естественного языка; постановка диагноза и формирование рекомендаций по методам лечения; управление диспетчерскими пультами и поддержка принятия управленческих решений. Фактически сейчас прикладные интеллектуальные системы используются в десятках тысяч приложений, а годовой доход от продаж программных и аппаратных средств ИИ неуклонно растет. Так, если еще в 1989г. в США он составлял 870 млн. долларов, то в 1990г. он был уже равен 1,1 млрд. долларов, и в последующие 10 лет с каждым годом происходило плавное наращивание дохода.

Экспертная система (ЭС) – это сложный программный комплекс, аккумулирующий и тиражирующий знания специалистов в конкретной предметной области и выполняющий функции эксперта при решении задач из этой области, консультируя менее квалифицированных пользователей.

Каталог ЭС и инструментальных программных средств для их разработки, опубликованный в США в 1987 году, содержал более 1000 систем; в тот же период ежегодный доход от продаж таких инструментальных средств в США составлял 300-400 млн. долларов. Сегодня сотни фирм в развитых зарубежных странах занимаются разработкой и внедрением ЭС. Ежегодно крупными фирмами разрабатываются десятки систем типа “in-house” (для внутреннего пользования). Эти системы интегрируют опыт специалистов компании по ключевым и стратегически важным технологиям. В начале 1990-х годов появилась новая наука – «менеджмент знаний» (knowledge management), исследующая методы обработки и управления корпоративными знаниями.

Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Например, медицина, юриспруденция, геология, экономика, военное дело. В последнее десятилетие ЭС получили распространение в страховании, банковском деле и других областях. В экономике с помощью ЭС решаются задачи анализа инвестиций, планирования рекламной кампании и прогнозирования рынка. ЭС применимы в тех областях, где качество принятия решений традиционно зависит от уровня экспертизы, и позволяют получать качественные, а не количественные результаты решения задачи. ЭС помогают накапливать опыт, повышать качество принимаемых решений и справиться с потоками информации: они выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует обеспечению эффективной работы и повышению квалификации специалистов.

Современное состояние отечественных разработок в области ЭС можно охарактеризовать как стадию все возрастающего интереса к ним среди специалистов, принадлежащих к разным областям, - финансистов, руководителей высшего звена, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, лингвистов, программистов. Пока этот интерес имеет достаточно слабое материальное подкрепление: существует явная нехватка специальной литературы, аппаратных и программных средств, финансирование исследований в этой области ограничено. Процесс создания ЭС требует, прежде всего, участия высококвалифицированных специалистов в области ИИ, которых пока выпускает небольшое количество учебных заведений нашей страны. На этом фоне появляется возможность распространения «подделок» под ЭС в виде многочисленных диалоговых систем и интерактивных пакетов прикладных программ, которые дискредитируют в глазах пользователей это перспективное направление. Тем не менее, отечественные разработки в области ЭС существуют, в том числе, нашедшие промышленное применение.