Обзор современных средств разработки экспертных систем

Введение
В самом начале своего развития искусственный интеллект подвергался достаточно жесткой критике из-за отсутствия практической пользы. Экспертные системы одними из первых (в начале 80-х годов прошлого столетия) показали практическую значимость данного научного направления, принося своим разработчикам финансовую прибыль.
Термин «knowledge-based systems» (системы, основанные на знаниях) возник в 1976 году одновременно с первыми системами, которые могли аккумулировать опыт и знания специалистов (экспертов) в той или иной предметной области.
Экспертные системы представляют собой прикладные системы искусственного интеллекта, в которых база знаний представляет собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных экспертов в какой-либо узкой предметной области. Они аккумулируют знания экспертов и тиражируют их с целью консультации менее квалифицированных специалистов.
Экспертная система содержит знания по конкретной предметной области, которые были накоплены в результате практической деятельности человека, и использует эти знания при решении проблем, характерных для этой области. Именно в этом состоит отличие экспертных систем от других, «традиционных» систем, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным с предметной областью теоретическим методам. Как правило, процесс разработки экспертной системы называют инженерией знаний (knowledge engineering).
Экспертные системы применяются, когда недостаточно экспертов, в опасных или вредных для них условиях, в процессе обучения. Экспертные системы, как правило, используются для решения задач, для которых не существует четких алгоритмов решения.
В настоящее время насчитывается несколько тысяч и десятков тысяч экспертных систем. В разных странах сотни IT-фирм занимаются их разработкой и внедрением в различные области жизни. Важная роль при разработке экспертных систем отводится инструментальным средствам.
Целью данной работы является обзор современных средств разработки экспертных систем.
Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:
• определить основные понятия экспертных систем;
• изучить структуру экспертных систем;
• кратко рассмотреть основные этапы разработки экспертных систем;
• изучить основные современные средства разработки экспертных систем.
 
1. Теоретические основы экспертных систем
1.1. Основные понятия экспертных систем
Экспертные системы – это сложные программные комплексы, которые аккумулируют знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражируют этот практический опыт с целью консультации менее квалифицированных специалистов в этой области.
В общем виде алгоритм работы экспертной системы заключается в следующем:
1) пользователь, которому необходимо получить нужную информацию, с помощью пользовательского интерфейса отправляет запрос к экспертной системе;
2) решатель, используя базу знаний, формирует и выдает пользователю необходимую рекомендацию, при этом разъясняя ход своих рассуждений с помощью подсистемы объяснений. [1, 3]