---

Экспертные системы в маркетинге

Основные характеристики экспертной системы:

è Экспертная система, как правило, ограничена определенной предметной областью.

è ЭС должны уметь принимать решение при неполных или неточных данных..

è ЭС должны уметь объяснять свои действия при решении задачи.

è Эксперная сисиема должна иметь свойство расширения и наращивания функций.

è ЭС должны уметь имитировать деятельность высококвалифицированного специалиста (эксперта).

è ЭС при решении задач использует, как правило, не точные алгоритмы, а так называемые эвристики, т.е. методы, которые опираются на опыт и знание эксперта.

Главные отличия систем обработки данных от экспертных систем, основывающихся  на обработке знаний, состоят:

A На выходе экспертной системы пользователь получает не или видеограмму, представленную в табличном виде, а интеллектуальный совет, который имеет вид текста.

A В основу ЭС положена технология обработки символьной информации, вводимой в форме правил.

A В обобщенном виде системы обработки данных можно представить следующей конструкцией:

 

ДАННЫЕ + АЛГОРИТМ = СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ.

Структурно, в обобщенном виде ЭС можно изобразить:

ЗНАНИЕ + УМСТВЕННЫЙ ВЫВОД = ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА.

A Экспертная система имеет архитектуру, отличающуюся от архитектуры традиционных систем обработки данных. Различия состоят в наличии в экспертной системе таких блоков:

- базы знаний. База знаний - это совокупность сведений о предметной области, для которой разрабатывается экспертная система. Для функционирования системы, база знаний должна быть наполнена знаниями. Для этого приглашают высококвалифицированных специалистов в той области, для которой разрабатывается система, они_играют роль экспертов, задача которых - описать все известные знания для функционирования ЭС. В базе знаний должны быть имеющиеся знанния первого и второго родов. Знание первого рода - это общеизвестные факты, явления, закономерности, которые признаны в данной предметной области и опубликованные. Знание второго рода - это набор эмпирических  правил и интуитивных выводов, которыми пользуются специалисты, принимая решение в условиях неопределенности при неличия неполной противоречивой информации. Сведения об этих знаниях, как правило, не опубликованные.

- объяснений. В базе знаний ЭС преимущественно содержатся знания первого рода, но должны быть и знания второго рода. Если эти знания отсутствуют, то это означает плохой выбор экспертов (они не умеют формулировать свои знания, или наоборот: не хотять этого делать, чтобы сберечь за собой статус уникальных специалистов).

-  накопление знаний.

Структура экспертной система приведена на рис. 12.2.

Инженер по вопросам знаний имеет обязанности: знания, предоставленные экспертами, он структурует и записывает в базу знаний с учетом правил построения модели знаний, проектированной ЭС. Все знания, которые представленные в базе знаний делятся на интенсиональные и экстенсиональные.

Интенсиональные, или абстрактные, знания представляют собой понятийные (концептуальные) знания об объектах предметной области и связи между ними.

Экстенсиональные (конкретные) знания - это количественные характеристики интенсиональной части знаний, т.е. база данных ЭС.

Блок решений, необходимый для поиска и построения логических выводов, которые выдает пользователю ЭС. Действия этого блока подобные записям человека-эксперта, который оценивает проблему и предлагает ее гипотетическое решение. Этот блок выполняет функции управления процессом поиска решения, т.е. он определяет способ и последовательность использования разных правил и процедур. Каждая ЭС должна иметь определенное количество таких правил и процедур. Количество правил, содержащихся в средней ЭС, превышает 500, а для большой ЭС может превышать и 1000.

Блок решений состоит из двух частей: блока логического вывода и управляющего блока.

Блок логического вывода выполняет действия, аналогичные интеллектуальной деятельности специалиста, принимающего решение. Функции этого блока - построение логического вывода на базе существующих знаний, которые сохраняются в БЗ.

Блок управления руководит процессом поиска решения, т.е. определяет последовательность использования различных правил и процедур манипулирования знаниями.

Блок объяснений служит для выдачи по запросу пользователя последовательности логических выводов и соображений, которыми оперировала система в процессе поиска решения. Наличие такого блока в ЭС дает возможность использовать ее не только для принятия решений, но и для процесса обучения, как обучающую систему.

Проблема объяснений и обоснования правильности соображений- важная и сложная задача, хотя система и содержит знания экспертов и предоставляет советы, ответственность за принятое решение несет лично пользователь. До сих пор нет правовых актов, которые бы определяли ответственность экспертов за знания, предоставленные системе, а также за решения, которые принимаются в результате консультирования пользователей с ЭС, содержащей знания данного эксперта или группы экспертов.

Оценка ЭС пользователем в значительной мере зависит от того, насколько работа с экспертной системой похожая на сотрудничество с экспертом, и, существенным образом зависит от качества объяснений, которые может предоставить система пользователю на вопросы, взывающие у него сомнение. Все вопросы, которые могут возникнуть у пользователя при работе с ЭС, условно делятся на группы:

- связанные с процессом решения проблемы (как и почему? с какоой целью и с каким результатом? из чего это вытекает?);

- относительно значений терминов, принятых в ЭС при организации диалога с пользователем;

- о причинах возникновения определенных вопросов, в процессе экспертизы;

- относительно последствий, вытекающих из данных пользователем ответов на вопросы, поставленные системой (например, что, если?, что произойдет, когда?).

Для того чтобы ЕС смогла быстро и качественно объяснять правильность своих ответов, а также целесообразность поставленных вопросов, она записывает в рабочей памяти ход своих соображений и их последовательность.