Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Inteligentne Systemy Obliczeniowe Wstęp do systemów ekspertowych Prof. Dr hab. Marek Rudnicki.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Inteligentne Systemy Obliczeniowe Wstęp do systemów ekspertowych Prof. Dr hab. Marek Rudnicki."— Zapis prezentacji:

1 Inteligentne Systemy Obliczeniowe Wstęp do systemów ekspertowych Prof. Dr hab. Marek Rudnicki

2 Prof.. Marek Rudnicki SYSTEMY EKSPERTOWE i SZTUCZNA INTELIGENCJA Inteligencja - (psych.) zespół zdolności umysłowych umożliwiających jednostce sprawne korzystanie z nabytej wiedzy oraz skuteczne zachowanie się wobec nowych zadań i sytuacji. Sztuczna Inteligencja (skrót AI od angielskiego określenia Artificial Intelligence ) - to pojęcie stosowane w informatyce i oznaczające rozwiązywanie problemów sposobami wzorowanymi na naturalnych działaniach i procesach poznawczych człowieka za pomocą symulujących je programów komputerowych. Definicji AI jest niemalże tyle, co osób zajmujących się nią. Możliwa jest szeroka definicja (Shalkoff,1990):

3 Prof.. Marek Rudnicki Sztuczna inteligencja AI - dziedzina badań, które usiłują wyjaśnić i emulować zachowanie inteligentne w terminologii procesów obliczeniowych "in terms of computational processes". Zatem AI nie jest czystą nauką (część objaśniająca) ani podstawą nowatorskiej (engineering) inżynierskiej dyscypliny (część emulacyjna). Wyjaśnia to interdyscyplinarną naturę sztucznej inteligencji jako dziedziny. W literaturze podawana jest też definicja inżynierska sztucznej inteligencji, jako: AI to generowanie reprezentacji i procedur, które automatycznie i autonomicznie rozwiązują problemy, które dotychczas były rozwiązywane przez człowieka (Shalkoff, 1990, Charniak, McDetmott, 1985).

4 Prof.. Marek Rudnicki Sztuczna inteligencja Celem AI jest zrozumienie inteligencji tak, by możliwe było wykorzystanie jej do przeprowadzania obliczeń". Odróżnia to AI od rozwoju konwencjonalnego oprogramowania dla wąsko zdefiniowanych zadań, jakie można spotkać w systemach ekspertowych. Często utożsamia się AI z ES, z powodu przewagi ES, co jest głównym źródłem zamieszania na temat: co stanowi AI. Zakres problemów zawierających się w ramach AI jest dość szeroki: gry, dowody twierdzeń, rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języków naturalnych, rozpoznawanie mowy, systemy ekspertowe.

5 Prof.. Marek Rudnicki Systemy ekspertowe System - uporządkowany wewnętrznie układ elementów mający określoną strukturę (całość); zespół zasad organiz., norm i reguł obowiązujących w danej dziedzinie; w metodologii zespół sposobów działania (metoda). System Ekspertowy (skrót ES od ang. nazwy Expert Systems) - komputerowy program konsultacyjny, wspomaga decyzje zastępując eksperta w danej dziedzinie, np. w diagnostyce medycznej. Naśladowanie przez system ekspertowy procesu myślenia człowieka jest związane z preferowanym przez projektantów systemów podejściem do problemu rozwiązywania zadań. W podejściu tym komputer jest traktowany jako obiekt badań, natomiast umysł ludzki jest modelem, wzorcem do naśladowania.

6 Prof.. Marek Rudnicki Systemy eskpertowe Systemy ekspertowe są programami, zwykle ograniczonymi do specyficznego zakresu, próbującymi naśladować zachowanie ekspertów - ludzi. Typowe atrybuty ES to: 1. Wiedza jest zwykle reprezentowana w postaci deklaratywnej, umożliwiającej łatwe odczytywanie i modyfikację. Większość ES wykorzystuje struktury 'jeśli przesłanki to akcje ' (IF-THEN), systemy bazujące na regułach. 2. Struktura wiedzy jest klarowna (wyłączając neuronowe ES). 3. Reprezentacja wiedzy i mechanizm sterujący są rozdzielone. Często mechanizm sterujący korzysta z reguł, tzw. meta-reguł. 4. Ważny z punktu widzenia użytkownika interfejs I/O, pozwala na zadawanie pytań i uzyskiwanie wyjaśnień (praca interaktywna). 5. Moduły zdobywania wiedzy i modyfikacji wiedzy są często używane dla rozszerzania systemów ekspertowych.

7 Prof.. Marek Rudnicki Wiedza eksperta jest zasobem rzadkim i drogim. ES pozwalają większemu gronu ludzi działać jako 'ekspert'. Jest to użyteczne przy szkoleniu itp. Edukacyjna rola ES jest bardzo duża, np. MYCIN (system służący do diagnozowania chorób bakteryjnych) doskonale nadaje się do uczenia studentów medycyny, nie ryzykując zdrowiem pacjenta. Połączenie wiedzy kilku ekspertów może spowodować, że ES działa lepiej niż pojedynczy ekspert. Na świecie z powodzeniem pracują systemy ekspertowe (np. MYCIN, PUFF, DENDRAL, PROSPECTOR). Czynniki pobudzające rozwój systemów ekspertowych

8 Prof.. Marek Rudnicki Czynniki pobudzające rozwój systemów ekspertowych Różnice między systemami ekspertowymi pracującymi w czasie rzeczywistym a konwencjonalnymi ES. Tradycyjne systemy ekspertowe najczęściej znajdują zastosowania w zagadnieniach diagnostycznych i konsultacyjnych. W aplikacjach pracujących w czasie rzeczywistym, wnioskowanie odbywa się z uwzględnieniem najczęściej wielu szybko zmieniających się danych (high-input data rates), krytycznym wymogiem jest 'wyprodukowanie' właściwej odpowiedzi w odpowiednim, krótkim przedziale czasu. Coraz częściej technologie bazujące na systemach ekspertowych znajdują zastosowania w zadaniach czasu rzeczywistego, zwłaszcza w szczególnie ważnych zadaniach (mission-critical applications).

9 Prof.. Marek Rudnicki Pamięć Pamięć długotrwała człowieka przechowuje m.in. wiedzę o metodach rozwiązywania problemów, dane o wzajemnej zależności obiektów i osób, ważniejsze wydarzenia i szczegóły. Pamięć krótkotrwała jest natomiast pamięcią wykorzystywaną do pamiętania bieżących problemów i spraw.

10 Prof.. Marek Rudnicki Pamięć Obszar pamięci systemu, w którym informacje są przechowywane w postaci symbolicznej, nazwano Bazą danych, BW (ang. Knowledge Base, KB). Pamięć krótkotrwałą człowieka zastąpiono Bazą danych bieżących, układ efektorowy zastąpiono układem układem translacji informacji między wejściem i wyjściem systemu, natomiast procesor poznawczy zastąpiono układem interpretacji metody. System z bazą danych, wykonany w taki sposób, może komunikować sie ze światem zewnętrznym za pośrednictwem użytkownika. Prezentowany system ma zdolność przetwarzania informacji zależnie od jej znaczenia i dlatego przyjęto nazywać go SYSTEMEM EKSPERTOWYM.

11 Prof.. Marek Rudnicki SE Jest programem komputerowym, który komunikuje się ze światem zewnętrznym za pośrednictwem operatora oraz dysponuje określonym wycinkiem wiedzy, definiowanym jako dziedzina i wykorzystywanym do rozwiązywania problemów występujących w świecie rzeczywistym. Nazwa system ekspertowy jest uzasadniona tym, że w czasie rozwiązywania postawionych zadań naśladuje on sposób rozumowania ludzi - ekspertów. Ułatwia on również ludziom uzupełnianie ich wiedzy oraz pomaga w efektywnym wykonaniu pracy.

12 Prof.. Marek Rudnicki Cechy SE Systemy ekspertowe, ze względu na sposób działania oraz powierzone funkcje, mają następujące cechy charakterystyczne: wykorzystują bazę wiedzy, w której są gromadzone opinie ekspertów dotyczące określonej dziedziny przedmiotowej, użytkownikom udzielają logicznie uzasadnionych odpowiedzi na pytania dotyczące wybranej dziedziny przedmiotowej, są wyposażone w układy interfejsowe, umożliwiające komunikowanie się użytkowników z systemem w języku coraz bardziej zbliżonym do języka naturalnego.

13 Prof.. Marek Rudnicki SE Systemy Ekspertowe pracujące w czasie rzeczywistym znajdują zastosowanie w wielu rzeczywistych zadaniach sterowania przebiegiem procesu. Jedną z zalet, jakie daje ich stosowanie to bardzo dobre rezultaty w krótkim czasie. Działanie jest spójne niezależnie od czasu i położenia geograficznego, w których odbywa się proces. Systemy ekspertowe czasu rzeczywistego mogą wykonywać również użyteczne wstępne przetwarzanie danych, z których wyniki wykorzystywane są przez operatorów ludzi; pełnią wtedy bardzo istotną rolę pomocniczą dla pracy operatora.

14 Prof.. Marek Rudnicki SE Nawet wtedy, gdy cała wymagana dla sterowania wiedza nie może być zredukowana do postaci reguł czy innej akceptowanej przez ES, stosowanie systemów ekspertowych może okazać się pożądane dla celów odpowiedniej filtracji wiedzy niezbędnej operatorowi. Ułatwia mu to podejmowanie decyzji i może eliminować zmęczenie lub nudę, co może przyczyniać się do lepszej reakcji operatora w ważnych sytuacjach i zapewnić większe bezpieczeństwo. Innym zyskiem zastosowania systemów ekspertowych pracujących w czasie rzeczywistym w sterowaniu procesami jest ich zdolność do wysokiej jakości przetwarzania często zmieniających się danych poprzez pełniejsze monitorowanie i inicjowanie akcji prewencyjnych.

15 Prof.. Marek Rudnicki SE

16 SE

17 EKSPERT Człowiek posiadający specjalistyczną wiedzę z pewnej dziedzinie (wiedzę dziedzinową) i umiejętność stosowania jej dla podejmowania decyzji związanych z tą dziedziną (umiejętność wnioskowania w oparciu o posiadaną wiedzę), nabyte w wyniku studiów i praktyki.

18 SYSTEMY EKSPERTOWE Programy komputerowe wspomagające podejmowanie decyzji, których elementami są: baza wiedzy, zawierająca wiedzę dziedzinową, istotną dla podejmowanych decyzji, system wnioskujący, korzystający z bazy wiedzy dla wypracowania tych decyzji.

19 SYSTEMY EKSPERTOWE Pozostałe elementy systemu ekspertowego: edytor bazy wiedzy, do tworzenia, modyfikowanie i kasowanie bazy wiedzy interfejs użytkownika, do korzystania z systemu ekspertowego dynamiczna baza danych - relacyjna baza danych do przechowywania odpowiedzi użytkownika i wyników wnioskowania

20 Prof.. Marek Rudnicki Struktura SE

21 Prof.. Marek Rudnicki STRUKTURA FUNKCJONALNA SYSTEMU EKSPERTOWEGO DYNAMICZNA BAZA DANYCH

22 Prof.. Marek Rudnicki STRUKTURA INFORMATYCZNA SYSTEMU EKSPERTOWEGO INTERFEJS UŻYTKOWNIKA EDYTOR BAZY WIEDZY DYNAMICZNA BAZA DANYCH SYSTEM WNIOSKUJĄCY BAZA WIEDZY Plik wykonywalny (Skorupowy system ekspertowy) Plik tekstowy

23 Istotna cecha systemu ekspertowego Baza wiedzy jest plikiem tekstowym, który może być tworzony, czytany i modyfikowany za pomocą edytora bazy wiedzy bez naruszania integralności systemu wnioskującego. Umożliwia to szybkie odczytanie, zrozumienie i modyfikowanie wiedzy dziedzinowej, z której korzysta system ekspertowy

24 Prof.. Marek Rudnicki STRUKTURA BAZY WIEDZY Baza wiedzy Baza reguł Baza rad Baza ograniczeń Pliki rad Baza modeli

25 Prof.. Marek Rudnicki Spotykane synonimy system ekspertowy program regułowy program z regułową bazą wiedzy

26 Prof.. Marek Rudnicki Baza rad Pliki rad STRUKTURA BAZY WIEDZY Baza reguł - wiedza dziedzinowa logiczna Baza ograniczeń - wiedza dziedzinowa logiczna Baza modeli - wiedza dziedzinowa matematyczna wiedza dziedzinowa uzupełniająca i wyjaśniająca

27 Prof.. Marek Rudnicki STRUKTURA BAZY WIEDZY Baza reguł Baza ograniczeń Baza modeli Baza rad mają postać klauzul zawierających zmienne

28 Prof.. Marek Rudnicki Zmienne stosowane w systemach ekspertowych RMSE Zmienne stosowane w systemach ekspertowych RMSE Zmienne łańcuchowe : Dowolny ciąg znaków rozpoczynający i kończący się cudzysłowem górnym. W systemach ekspertowych RMSE są stosowane wyłącznie zmienne łańcuchowe

29 Prof.. Marek Rudnicki Podstawowe typy zmiennych łańcuchowych w systemach ekspertowych dokładnych zmienne łańcuchowe typu: logicznego rzeczywistego całkowitego

30 Prof.. Marek Rudnicki Logiczne zmienne łańcuchowe : Nazwa jest logiczną zmienną łańcuchową, jeżeli Nazwa przyjmuje tylko wartości ze zbioru stałych logicznych {Prawda, Nieprawda} Podstawowe typy zmiennych łańcuchowych w systemach ekspertowych dokładnych

31 Prof.. Marek Rudnicki Rzeczywiste zmienne łańcuchowe : Wartość jest rzeczywistą zmienną łańcuchową, jeżeli Wartość przyjmuje wartości rzeczywiste Podstawowe typy zmiennych łańcuchowych w systemach ekspertowych dokładnych

32 Prof.. Marek Rudnicki Całkowite zmienne łańcuchowe : Wartość jest całkowitą zmienną łańcuchową, jeżeli Wartość przyjmuje wartości całkowite Podstawowe typy zmiennych łańcuchowych w systemach ekspertowych dokładnych

33 Prof.. Marek Rudnicki BAZA REGUŁ Reguły = wiedza dziedzinowa o charakterze ogólnym FAKTY REGUŁY Fakty = wiedza dziedzinowa o charakterze szczegółowym

34 Prof.. Marek Rudnicki BAZA REGUŁ Przykład reguły: Jeżeli student_x_otrzymał_wszystkie_zaliczenia_w_terminie i student_ x_zdał_wszystkie_egzaminy_ w_terminie, to student_x_uzyska_wpis_na_kolejny_semestr Przykład faktu: student_J.Kowalski_ zdał_wszystkie_egzaminy_ w_terminie

35 Prof.. Marek Rudnicki BAZA REGUŁ Reguły: zdania warunkowe, np. –w języku polskim: A jest prawdą, jeśli B i C i D są prawdą –w logice: B i C i D A lub – w Prologu: A :- B, C, D B, C, D – warunki reguły A – wniosek reguły - symbol implikacji w logice :- - symbol implikacji regułowej w Prologu

36 Prof.. Marek Rudnicki BAZA REGUŁ regula(Numer_reguły, Wniosek, Lista_warunków, Semafor_wyświetlania) fakt(Warunek_dopytywalny) Klauzule dokładnej bazy reguł:

37 Prof.. Marek Rudnicki System ekspertowy- definicja System ekspertowy (doradczy): program komputerowy wykorzystujący procedury wnioskowania do rozwiązywania problemów, które są na tyle trudne, że wymagają znaczącej ekspertyzy specjalistów. Wiedza (niezbędna, by zapewnić odpowiedni poziom ekspertyzy), wraz z procedurami wnioskowania - model ekspertyzy, posiadanej przez najlepszych specjalistów w danej dziedzinie.

38 Prof.. Marek Rudnicki System ekspertowy Wiedza systemu eksperckiego: fakty i heurystyki. Fakty: powszechnie akceptowane przez specjalistów. Heurystyki: informacja subiektywna, która charakteryzuje proces oceny przez określonego specjalistę. Heurystyki: intuicyjne domysły, przypuszczenia, zdroworozsądkowe zasady postępowania. Poziom ekspertyzy - funkcja rozmiaru i jakości bazy wiedzy danego systemu.

39 Prof.. Marek Rudnicki Po co Dlaczego? 1. Koszty: w dłuższym okresie czasu są znacznie tańsze, pomagają w rozwiązywaniu problemów wymagających najbardziej specjalistycznej (najdroższej) wiedzy. 2. Brak ekspertów. 3. Pracują szybciej, nie męczą się, są bardziej niezawodne niż ludzie. 4. Konsekwentne, spójne, obiektywne, dokładne. 5. Zawsze do dyspozycji (nie strajkują!). 6. Analiza dużych ilości danych wymaga komputera. SE: systemy oparte na wszystkich sposobach reprezentacji wiedzy, najczęściej w postaci reguł produkcji.

40 Prof.. Marek Rudnicki Etapy tworzenia SE Analizy problemu - oceny, czy budowa SE dla danego problem ma sens. Specyfikacji systemu - szczegółowego określenia funkcji i oczekiwań. Akwizycji wiedzy - zgromadzenia, wydobycia z ekspertów i organizacji wiedzy. Wyboru metody reprezentacji wiedzy i narzędzi do budowy SE. Konstrukcji systemu - utworzenia bazy wiedzy, reguł wnioskowania, systemu wyjaśniającego rozumowanie i prowadzenia dialogu z użytkownikiem. Weryfikacji i testowania systemu. Akwizycja wiedzy wymaga transferu ekspertyzy i jej reprezentacji.

41 Prof.. Marek Rudnicki Postać wiedzy Fakty z danej dziedziny wiedzy, np: W starych silnikach Diesla przy przegrzaniu dochodzi do gwałtownego podwyższenia obrotów na skutek chwilowego spalania oleju. Reguły typu: Przed zdjęciem obudowy wyciągnąć wtyczkę. Heurystyki, czyli co by tu zrobić: Jak nie zaskakuje a jest iskra to warto sprawdzić przewód paliwa. Ogólne strategie postępowania. Teoria danej dziedziny, np. działania silników samochodowych.

42 Prof.. Marek Rudnicki Akwizycja wiedzy prowadzenie wywiadów z ekspertami analiza kwestionariuszy wypełnianych przez ekspertów analiza raportów pisanych przez ekspertów analiza komentarzy ekspertów wykonywanych w czasie pracy obserwacja ekspertów przy pracy introspekcja

43 Prof.. Marek Rudnicki Rodzaje cd. Systemy kontrolne pozwalające na sterowanie skomplikowanymi systemami, takimi jak automatyczne zakłady produkcyjne itp. Systemy diagnostyczne to jedno z najbardziej popularnych zastosowań SE, w zagadnieniach technicznych, medycynie, analizie chemicznej i wielu innych problemach. Systemy testujące pomagają przy znajdywaniu problemów i mogą być częścią systemów kontrolnych lub systemów diagnostycznych. Systemy naprawcze nie tylko prowadzą testy ale i planują działania korekcyjne. Można do nich zaliczyć również niektóre systemy medyczne, zalecające leczenie. Systemy projektujące wspomagają prace projektowe, takie jak projektowanie układów elektronicznych, CAD czy CAM.

44 Prof.. Marek Rudnicki Rodzaje systemów ekspertowych Systemy edukacyjne czyli CAI, lub ICAI (Intelligent Computer Aided Instruction), a więc inteligentne wspomaganie nauczania, systemy algebry symbolicznej. Systemy interpretujące wspomagające analizę i interpretację informacji, wydobywanie informacji z baz danych, interpretujące dane geologiczne. Systemy planistyczne wspomagające strategiczne działanie i planowanie zadań, np. planowanie syntezy związków chemicznych czy budowy systemów komputerowych. Systemy prognostyczne wspomagające wyciąganie wniosków i przewidywanie tendencji.

45 Prof.. Marek Rudnicki Konstrukcja systemów ekspertowych Zwykle próbuje się oddzielić bazy wiedzy od mechanizmów wnioskowania. Reguły produkcji:, np. Stosowane są też ramy, sieci semantyczne, sieci Bayesowskie, reprezentacje bezpośrednie i proceduralne; rzadziej reprezentacje logiczne. Alternatywy dla ES prowadzących wnioskowanie: symulacje sytuacji w różnych warunkach, oceny statystyczne.

46 Prof.. Marek Rudnicki Rodzaje rozumowania DSS (Decision Support Systems), Inteligentne DSS? Dialog z użytkownikiem + wyjaśnienia sposobów wnioskowania. ES nie zawsze system rozumuje w sposób podobny do człowieka - inne ograniczenia. Rozumowanie retrospektywne (które reguły i dlaczego) Rozumowanie hipotetyczne (co by było gdyby...) Rozumowanie wbrew faktom (counterfactual reasoning) - dlaczego nie udało się osiągnąć spodziewanych konkluzji?

47 Prof.. Marek Rudnicki Architektury ES Architektura hierarchiczna: poziom faktów z danej dziedziny + przynajmniej jeden meta- poziom, wiedza strategiczna, fakty dotyczące reguł niższego poziomu. Systemy hierarchiczne działające w szerszych domenach wiedzy tworzą drzewa taksonomiczne usiłując podzielić całą wiedzę na rozłączne specjalistyczne dziedziny.drzewa taksonomiczne Architektura wielowarstwowa: kilka warstw, leżące wyżej kontrolują działanie na niższym poziomie; meta-wiedza i kryteria strategicznego planowania i działania. Czasami przestrzeń zamiast warstwy, np. przestrzeń działania (konkretne akcje), przestrzeń planowania (określanie celów bieżących), przestrzeń strategii (koncentracja uwagi na jakimś obszarze, cofanie działań).

48 Prof.. Marek Rudnicki Przykład architektury warstwowej (MolGen) Interpreter Koncentracja Podsumowanie Zgaduj Cofnij Przestrzeń strategii Sprawdź przewidywania Operatory korygujące Proponuj Cel Przestrzeń projektu Sortuj Transformuj Połącz Testuj Przestrzeń działania Meta-plany Akcje

49 Prof.. Marek Rudnicki Architektury ES 2 Architektura tablicowa (blackboard): łączenie wiedzy z kilku źródeł w pamięci roboczej, z której korzystają moduły wnioskujące. Jedna lub kilka tablic, informacje mają hierarchiczną strukturę o wzrastającym stopniu szczegółowości. Zastosowana po raz pierwszy w systemie HEARSAY, jednym z pierwszych działających systemów do rozpoznawania mowy.systemie HEARSAY Architektura hybrydowa: regułowo-koneksjonistyczna Umożliwia automatyczne tworzenie skojarzeń. Systemy koneksjonistyczne mogą służyć odkrywaniu wiedzy na podstawie analizy danych; wiedza dodawana jest do systemu. Przykład: MMPI-IDSSMMPI-IDSS

50 Prof.. Marek Rudnicki Architektury ES 2 Architektura symulacyjna: modele numeryczne danej dziedziny, zależności funkcyjne nie dające się uchwycić w postaci reguł. Systemy tworzące sieci przyczynowych powiązań (causal networks) lub probabilistyczne sieci Bayesowskie.Architektura symulacyjnaprzyczynowych powiązań Architektura korzystająca z analogii (case-based reasoning). W wielu dziedzinach (prawo, medycyna) podstawą rozumowania są analogie, precedensy. Korzystają z bazy danych opisujących znane przypadki, ocen podobieństwa, reguł szukania i używania analogii. Zawierają opis klas problemów, jakie potrafią rozwiązać, wraz ze schematami rozwiązań i sposobami określania podobieństwa do znanych przypadków z danej klasy.

51 Prof.. Marek Rudnicki Konstrukcja ES Systemy klasyfikujące: wybór rozwiązania z ustalonej grupy. Systemy konstruujące: składanie rozwiązania z elementów. Problem: niepewność wiedzy. Prawdopodobieństwa warunkowe, współczynniki ufności lub pewności (confidence factors), teoria wiarygodności, teoria zbiorów rozmytych. Metodologia konstrukcji dużych systemów, podobna do narzędzi CASE: KADS, Common KADSKADS, Common KADS i Pragmatic KADS.Pragmatic KADS

52 Prof.. Marek Rudnicki Języki programowania do tworzenia SE LISP (od: List PROcessing, przetwarzanie list), 1958, John McCarthy Common Lisp 1984 rok, wiele dialektów, np. Scheme CLOS (Common Lisp Object System) Pakiety graficzne (np. AUTOCAD), interfejsy użytkownika Komputery dla Lispu: stacje SYMBOLICS Język funkcyjny: listy i funkcje (minimalnie 7 funkcji pozwala zrealizować model maszyny Turinga) FACTORIAL(N): (COND ( ( EQUAL N 1) 1 ) (TRUE (TIMES N (FACTORIAL (DIFFERENCE N 1))) ))

53 Prof.. Marek Rudnicki Historia języka Lisp Lisp--opracowany (ok. 1958) przez logika Johna McCarthy Stosowany w AI od 30 lat Zastosowania praktyczne » Systemy ekspertowe & oraz aplikacje AI » Rapid Application Development (RAD)

54 Prof.. Marek Rudnicki Historia języka Lisp Lisp stosowany jest jako język wbudowany Zastosowania: edytor tekstowy EMACS (MLisp) oraz AutoCAD (AutoLisp). Język Prolog jest wbudowany w MS Office Działa na głównych platformach sprzętowych Liczne wersje free- oraz shareware. Standard: Common Lisp

55 Prof.. Marek Rudnicki LISP LISP jest uniwersalnym językiem przetwarzania symbolicznego, o sprawnych i łatwo przystosowalnych strukturach danych. Nazwa LISP jest skrótem od LISt Procesor. Dane i program w LISP mają tę samą budowę, dlatego język ten jest wykorzystywany do pisania programów samomodyfikujących się oraz generujących inne programy. LISP umożliwia tworzenie nowych języków programowania. Na rynku dostępne są interpretowane i kompilowane wersje LISP.

56 Prof.. Marek Rudnicki LISP Słabszą stroną tego języka jest współpraca z istniejącymi, tradycyjnymi pakietami programowymi. Wadą języka LISP jest również duża zajętość pamięci oraz wolne działanie programów. Cechą języka LISP, przez jednych uważaną za wadę, a przez innych za zaletę, jest brak rozbudowanych mechanizmów podejmowania decyzji. Większość struktur kontrolnych w tym języku należy tworzyć stosownie do zastosowań.

57 Prof.. Marek Rudnicki Języki SE cd Prolog (Programming in Logic), Marsylia i Edynburg. Realizacja rachunku predykatów pierwszego rzędu, do prototypów, Prolog w projekcie V generacji; raczej mniejsze systemy lub prototypy Inne: POP-2 do POP-5, FUZZY Expert System Shells (ESS): EMYCIN, KAS (Knowledge Aquisition System), OPS5, KEE, Knowledge Engineering Environment, KES ESS: czas opracowania systemu razy krótszy Ostatnio również języki zorientowane obiektowo: C++, Smalltalk, Dylan

58 Prof.. Marek Rudnicki Prolog Prolog opracowany został w 1972 przez specjalistę AI Alana Colmeraurer Rozwinięty na University of Montreal oraz University of Marseilles Stosowany w systemach kspertowych & i aplikacjach AI w tym przetwarzanie języków Dostępny na głównych platformach sprzętowych Wersje free oraz shareware Standard: Edinburgh-style

59 Prof.. Marek Rudnicki PROLOG PROLOG jest eleganckim, matematycznie czystym językiem wykorzystującym rachunek predykatów. Program napisany w PROLOG-u wykorzystuje metodę rezolucji Robinsona. Dane oraz wiedza są zapamiętywane w formie przypuszczeń i reguł na bazie twierdzeń. Powyższe cechy predysponują PROLOG do rozwiązywania problemów, w których występuje potrzeba formułowania wielu hipotez. Wiedza może być uporządkowana z wykorzystaniem hierarchicznych zależności oraz zstępującej strategii rozwiązywania problemów.

60 Prof.. Marek Rudnicki Prolog & Lisp Dane i programy są listami Programowanie modularne za pomocą licznych funkcji Duża liczba nawiasów z których nie wszystkie są znaczące Listy są drzewami binarnymi! Definicja rekursywna

61 Prof.. Marek Rudnicki Niepewność i logiki nieklasyczne Logika założeń (default logic): nie zawsze prawdziwe wnioski. Przestrzeń wierzeń (belief spaces), odróżnia punkty widzenia. Informacja nieznana i informacja prawdopodobna. Logika wielowartościowa (Łukasiewicz, Tarski): określa kilka stopni prawdziwości stwierdzeń, np: Wykształcony(x) = [0, 0.3, 0.6, 1]. Logika rozmyta: nieskończenie wiele stopni. Wnioskowanie statystyczne i metody probabilistyczne: prawd. p(H i |E) prawdziwości hipotezy H i przy danej ewidencji E.

62 Rodzaje niepewności Niepewność stochastyczna: Np. rzut kostką, wypadek, ryzyko ubezpieczenia - rachunek prawdopodobieństwa. Niepewność pomiarowa Około 3 cm; 20 punktów - statystyka. Niepewność informacyjna: Wiarygodny kredytobiorca, spełniający warunki - data mining, szukanie prawidłowości, skojarzeń. Niepewność lingwistyczna Np. mały, szybki, niska cena... Logika rozmyta (L. Zadeh 1965) i logika przybliżona.

63 Zbiory rozmyte X uniwersum, zbiór uniwersalny, przestrzeń; x X A zmienna lingwistyczna, koncepcja, zbiór rozmyty. Funkcja przynależności określa stopień, w jakim x należy do A. Zmienne lingwistyczne: sumy zbiorów rozmytych, koncepcje, predykaty logiczne o ciągłych wartościach. Stopień przynależności to nie prawdopodobieństwo; np. łysy w 80% to nie łysy 1 na 5 razy. Prawdopodobieństwo jest unormowane do jedynki, funkcja przynależności nie. Rozmyte pojęcia są subiektywne i zależne od kontekstu.

64 Przykłady Klasyczne i rozmyte pojęcie młody człowiek Temperatura wrzenia ma wartość około 100 stopni (ciśnienie, skład chemiczny). A=młody x [lata] 1 0 =0.8 x=23 A=młody x [lata] 1 0 x=20

65 Definicje Support (baza) zbioru rozmytego A: supp(A) = { x X : A (x) > 0 } Core (jądro) zbioru rozmytego A: core(A) = { x X : A (x) =1 } -cut ( -cięcie) zbioru rozmytego A: A = { x X : A (x) > } =0.6 Wysokość = max x A (x) 1 Zbiór rozmyty normalny: sup x X A (x) = 1

66 Funkcje Przynależności (x) Singleton: (a,1) i (b,0.5) x 1 0 ab (x) x 1 0 abc Trójkątna:

67 Zmienne lingwistyczne W=20 => Wiek=młody. Zmienna lingwistyczna = wartość lingwistyczna. Zmienna lingwistyczna: : temperatura termy (zbiory rozmyte) : { zimno, ciepło, gorąco} x [C] (x) 1 0 zimno ciepło gorąco

68 Liczby rozmyte Zwykle wypukłe, unimodalne (jedno maksimum). FP często się nakrywają. Liczby: jądro = punkt, x (x)=1 Monotonicznie maleją po obu stronach jądra. Typowy wybór: trójkątne funkcje (a,b,c) lub singletony.

69 Suma i iloczyn zbiorów A, B - zbiory rozmyte. Suma A B to zbiór o funkcji przynależności: max można zastąpić S-normą S(a,b), niemalejącą dla obu argumentów, przemienną, łączną i S(a,0)=a, S(a,1)=1. Iloczyn A B to zbiór o funkcji przynależności: min można zastąpić dowolną T-normą T(a,b), nierosnącą dla obu argumentów, przemienną, łączną i T(a,0)=0, T(a,1)=a.

70 Reguły rozmyte Wiedzę potoczną można często zapisać w naturalny sposób za pomocą reguł rozmytych. Jeśli zm. lingw-1 = term-1 i zm. lingw-2 = term-2 to zm. lingw-3 = term-3 Jeśli Temperatura = zimno i cena ogrzewania = niska to grzanie = mocno Co oznacza reguła rozmyta: Jeśli x jest A to y jest B ? Korelacja A i B, lub implikacja A =>B, czyli (not A or B).

71 Zastosowania logiki rozmytej Wszędzie tam, gdzie trudno jest utworzyć matematyczny model ale daje się opisać sytuację w sposób jakościowy, za pomocą reguł rozmytych. Kontrolery rozmyte: jeśli się przewraca to popchnąć. Inteligentne lodówki, pralki, windy, opiekacze do grzanek, aparaty fotograficzne. Zastosowania medyczne: nieprecyzyjny język daje się przełożyć na reguły rozmyte. Wiele zastosowań przemysłowych, głównie dotyczących kontroli procesów.

72 Prof.. Marek Rudnicki Systemy ekspertowe w rachunkowości W ostatnich latach powstało wiele systemów ekspertowych w dziedzinie rachunkowości a ich liczba z dnia na dzień rośnie. Systemy te można je podzielić na kilka rodzajów. Są to na przykład systemy do: Oszacowywania rezerw firmy na trudno ściągalne i nieściągalne należności Wspomagania planowania podatków Wspomagania autoryzacji kredytu Wspomagania przygotowania listy płac Wspomagania minimalizacji kosztów produkcji Wspomagania kontroli w firmie

73 Prof.. Marek Rudnicki Systemy ekspertowe w rachunkowości SE umożliwiają dystrybucję wiedzy z dziedziny rachunkowości (personel może je wykorzystać jako asystenta lub konsultanta) SE pozwalają na korzystanie z wiedzy eksperta tanim kosztem lub tam gdzie nie jest on dostępny (czasami koszt wynajęcia eksperta byłby zbyt wysoki) SE podnosi zdolność podejmowania skomplikowanych analiz poprzez wykrywanie ukrytych zależności i przewidywanie efektów zmian ( w rachunkowości mamy do czynienia z bardzo dużą ilością danych, które łatwe są do rozpatrzenia pojedynczo ale czasami są trudne do rozpatrzenia w całości)

74 Prof.. Marek Rudnicki Zastosowania Giełda nowojorska, największa na świecie używa SE do modelowania i śledzenia działalności handlowej, indywidualnej i korporacji w celu wykrywania potencjalnie nielegalnych transakcji. Arthur Andersen & Company stworzył SE wspomagający komisję SEC (Securities & Exchange Commision). Ma on na celu zbadanie poprawności sprawozdań finansowych wszystkich spółek pod kontem ich zgodności z prawem stanowym i federalnym. Firma Dun & Bradstreet rozwija SE w dziedzinie analizy finansowej on-line. System ten jest w stanie udzielić informacji na temat przedsiębiorstwa wykorzystując bieżące informacje (z dokładnością nawet do minut).

75 Prof.. Marek Rudnicki Literatura

76 SE

77 SE

78 SE

79 Elementy ES

80 Prof.. Marek Rudnicki Elementy bazy wiedzy

81 Prof.. Marek Rudnicki Ogólna struktura SE

82 Prof.. Marek Rudnicki Budowa SE

83 Prof.. Marek Rudnicki

84

85 Podział systemów ekspertowych

86 Prof.. Marek Rudnicki Cechy systemu ekspertowego

87 Prof.. Marek Rudnicki

88 Symboliczna reprezentacja wiedzy

89 Prof.. Marek Rudnicki Niesymboliczne reprezentacje

90 Prof.. Marek Rudnicki

91

92 Reprezentacje wiedzy

93 Prof.. Marek Rudnicki Reprezentacje wiedzy

94 Prof.. Marek Rudnicki Cechy systemów ekspertowych zgromadzenie najpełniejszej i kompetentnej wiedzy z danej dziedziny i możliwość jej aktualizacji w związku z postępem naukowym i technicznym umiejętne naśladowanie sposobu rozumowania człowieka -eksperta, który stosuje on przy rozwiązywaniu problemów tego samego typu zdolność wyjaśnienia toku "rozumowania", który doprowadził do otrzymanych wyników tzw. "user friendly" interfejs, czyli przyjazny sposób komunikowania się z użytkownikiem w jego ojczystym języku i takie przedstawienie wyników, aby były klarowne i przejrzyste

95 Prof.. Marek Rudnicki Ogólna budowa

96 Prof.. Marek Rudnicki Struktura systemów ekspertowych baza wiedzy, np. zbiór reguł baza danych, np. wyniki pomiarów, dane o obiekcie, hipotezy procedury wnioskowania - maszyna wnioskująca procedury objaśniania - wyjaśnienie strategii wnioskowania procedury sterowania dialogiem - formułowanie zadań przez użytkownika poprzez procedury wejścia/wyjścia i przekazywanie wyników przez program (zadania wykonywane przez interfejs) procedury pozwalające na poszerzenie zakresu wiedzy i jej

97 Prof.. Marek Rudnicki Schemat SE

98 Prof.. Marek Rudnicki Kategorie systemów

99 Prof.. Marek Rudnicki Podział SE SE możemy podzielić na: systemy dedykowane oraz systemy szkieletowe. Systemy dedykowane są tworzone od podstaw przez inżyniera wiedzy współpracującego z informatykiem. Systemy szkieletowe (shells) są to systemy z pustą bazą wiedzy. Te systemy są tworzone w krótszym czasie, gdyż nie trzeba konstruować całej struktury systemu, a jedynie istniejącą już uzupełnić o konkretną wiedzę i jej odpowiednią implementację w systemie. W zależności od tego jaką wiedzę wprowadzimy do systemu możemy uzyskać system z wiedzą: eksperta-lekarza, eksperta- inżyniera, czy eksperta - prawnika.

100 Prof.. Marek Rudnicki Zastosowanie systemów ekspertowych

101 Prof.. Marek Rudnicki Zadania SE Podstawowe zadanie systemu to wydawanie kompetentnych i pełnych ekspertyz. Powinno się to odbywać w czasie ograniczonym pewnymi, dopuszczalnymi granicami, w których przy danym typie zadania powinna się pojawić odpowiedź systemu. Sam system powinien dysponować takimi metodami wnioskowania, które biorą pod uwagę wiedzę i intuicję eksperta, zdobytą w trakcie wieloletniej praktyki. Wówczas uzyskane wyniki powinny być bardziej porównywalne z wynikami pracy człowieka- eksperta. Dąży się do tego, aby system rozwiązując powierzone mu zadanie posługiwał się rozumowaniem człowieka, lecz popełniał minimum pomyłek.

102 Prof.. Marek Rudnicki Zadania SE Ekspert kierując się własną intuicją nie do końca potrafi uzasadnić swoją decyzję lub ekspertyzę. Wprowadzenie takiego sposobu wnioskowania do systemu może się okazać niezwykle trudna lub gdy wymagane jest uzasadnienie wyniku, wręcz niemożliwe. Jeśli chodzi o wymagania czasowe to często zachodzi potrzeba kompromisu pomiędzy jakością uzyskanych wyników a szybkością działania. Niektóre systemy uzyskują wyniki w kilka sekund, inne znów pracują całymi dniami, czy nawet tygodniami. Zależy to także od sposoby wykorzystanego do uzyskania odpowiedzi. Systemy wykorzystujące przeszukiwanie przestrzeni rozwiązań w postaci drzewiastej charakteryzują się wykładniczym wzrostem czasu uzyskania odpowiedzi.

103 Prof.. Marek Rudnicki Złożoność SE Sama dziedzina, której dotyczy system jest często wyznacznikiem stopnia skomplikowania system eksperckiego. Nieopłacalne jest tworzenie systemów, w których zawiera się problem rozwiązywania zadań o np. łatwym opisie matematycznym zjawiska lub takich, w których ilość możliwych rozwiązań jest niewielka. Wówczas z problemem poradzi sobie człowiek, bez potrzeby odwoływania się do programu komputerowego. Ocenę złożoności można przeprowadzić rozpatrując liczbę reguł wykorzystanych w systemie: małe reguł średnie reguł duże - ponad 2000 reguł

104 Prof.. Marek Rudnicki Baza wiedzy Baza wiedzy systemu zawiera w sobie reguły i fakty. Są one wykorzystywane do uzyskiwania rozwiązań w danej dziedzinie. Im większa baza wiedzy, tym rozwiązanie jest bardziej kompetentne. Fakty, które są elementem bazy, najczęściej istnieją w niej jako zdania oznajmujące np. Procesor "AMD" jest taktowany zegarem 450 MHz. Stwierdzenie to, nazywane faktem istnieje jako zapis związków pomiędzy obiektami i może się charakteryzować różnymi atrybutami. Drugim elementem w bazie wiedzy są reguły. Zapisywane są np. za pomocą operatorów IF, THEN, AND, OR. Dzięki nim zadawane są pytania o związki pomiędzy obiektami.

105 Prof.. Marek Rudnicki Bazy wiedzy 1.baza tekstów (text base) - występuje w niej naturalna strukturalizacja informacji, wynikająca np. z ułożenia alfabetycznego. Przykładem mogą być słowniki, które zawierają wiedzę ogólną z danej dziedziny. 2.baza danych (data base) - zawiera uporządkowane sprecyzowane, szczegółowe informacje. Typ danych jest często numeryczny, a operacje na niej wykonywane są zdeterminowane. 3.baza reguł (rule base) - zawiera zbiór zależności pomiędzy obiektami występującymi w danej dziedzinie.

106 Prof.. Marek Rudnicki Systemy szkieletowe

107 Prof.. Marek Rudnicki Czas tworzenia SE

108 Prof.. Marek Rudnicki AKSJOMATY KLASYCZNEGO RACHUNKU ZDAŃ Aksjomaty pozytywne implikacji: A.p (q p) B.(p (q r)) ((p q) (p r)) Aksjomaty pozytywne implikacji: A.(p q) (p q) B.(p q) (q p)[A i B to 7.OE] C.(p q) ((q p) (p q)) Aksjomaty charakteryzujące koniunkcję i alternatywę: A.(p q) (q p) B.(p q) (q p) C.p (p q) D.(p q) p E.p (q (p q)) F.((p r) (q r)) ((p q) r) Aksjomaty charakteryzujące negację: A.(p (q ¬q)) ¬p B.(p ¬p) q (cokolwiek) Prawo wyłączonego środka: A.p ¬p

109 Prof.. Marek Rudnicki AKSJOMATY KLASYCZNEGO RACHUNKU ZDAŃ 1. Reguła odrywania (RO): ((p q) p) q 2. Reguła dołączania koniunkcji (DK): (p) (q) (p q) 3. Reguła opuszczania koniunkcji (OK): (p q) p (p q) q 4. Reguła dołączania alternatywy (DA): p (p q) q (p q) 5. Reguła opuszczania alternatywy (OA): ((p q) ¬p) q ((p q) ¬q) p

110 Prof.. Marek Rudnicki AKSJOMATY KLASYCZNEGO RACHUNKU ZDAŃ 6. Reguła dołączania równoważności (DE): ((p q) (q p)) (p q) 7. Reguła opuszczania równoważności (OE): (p q) (p q) (p q) (q p)

111 Prof.. Marek Rudnicki WYBRANE PRAWA RACHUNKU ZDAŃ 1. Sylogizm warunkowy: ((p q) (q r)) (p r) 2. Modus tollens: ((p q) ¬q) ¬p ((¬p q) ¬q) p ((p ¬q) q) ¬p ((¬p ¬q) q) p 3. Mnożenie implikacji: ((p q) (r s)) ((p r) (q s)) 4. Dodawanie implikacji: ((p q) (r s)) ((p r) (q s)) 5. Dylemat konstrukcyjny złożony: ((p q) (r s) (p r)) (q s)

112 Prof.. Marek Rudnicki WYBRANE PRAWA RACHUNKU ZDAŃ 7. Reguła odrywania dla równoważności: ((p q) p) q ((p q) q) p 8. Reguła przechodniości równoważności: ((p q) (q r)) (p r) 9. Reguła Dunsa Szkota: (p ¬p) q (cokolwiek) 10. Prawo podwójnej negacji: (¬¬p) p 11. Prawo transpozycji. (p q) (¬q ¬p) 12. Prawo transpozycji złożonej: [(p q) r] [(p ¬r) ¬q]

113 Prof.. Marek Rudnicki WYBRANE PRAWA RACHUNKU ZDAŃ 13. Prawo negowania koniunkcji: ¬(p q) (¬p ¬q) 14. Prawo negowania alternatywy: ¬(p q) (¬p ¬q) 15. Prawo negowania implikacji: ¬(p q) (p ¬q) 16. Prawo rozdzielności koniunkcji względem alternatywy: [p (q r)] [(p q) (p r)] 17. Prawo rozdzielności alternatywy względem koniunkcji: [p (q r)] [(p q) (p r)] 18. Prawa przemienności koniunkcji i alternatywy: (p q) (q p) (p q) (q p) 19. Prawa łączności koniunkcji i alternatywy: [(p q) r)] [p (q r)] [(p q) r)] [p (q r)]

114 Prof.. Marek Rudnicki WYBRANE PRAWA RACHUNKU ZDAŃ 20. Prawa tautologii dla koniunkcji i alternatywy: (p p) p(p p) p 21. Prawa zwrotności dla implikacji i równoważności: p pp p 22. Prawo symetryczności równoważności: (p q) (q p) 23. Prawo negowania członów równoważności: (p q) (¬p ¬q) 24. Prawo komutacji: [p (q r)] [q (p r)] 25. Prawo eksportacji i importacji: [(p q) r] [p (q r)] 26. Dylemat destrukcyjny złożony: [(p q) (r s) (¬q ¬s)] (¬p ¬r)

115 Prof.. Marek Rudnicki WYBRANE PRAWA RACHUNKU ZDAŃ 27. Dylemat destrukcyjny prosty: [(p q) (p r) (¬q ¬r)] ¬p 28. Prawo dodawania poprzedników: [(p r) (q r)] [(p q) r] 29. Prawo mnożenia następników: [(p q) (p r)] [p (q r)] 30. Prawa zastępowania implikacji: (p q) ¬(p ¬q) (p q) (¬p q) 31. Schemat mnożenia równoważności: [(p q) (r s)] [(p r) (q s)]

116 Prof.. Marek Rudnicki WYBRANE PRAWA RACHUNKU ZDAŃ 32. Schemat dodawania równoważności: [(p q) (r s)] [(p r) (q s)] 33. Prawo zastępowania równoważności: (p q) [(p q) (q p)] 34. Prawo sprzeczności: ¬(p ¬p)

117 Prof.. Marek Rudnicki Reguły logiczne pqp qp qp qp q

118 Prof.. Marek Rudnicki Kombinatoryka i teoria grafów Funktory zdaniotwórcze: -lub(alternatywa, suma logiczna) -i(koniunkcja, iloczyn logiczny) -nie(negacja) -jeśli..., to...(implikacja) -... wtedy i tylko wtedy, kiedy... (równoważność) w -wartość zdania logicznego w: w =

119 Prof.. Marek Rudnicki Wartość zdania logicznego a b a b a b a b a b

120 Prof.. Marek Rudnicki Kwantyfikatory i zbiory -istnieje(kwantyfikator szczegółowy, egzystencjalny) -dla każdego(kwantyfikator ogólny) Rzbiór liczb rzeczywistych N = { 0, 1, 2,... }zbiór liczb naturalnych Z = {..., -2, -1, 0, 1, 2,... }zbiór liczb całkowitych { a 1,..., a n }zbiór złożony z n elementów a 1,..., a n { a }-zbiór jednoelementowy zaw. tylko a { x X : w }zbiór tych elementów zbioru X, które spełniają warunek w

121 Prof.. Marek Rudnicki Operacje na zbiorach

122 Prof.. Marek Rudnicki Prawa de Morgana

123 Prof.. Marek Rudnicki Definicja Iloczyn kartezjański zbiorów X i Y to zbiór wszystkich par uporządkowanych (x,y), takich że x X oraz y Y. Oznaczenie: X Y: X Y = {(x,y) : x X y Y} Własności a b (a,b) (b,a) (a,b) = (c,d) ( (a = c) (b = d) ) A (B C) = (A B) (A C) A (B \ C) = (A B) \ (A C) Jeśli X jest zbiorem n-elementowym i Y jest zbiorem m- elementowym, to X Y jest zbiorem złożonym z nm elementów (par uporządkowanych (x,y), gdzie x X, y Y).

124 Prof.. Marek Rudnicki Relacja dwuczłonowa jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego. Dana para uporządkowana (element iloczynu kartezjańskiego) należy do tego podzbioru jeśli posiada określoną własność, czyli jeśli między jej poprzednikiem i następnikiem zachodzi określona relacja. Zbiór poprzedników par uporządkowanych (x,y) należących do relacji nazywa się dziedziną tej relacji. Zbiór następników par uporządkowanych (x,y) należących do relacji nazywa się przeciwdziedziną tej relacji.

125 Prof.. Marek Rudnicki KLASYCZNE STRATEGIE WNIOSKOWANIA -do tylu -przed systemem stawiana jest hipoteza(zadaniem systemu jest potwierdzenie poprawności hipotezy) -do przodu -wygenerowanie wszystkich możliwych logicznych konsekwencji faktów podanych na wejściu 3.możliwość uzasadnienia podawanych przez eksperta odpowiedzi za pomocą modułu objaśniającego (części interfejsu użytkownika odpowiedzialnej za objaśnienie funkcjonowania SE poprzez udzielanie odpowiedzi na pytania) 4.wspomaganie i aktualizacja BW za pomocą modułu akwizycji wiedzy.

126 Prof.. Marek Rudnicki Systemy ekspertowe w rachunkowości Oszacowywania rezerw firmy na trudno ściągalne i nieściągalne należności Wspomagania planowania podatków Wspomagania autoryzacji kredytu Wspomagania przygotowania listy płac Wspomagania minimalizacji kosztów produkcji Wspomagania kontroli w firmie Specjalne systemy ekspertowe w rachunkowości

127 Prof.. Marek Rudnicki Korzyści z zastosowania SE w rachunkowości SE umożliwiają dystrybucję wiedzy z dziedziny rachunkowości (personel może je wykorzystać jako asystenta lub konsultanta) SE pozwalają na korzystanie z wiedzy eksperta tanim kosztem lub tam gdzie nie jest on dostępny (czasami koszt wynajęcia eksperta byłby zbyt wysoki) SE podnosi zdolność podejmowania skomplikowanych analiz poprzez wykrywanie ukrytych zależności i przewidywanie efektów zmian ( w rachunkowości mamy do czynienia z bardzo dużą ilością danych, które łatwe są do rozpatrzenia pojedynczo ale czasami są trudne do rozpatrzenia w całości) SE przyśpiesza podejmowanie decyzji ponieważ działa w oparciu o komputer i pobiera tylko te dane, które bezpośrednio są związane z problemem (wynik dostępny jest zaraz po wprowadzeniu danych)

128 Prof.. Marek Rudnicki Korzyści z zastosowania SE w rachunkowości Dzięki SE można przekazywać wiedzę i doświadczenie starszych pracowników młodemu personelowi. Dzięki SE podnosimy wydajność pracy nowych, młodych pracowników bez potrzeby długich szkoleń (skracamy etap wdrażania pracownika). SE w rachunkowości może być również używany jako narzędzie do szkolenia.

129 Prof.. Marek Rudnicki Planowanie podatków Jednym z SE wspomagania planowania podatków jest Expert-TAX. Jest on jednym z najbardziej zaawansowanych systemów dotychczas stosowanych w rachunkowości. Używa on dialogu pytanie – odpowiedź w celu uruchomienia 3000 reguł określających najlepsze opcje podatkowe. Celem systemu jest dostarczenie dojrzałych ekspertyz. Zastępuje on starą metodę w której to zaawansowany ekspert musiał wypełniać dwustronicowy kwestionariusz aby potem znaleźć najlepsze rozwiązanie. System ten nie zastępuje księgowych ale dostarcza im porad.

130 Prof.. Marek Rudnicki Autoryzacja kredytu Authorizers Assistant jest SE wspomagania autoryzacji kredytu i został stworzony przez American Express. Jest używany do odrzucania złych kredytów a więc do zmniejszania strat w firmie. Karty AE nie mają limitów kredytu przez co często zdarzały się oszustwa oraz przypadki złe j autoryzacji. System opiera się na ponad 800 regułach. Gromadzi on i analizuje wszystkie transakcje oraz takie czynniki jak historia rachunku, rodzaje zakupów, zaległe należności itd. Po ich sprawdzeniu system szacuje wielkość ryzyka kredytowego i zleca odrzucenie lub akceptacje transakcji wraz z wyjaśnieniem wszystkich zaleceń


Pobierz ppt "Inteligentne Systemy Obliczeniowe Wstęp do systemów ekspertowych Prof. Dr hab. Marek Rudnicki."

Podobne prezentacje


Reklamy Google