РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ НУЖД ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО РЫНКА
Кулакова Наталья Олеговна, О.В. Прохорова
Самарский государственный архитектурно-строительный университет
г. Самара
В статье кратко описан подход разработки экспертной системы (ЭС) подбора сотового телефона заказчику. Отличием от существующих ЭС является независимость принятия решения от специальных знаний при опросе заказчика.
В течение последнего десятилетия в рамках работ по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление – экспертные системы или инженерия знаний. В задачу этого направления входят исследование и разработка программ, использующих знания и процедуры решения задач, которые являются трудными для людей – экспертов. Области применения экспертных систем разнообразны: военные приложения, медицина, электроника, вычислительная техника, геология, математика, космос, сельское хозяйство, управление, финансы, бизнес, и т.д. [1].
Традиционное программирование в качестве основы для разработки программного обеспечения использует формализованное знание (алгоритм) и не подходит для решения неформализованных задач, к которым можно отнести следующие:
- алгоритмическое решение задачи неизвестно;
- задача не может быть определена в числовой форме;
- цели задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной функции.
Как правило, такие задачи обладают неполнотой, ошибочностью, неоднозначностью и противоречивостью.
Экспертные системы не отвергают традиционного подхода к программированию, они предлагают технологию и методы решения неформализованных задач. Эти методы практически не зависят от типов решаемых задач.
Основное преимущество экспертных систем, это способность накапливать знания в любой предметной области. Это происходит благодаря работе эксперта и когнитолога, они определяют факты и правила вывода на основе фактов. Система по запросу ведет поиск нужной информации, обрабатывая и связывая факты. Такая система позволяет обычному пользователю, плохо разбирающемуся в этой сфере, получить ответ на свой вопрос, так как система строит цепочку рассуждений подобно эксперту [2].
Эта особенность открывает для ЭС еще одну область применения - область потребительского рынка. Именно для решения одной из таких задач была разработана ЭС подбора сотового телефон с учетом предпочтения пользователя. Уже существует множество сайтов, где пользователь может выбрать необходимые характеристики для будущего телефона и система выдаст подходящие модели. Но почти все сайты предлагают выбрать и указать технические параметры телефона. Например, сайт podberi-sotik.ru и дает подробную справку о каждом пункте, однако, не все пользователи понимают, что именно им необходимо в телефоне (размер телефона, мощность аккумулятора, объем встроенной памяти и т.д.). Эту проблему частично решила система Яндекс Гуру. Она задает простые вопросы, например: «Телефон для вас — это…», предлагает несколько вариантов и в зависимости от выбранного ответа, задает следующий вопрос. Система задает несколько вопросов и выдает подходящие модели. Однако, в этом диалоге встречается много уточняющих технических вопросов, что порой заводит и пользователя и систему в тупик. Для более комфортного диалога с ЭВМ в решении задачи авторами была разработана ЭС, исключающая подобные ситуации. Эксперт в данной области создает вопросы и заполняет БД моделями телефонов и их характеристиками. Потом он вместе с когнитологом участвует в разработке правил вывода, по которым система задает нужные ей вопросы и после обработки ответов выдает подходящие модели. В системе используется цепочка прямого рассуждения. Стратегия прямого вывода состоит в том, что задается последовательность вопросов, построенных таким образом, что каждый из них позволяет отбросить большую группу потенциальных ответов, благодаря чему значительно сужается пространство поиска. Движение начинается с корня классификационного дерева и заканчивается в концевой вершине, продвижение по дереву направляется данными, т.е. дополнительной информацией, получаемой в ходе диалога. Система разработана на языке программирования С++. На данном этапе разработки ЭС представлена системой локального назначения, но уже сейчас она показывает свое преимущество перед простыми системами подбора.
Пользователь, запустив систему, видит форму, в которой предлагается несколько вариантов дальнейшей работы с приложением: Начать поиск, Узнать о системе. При выборе первого варианта, пользователю начинают задаваться вопросы. Все вопросы направлены на уточнение различных параметров телефонов, но задаются через простые вопросы. Например: Для чего вам нужен телефон?
1. Для общения. 2. Карманный компьютер. 3. Для бизнеса. 4. Не знаю.
Если выбран 3 вариант ответа, система сразу понимает, что нужен телефон с большой мощностью аккумулятора, с выходом в интернет, а вот качество фотокамеры неважно. Основываясь на каждый полученный ответ, система задает следующий вопрос, чем больше точных ответов дал пользователь, тем меньше вопросов задано ему будет. Таким образом, задав пользователю несколько несложных, а главное, не требующих от него специальных знаний вопросов, система подбирает подходящую модель. Даже если человек будет отвечать «не знаю» ЭС будет продолжать задавать уточняющие вопросы, пока не получит уточняющую информацию. В ней предусмотрены любые возможные ответы пользователя.
При выборе варианта «О системе», появляется форма, в которой рассказывается о назначении приложения и правилах работы с системой.
В системе предусмотрена аутентификация эксперта, поэтому сразу встает вопрос об ее безопасности. Но пароли доступа не могут храниться в прямом виде в базе данных аутентификации, потому что злоумышленник может получить доступ к этой базе и раскрыть все пароли. Для обеспечения безопасности системы в работе используется алгоритм идентификации и аутентификации. Использования данного алгоритма защищает базу данных и информацию в ней. Что позволяет избежать редактирования, удаления и добавления информации любым человеком.
Разработанная ЭС система работает по подбору сотовых телефонов, однако разработчику или лицу сопровождающему систему дается возможность для простой корректировки базы данных при решении других поисковых задач. Что показывает ее эффективность и актуальность разработки.
Выводы. Экспертные системы занимают свою нишу в информационных системах. Они решают и упрощают решение определенного круга задач. В них есть свои достоинства и недостатки. До настоящего времени нет четкой методологии разработки ЭС. Рассмотренный пример, подбора сотового телефона с учетом необходимых характеристик, показывает эффективность применения методологии экспертных систем, имитируя диалог покупателя и консультанта. Система позволяет человеку подобрать телефон, не вникая в его технические характеристика, а просто указав свои пожелания. Основное преимущество использования такой системы перед обычным консультантом - это исключение человеческого фактора. В базу заносятся все модели и их характеристики, система работает только с ними, ничего не приукрашивая и не утаивая.
Авторы статьи выражают благодарность С.А. Пиявскому и В.В. Козлову за ценные консультации.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Попова, Э.В. Искусственный интеллект. Книга 1. Системы общения и экспертные системы./ Под ред. проф. Э.В. Попова // М.: Радио и связь, 1990. - 461с.
2. Прохорова О.В. Основы искусственного интеллекта. Курс лекций. М.: АПКиППРО, 2009. – 56 с.
|
