Экспертная система (ЭС) - это СИИ, использующая знания для обеспечения высокоэффективного решения задач в узкой профессиональной области. Экспертные знания в ЭС выделены в обособленную базу знаний и получены от эксперта - человека, который за годы обучения и практики научился чрезвычайно эффективно решать задачи, относящиеся к такой области. Инструментальными средствами построения ЭС служат язык программирования и поддерживающий пакет программ, используемые при создании ЭС.
Основой создания экспертной системы являются знания реальных экспертов в различных областях. Когда создается крупная ЭС, то база знаний и процесс экспертизы обычно проектируются инженером по знаниям из фактов и правил, предоставляемых экспертом. ЭС дает рекомендации конечному пользователю. Эксперты и конечные пользователи могут быть и сами себе инженерами по знаниям, если умеют использовать программные оболочки ЭС или интеллектуальные возможности электронных таблиц.
По сферам использования ЭС их можно разделить на производственные и управленческие. Производственные ЭС дают экспертное заключение по управлению производственными процессами, управленческие – помогают менеджерам принимать решения .
Искусственная экспертиза постоянна, непротиворечива, легко передается, документируется и уточняется. Она связывает компьютеры с богатством человеческого опыта и повышает ценность человеческих знаний, делая их широко применяемыми.
К экспертным системам предъявляются особые требования. В отличие от обычных программ ЭС должна обладать набором следующих свойств : компетентность, символьное рассуждение, глубина, самосознание.
Компетентность означает, что ЭС должна достигать экспертного уровня решений - быть умелой, т. е. рассуждать, исходя из фундаментальных принципов для нахождения правильного решения даже в случае некоторых некорректных данных. Последнее свойство называют также робастностью, т. е. правильное логическое заключение может быть получено на основе знания фундаментальных принципов при нехватке или некорректности некоторых фактов.
Символьные рассуждения. Это требование означает, что эксперты обходятся без решения систем уравнений или сложных математических формулировок, используя знания, выраженные обычными символами строк (например, "платежеспособность", "финансовая устойчивость", "рентабельность"). Результат экспертизы всегда выражен обычными предложениями в терминологии профессиональной области знания. Если компьютер имеет современные средства мультимедиа, то эти предложения могут быть даже озвучены (проговорены) компьютером. Символьные строки объединяют в символьные структуры (блоки) по их логическим взаимосвязям, что позволяет переформулировать задачу, если это необходимо.
Требование глубины означает, что ЭС должна работать в предметной области, содержащей трудные задачи, а также использовать сложные правила. ЭС, не обладающая глубиной вырождается в искусственную задачу.
Наличие самосознания означает, что ЭС должна быть способна объяснять свои выводы и действия. Если такого объяснения нет, то про СИИ говорят, что это игрушечная задача, искусственная, такая как, например, игра или нереалистическое представление сложной проблемы.
Программные средства, базирующиеся на технологии и методах искусственного интеллекта, получили значительное распространение в мире. Их важность, и, в первую очередь, экспертных систем, состоит в том, что данные технологии существенно расширяют круг практически значимых задач, которые можно решать на компьютерах, и их решение приносит значительный экономический эффект. В то же время, технология экспертных систем является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки приложений; высокая стоимость сопровождения сложных систем; повторная используемость программ и т.п. Кроме того, объединение технологий экспертных систем и нейронных сетей с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к коммерческим продуктам за счет обеспечения динамической модификации приложений пользователем, а не программистом, большей "прозрачности" приложения (например, знания хранятся на ограниченном естественном языке, что не требует комментариев к ним, упрощает обучение и сопровождение), лучших графических средств, пользовательского интерфейса и взаимодействия.
По мнению специалистов, в недалекой перспективе экспертные системы будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг. Их технология, получив коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.
Использование экспертных систем приносит значительный экономический эффект. Так, например:
- American Express сократила свои потери на 27 млн. долларов в год благодаря экспертной системе, определяющей целесообразность выдачи или отказа в кредите той или иной фирме;
- DEC ежегодно экономит 70 млн. долларов в год благодаря системе XCON/XSEL, которая по заказу покупателя составляет конфигурацию вычислительной системы VAX. Ее использование сократило число ошибок от 30% до 1%;
- Sira сократила затраты на строительство трубопровода в Австралии на 40 млн. долларов за счет управляющей трубопроводом экспертной системы, реализованной на базе описываемой ниже системы G2.
Коммерческие успехи к экспертным системам пришли не сразу. На протяжении ряда лет (с 1960-х годов) успехи касались в основном исследовательских разработок, демонстрировавших пригодность систем искусственного интеллекта для практического использования. Начиная примерно с 1985 (а в массовом масштабе, вероятно, с 1988-1990 годов), в первую очередь, экспертные системы, а в последние два года и нейронные сети стали активно использоваться в реальных приложениях.