Sisteme multiexpert

Sisteme multiexpert

Un manager, in procesul de conducere, in functie de decizia pe care o are de luat trebuie sa consulte unul sau mai multi experti in domenii diferite. Costurile ridicate ale comisioanelor percepute de catre acesti experti, coroborat cu timpul mare afectat in consultarea acestora si a conflictelor aparute pe parcursul solutionarii problemei datorate viziunilor diferite asupra problemei au dus la necesitatea realizarii sistemelor multiexpert ca o solutie alternativa.

Sistemele multiexpert sunt sistemele care inglobeaza cunostinta a mai multor experti in domenii diferite si sunt destinate solutionarii problemelor ce necesita un grad ridicat de performanta.

Arhitectura unui sistem multiexpert¹⁹ are la baza arhitectura unui sistem expert si respecta principiile:

contine mai multe module de cunoastere, similare bazelor de cunostinte din sistemele expert;

motorul (motoarele) de interfete trebuie sa fie separate de module de cunoastere;

modularitatea cunoasterii trebuie sa ramana valida la metanivelul expertizei. Adaugarea, modificarea sau stergerea unui modul de cunoastere nu trebuie sa afecteze direct alte module din sistem;

functionarea globala a sistemului trebuie sa permita aflarea solutiei optime la o problema pusa, (daca exista);

procesul inferential care a condus la rezultat sa fie similar rationamentului uman. Acest principiu inseamna ca ordinea interventiei fiecarui modul de cunoastere respecta pe aceea a expertilor, a carei reflectare o reprezinta. De fapt, aceasta este si restrictia principala pentru rezolvare. In sistem multiexpertiza constituie o retea de module de cunoastere, cu cuplare slaba, in care nici un modul nu poate avea o vedere generala si completa asupra retelei pentru a servi ca arbitru si supraveghetor;

Problema care trebuie rezolvata poate avea unul sau mai multe scopuri ce sunt solutionate impreuna sau separat de catre modulele sistemului expert. O atentie deosebita se cere la realizarea sistemelor multiexpert pentru:

comunicarea intre bazele de cunostinte;

modul de solutionare a problemei;

organizarea cunoasterii in sistemul multiexpert.

Modelarea conceptuala

Aceasta etapa urmareste definirea structurii conceptuale a cunostintelor utilizate de catre expertul uman in domeniul de activitate care formeaza obiectul viitorului sistem expert de asistare a deciziei financiare. In cadrul sau expertul defineste in colaborare cu informaticianul notiunile de baza folosite, relatiile esentiale existente intre aceste notiuni, lucrarile principale de efectuat si restrictiile generale care intervin in cursul rezolvarii problemelor. Acest efort de conceptualizare este necesar pentru a delimita mai exact domeniul de expertiza al viitorului sistem expert si a fundamenta formularea cunostintelor in cadrul viitoarei baze de cunostinte. Modelarea conceptuala vizeaza urmatoarele obiective:²⁰

identificarea principalelor probleme, concepte sau entitati din domeniul de expertiza

definirea atributelor necesar pentru descrierea problemelor, conceptelor sau entitatilor

identificarea celor mai importante corelatii care exista intre acestea examinarea restrictiilor principale care guverneaza sau intervin in relatiile dintre obiecte

specificarea tipurilor de probleme la care urmeaza sa raspunda viitorul sistem

definirea cadrului general de utilizare al sistemului expert de asistare a deciziei, atat sub aspectul manierei de comunicare a problemelor de rezolvat ( prin dialog la terminal, prin consultarea bazei de date existente), cat si al interactiunii cu utilizatorul final.

Aceste obiective sunt considerate atinse daca cunostintele acumulate pot servi la construirea unui model al realitatii, al domeniului analizat, model schematic dar suficient de detaliat pentru a servi ca baza fazelor urmatoare din ciclul de viata.

Captarea realitatii intr-un model presupune reproducerea schematica a celor doua aspecte fundamentale ale realitatii : aspectul static, ( structural), si aspectul dinamic (functional).

Pentru modelarea aspectelor structurale si functionale exista suficiente modele de reprezentare a structurii si functionalitatii unui ansamblu.

Un model structural trebuie sa reflecte : elementele, atributele fiecarui element, relatiile structurale dintre elemente

Relatiile dintre elementele domeniului se reprezinta schematic sub forma de arbori. ²¹

Arcele sunt legaturi structurale denumite IS_A/IS_A_KIND_OF pentru arborele de clasificare si legaturile de descompunere a unui ansamblu in parti componente IS A PART OF.

Arborii de clasificare si descompunere structurala sunt modele conceptuale fundamentale. Ei se regasesc in modelele cunoscute, mai mult sau mai putin explicit.

Retelele semantice sunt modele destul de slab structurate, utilizate mai mult ca o prima schematizare a realitatii, ca o diagrama a textului descriptiv rezultat din faza de analiza a domeniului. Nodurile retelei sunt elementele domeniului, nodurile terminale ale retelei sau nodurile legate prin arce ce figureaza verbul ARE sunt atribute ale entitatilor.

Printre arce gasim legaturi structurale de tipul IS_A, IS_A_KIND_OF, sau legaturi de compunere/descompunere IS PART OF/CONSIST OF. Modelul entitate - asociatie poate fi direct derivat din reteaua semantica prin transformarea nodurilor in entitati, a nodurilor legate cu arce ARE, in atribute ale entitatilor si a arcelor prin asociatie.

Modelul functional trebuie sa cuprinda aspectul dinamic, activitate desfasurata intr-un anumit domeniu, functiile fiecarui element din modelul structural.

Analiza activitatii se soldeaza adesea cu precizarea acestor functii, a entitatilor implicate (activ sau pasiv). In modelele conceptuale, aceste functii sunt relatiile active dintre entitati, obiecte.

Functiile sunt exprimate in termeni foarte generali, entitatile implicate fiind obiecte compuse sau clase de obiecte.

Aceste functii generale se pot descompune in actiuni din ce in ce mai precise, mai elementare, identificandu-se trei nivele:

actiune generica

actiune specifica

actiune elementara ( operatie )

eliberare

Spre exemplu arborele descompunerii functionale a actiunii vanzare poate fi

Pe acest sistem de actiuni elementare s-au construit limbaje functionale capabile sa descrie si sa controleze aspectul dinamic al realitatii. Astfel, in arborele de descompunere de mai sus secventa de operatii elementare : " incarcare - transport - descarcare,, se poate implementa prin actiunile rudimentare " inglobeaza - muta - expulzeaza,,.

Descompunerea actiunilor indica si succesiunea lor in timp, succesiune care se reprezinta explicit prin legaturi orizontale, pe acelasi nivel, legaturi inainte-inapoi, denumite SUCCEDE/PRECEDE.

Legaturile SUCCEDE/PRECEDE permit crearea de secvente de actiuni, de proceduri care conduc la realizarea functiei sau subfunctiei reprezentate in nodul arborelui. Aceasta secventialitate a actiunilor este un prim pas spre capturarea aspectului temporal al activitatii. Sistemele informatice ofera fotograme ale realitatii prin inregistrarea datei calendaristice a unui eveniment. Posibilitatea de animare a acestor fotograme pentru a simula aspectul dinamic al realitatii este unul dintre obiectivele majore ale informaticii inteligente.

Un model care surprinde aspectul declansarii unei actiuni si consecintele ei este considerat un model de tip cauzal, fiind o reprezentare a legii cauza efect. In acest model se folosesc termenii de actiune si eveniment.

Evenimentul este rezultatul, consecinta unei actiuni si este perceptibil prin schimbarea valorii unor parametrii de stare, a unor atribute. Actiunea este declansata de un context de valori ale unor parametri de stare. Modelul conceptual care asociaza o actiune unui context de perechi Variabila - valoare, este modelul regulilor de productie.

Colectarea si reprezentarea cunostintelor

a) Colectarea

Aceasta etapa urmareste colectarea tuturor cunostintelor necesare construiri modelelor conceptuale si a bazei de cunostinte.

Principalele probleme care intervin in realizarea sa sunt:²²

lipsa de sistematizare initiala, consecinta a faptului ca in exercitarea activitatii sale expertul nu are nevoie sa-si exteriorizeze cunostintele

tendinta fireasca de omitere a cunostintelor generale apartinand fondului comun al profesiei sau domeniului respectiv

existenta mai multor surse de cunostinte

dificultatea de a identifica, din masa de cunostinte, pe cele necesare sau relevante

necesitatea de a colecta un numar cat mai mare de exceptii si de cazuri nespecifice pentru a putea conferi suficienta flexibilitate viitorului sistem; nu trebuie uitat ca, spre deosebire de aplicatiile informatice de gestiune traditionale, un sistem expert de asistare a deciziei isi propune prin definitie sa rezolve probleme structurate sau nestructurate in care deci exceptiile sunt frecvente.

Aceasta diferentiere trebuie observata si in colectarea cunostintelor, fiind de preferat sa se obtina o descriere cat mai completa inaintea abordarii modului in care expertul le coreleaza si le utilizeaza in rezolvarea problemelor. Descrierea cunostintelor se poate axa pe urmatoarele aspecte, care de altfel corespund celor specificate la modelarea conceptuala:

identificarea obiectelor, conceptelor sau a notiunilor folosite, aceasta identificare trebuie inteleasa ca un proces de atribuire de identificatori unici si de rezolvare a problemelor legate de eventualele ambiguitati

descrierea obiectelor, conceptelor sau a notiunilor folosite, prin precizarea atributelor si a valorilor relevante ale acestora , care imbraca de foarte multe ori o exprimare calitativa, de genul "bun, excelent, mediocru, opus, contrar'.

Organizarea cunostintelor, care consta in identificarea si precizarea retelelor ierarhice ale obiectelor conceptelor sau notiunilor folosite de catre expert; cu acest prilej pot fi stabilite care sunt conceptele primare si cele derivate precum si relatiile de transfer succesoral dintre ele.

Colectarea cunostintelor se poate realiza pe cale manuala sau automata.

Principalul procedeu de culegere manuala este interviul, care se utilizeaza frecvent si in realizarea aplicatiilor informatice conventionale. Spre deosebire de acestea din urma, in care obiectul studiului il constituie in general, proceduri administrative bine definite, expertiza umana este mult mai dificil de delimitat si obtinut, ceea ce adauga la dezavantajele inerente ale interviului si introducerea unui anumit nivel de incertitudine.

Din aceasta cauza, s-au definit diverse tehnici alternative care constau in esenta in aplicarea unui demers dirijat de identificare sistemica a cazurilor de rezolvat si a caracteristicilor pe care se bazeaza expertul in formularea de decizii sau recomandari.

Automatizarea achizitionarii cunostintelor presupune definirea unor instrumente informatice care sa asigure urmatoarele servicii:

asistarea expertului in transmiterea directa a cunostintelor sale, fara a mai fi necesara participarea altei persoane

sprijinirea informaticianului in culegerea mai eficienta a cunostintelor, in special in cazul problemelor de mari dimensiuni sau complexitate ridicata

In aceasta privinta exista algoritmi si programe, independente sau incorporate in generatoare de sisteme expert, capabile sa efectueze asemenea prelucrari.

Ele pot examina continutul unei baze de date, sa identifice corelatia dintre valorile luate de atributele acesteia si sa le exprime sub forma de reguli de productie.

Cunostintele colectate in cadrul acestei etape nu sunt direct utilizabile, ele urmeaza a fi structurate si exprimate in forma adecvata metodei de reprezentare a cunostintelor si a particularitatilor motorului de inferente.

b) Reprezentarea cunostintelor

Aceasta etapa urmareste sa asigure formalizarea si reprezentarea cunostintelor in structura adecvata inregistrarii lor in baza de cunostinte si exploatarii de catre motorul de inferente. Realizarea sa este facilitata de unele generatoare de sisteme expert si de instrumentele informatice de achizitionare automata a cunostintelor.

Reprezentarea cunostintelor este o etapa de detaliere a modelelor conceptuale, de traduceri in termeni mai concreti, de aducere la un numitor comun a diferitelor modele structurale, functionale, cauzale si cognitive care au rezultat din etapa de modela re conceptuala.

Acest numitor comun se poate considera un numitor logic al cunostintelor, asemanator modelelor utilizate la nivelul logic al sistemelor informatice clasice, nivelul specificatiei interne, interfata cu suportul software care asigura implementarea.

In domeniul inteligentei artificiale acest nivel este acoperit de logica propozitiilor si a predicatelor sau de specificatiile limbajelor orientate obiect.

Aceste instrumente trebuie sa permita reprezentarea tuturor simbolurilor din modele: entitati, asociatii, evenimente, legaturi cauzale si primitive de rationament.

In prealabil se poate face o uniformizare a modelelor conceptuale, spre exemplu se vor transforma toate modelele inclusiv cele structural - informationale in modelul regulilor de productie care nu este foarte potrivit pentru reprezentarea arborilor de clasificare si descompunere dar limbajul de implementare solicita incadrarea in acest formalism.

2.9. Validarea sistemului

Scopul principal al acestei etape consta in verificarea masurii in care sistemul obtinut poate fi utilizat in practica.

Validarea sistemului trebuie sa cuprinda toate elementele ce caracterizeaza sistemul, rezultatele furnizate de catre acesta, procesele de rationament care conduc la aceste rezultate si metodele de inferenta aplicate.

Principalele criterii ce pot fi avute in vedere la validarea sistemului sunt:

naturaletea in actiunea cu utilizatorul uman

gradul de acoperire al gamei de probleme circumscrise domeniului de expertiza

capacitatea de a raspunde la formulari diferite ale problemelor

precizia rezultatelor furnizate si proportia rezolvarii corecte in raport cu numarul total de probleme tratate.

In functie de rezultatele observate, validarea poate impune completarea, rafinarea sau imbogatirea bazei de cunostinte ca si operarea de modificari structurale menite sa imbunatateasca parametri de exploatare curent.

^{2) Zaharie D, Rosca I, "Proiectarea obiectuala a sistemelor informatice",Ed Dual Tech, Bucuresti 2002, pag 12-18}

^{3) Dorin Zaharie, colectiv, " Sisteme Expert, teorie si aplicatii",Ed. Dual Tech, Buc.1999, pag 11}

^{4) Grupul BDASEIG, "Baze de date : fundamente teoretice si practice", Ed. Infomega , Buc.2002, pag 34-41}

^{5) Irina Bogdan Bojan, "Sisteme expert pentru evaluarea intreprinderilor" Ed. Dual Tech, Buc.2004 pag 27}

^{6) Dorin Zaharie, colectiv, op. cit.pag 52}

^{7) Zaharie D, Rosca I, op.cit. pag 39}

^{8) Grupul BDASEIG, op. cit. pag 12-21}

^{9) Mirela Oancea, " Sisteme informatice pentru asistarea deciziei financiare"Ed. ASE Buc.2005 pag 45-49}

^{10) Intr-o rezolvare matematica ordinea operatiilor este : ridicarea la putere, radical, inmultire si impartire ,adunare si scadere.}

^{11) Mirela Oancea , op. cit . pag 84}

^{12) Veronica Ivancenco, " Tehnici interactive de fundamentare a deciyiei financiare", Ed.Dual Tech, Buc 2005 ,pag.80-87}

^{13) Grupul BDASEIG, op. cit. pag 57}

^{14)Irina Bogdan Bojan , op. cit. pag 94}

^{15) Ioan Andone, Alex. Tugui, "Sisteme inteligente in management, contabilitate, finante-banci si marketing", Ed. Econ.1999, pag 257}

^{16) Giaratano J, Riley G, Expert Systems. Principles and Programming Designing Expert Systems using CLIPS, PWS Pub., Boston,1993 pag 175}

^{17) Puppe F., Systematic Introduction to Expert System Springer, Berlin 1993, pag 12}

^{Ioan Andone, Alex Tugui, op. cit. pag 250}

^{Bielawski L, Lelelnd R.,"Inteligent Systems design John Willey, New York, pag 25}

^{20) Mirela Oancea, op. cit. pag 126-130}

^{21) idem, pag 126-130}

^{22) Veronica Ivancenco, op. cit. pag 280}