Sisteme expert în economie 1

Transcription

1 1 Sisteme expert în economie Scopul cursului este prezentarea mecanismul de rezolvare a problemelor, modul în care se încearcă să se reproducă raţionamentul uman de către calculatorul electronic. Pentru aceasta trebuie cunoscute conceptele de bază ale sistemelor expert, arhitectura şi funcţionarea sistemelor expert, tipurile de sisteme expert şi domeniile aplicative ale sistemelor expert. Introducere Evoluţia rapidă din ultimele decenii ale tehnicii şi sistemelor de calcul este însoţită de mutaţii notabile şi în informatica economică. Preocupările specialiştilor sunt orientate spre crearea de sisteme de informare apropiate utilizatorilor (prietenoase) care să răspundă prompt şi corect la cereri. De la sisteme informatice care soluţionează, în special, problematica administraţiei s-a trecut la sisteme de asistare a deciziilor, bazate pe modelare şi prelucrări de cunoştinţe. În perspectivă, astfel de sisteme se transformă pe baza experienţei acumulate, în sisteme expert de rezolvare creativă a problematicii cu care este confruntată o organizaţie. Sistemele expert sunt deci un instrument modern în mâna oamenilor de afaceri pentru obţinerea de soluţii acceptabile, aducătoare de profit la problemele cu care se confruntă zilnic. Noţiunea de sistem expert Tehnologia sistemelor inteligente de tip sisteme expert este cea mai veche şi cea mai bine pusă la punct(sisteme expert bazate pe reguli). Există foarte multe sisteme expert, pentru o gamă foarte largă de aplicaţii. Toate folosesc o cunoaştere numită expertiză, provenită de la experţii umani, iar procesul de colectare a acesteia se numeşte achiziţia cunoaşterii. Este nevoie de mai multe interviuri cu expertul sau de alte metode adecvate până este pusă la punct baza de cunoştinţe, o componentă importanţă a acestui sistem. Pe lângă baza de cunoştinţe adevărata putere stă în motoarele de inferenţe(componenta de raţionament) şi în sistemele de explicaţii de care dispun. Pentru noţiunea de sistem expert, cercetătorii ne oferă în principal definiţii fundamentale, pragmatice. De pildă Edward Feigenbaum de la de la Stanford University arată că sistemele expert sunt programe concepute pentru a raţiona în scopul rezolvării problemelor pentru care în mod obişnuit se cere o expertiză umană considerabilă. 1 Material pus la dispoziţie de lect. univ. Sorin Jeder 1

2 Edward Feigenbaum este pionerul în inteligenţă artificială care a definit sistemul expert ca pe un program inteligent pentru calculatorul electronic, care utilizează cunoaşterea şi proceduri de inferenţă pentru soluţionarea problemelor, care sunt suficient de dificile pentru a necesita o expertiză umană semnificativă pentru soluţionarea lor. O altă definiţie prezintă sistemul expert ca un sistem care emulează abilitatea de a lua decizii ale expertului uman. Termenul emulează înseamnă că sistemul este menit să acţioneze în toate privinţele ca expertul uman. Emularea este ceva mai mult decât simularea, care cere doar să se acţioneze prin imitarea condiţiilor realizate. Sistemul expert acţionează foarte bine în domenii bine delimitate. P.V. Pigford şi G. Baur arată că Sistemul expert este un produs program care emulează comportamentul experţilor umani care rezolvă probleme din lumea reală asociate unui domeniu particular al cunoaşterii. Din aceste definiţii rezultă următoarele idei care conturează suficient noţiunea de sistem expert: din punct de vedere conceptual sistemele expert vizează reconstituirea raţionamentului uman pe baza expertizei obţinută de la experţi; sistemele expert sunt capabile să memoreze cunoaşterea, să stabilească legături între cunoştinţe şi să infereze concluzii, soluţii, recomandări, sfaturi, respectiv cauzele unor fenomene şi situaţii pe baza faptelor şi prelucrării cunoaşterii incerte; sistemele expert sunt organizate pentru achiziţia şi exploatarea cunoaşterii dintr-un domeniu particular numit domeniul problemei; sistemul expert dispune de cunoştinţe şi de capacitatea de a desfăşura activităţi intelectuale umane; sistemele expert dispun de metode de invocare a cunoaşterii şi exprimarea expertizei, comportându-se ca un asistent inteligent ; la nivel de realizare informatică sistemele expert se bazează pe principiul separării cunoaşterii (bazei de cunoştinţe) de programul care o tratează (motorul de inferenţă). Deşi sunt lipsite de imaginaţia şi ingeniozitatea specific umană, totuşi sistemele expert prezintă o serie de avantaje faţă de expertul uman: Preţul de cost al expertizei este mai redus; Calitatea expertizelor nu este influenţată de programul de lucru şi de monotonie (nu oboseşte); Cunoaşterea înmagazinată nu se degradează în timp (nu există uitare). Toată baza de cunoştinţe poate fi dezvoltată continuu, cu cele mai noi realizări din domeniul expertizei, simulând astfel stagiile de perfecţionare ale expertului uman. 2

3 Cunoaşterea într-un sistem expert este organizată într-o manieră care separă cunoştinţele despre domeniul problemei de alte tipuri de cunoştinţe cum sunt cele despre rezolvarea problemei şi cel despre interacţiunea cu utilizatorul. Din acest motiv s-au introdus termenii: 1. bază de cunoştinţe pentru colecţia de cunoştinţe despre domeniul problemei; 2. motor de inferenţe pentru cunoaşterea despre modul de rezolvare a problemei; 3. interfaţa cu utilizatorul pentru cunoaşterea despre interacţiunea cu utilizatorul; Modul în care sistemul expert utilizează cunoaşterea cu care este dotat prezintă o importanţă deosebită întrucât un sistem expert trebuie să dispună atât de cunoaştere cât şi de mijloacele de utilizare eficientă a cunoştinţelor pentru a putea fii suficient de calificat într-un domeniu. Sistemele expert reproduc raţionamentul experţilor umani asupra cunoştinţelor puse la dispoziţia lor într-o anumită manieră, multiplică cunoştinţele şi explică liniile proprii de raţionament. Analogia privind procesarea informaţiei de către fiinţa umană şi procesarea informaţiei în cadrul sistemelor inteligente artificiale este reprezentată în schema de mai jos: Expert uman Sistem expert Acumularea cunoaşterii Achiziţia de cunoştinţe Memoria pe termen lung Memoria pe termen scurt Baza de cunoştinţe Memoria de lucru Procesor cognitiv (gândire) Motor de inferenţe (inferenţă) I N T E R F A Ţ A U T I L I Z A T R E Z U L T A T U L E X P E R T I Z E I Fig.1 Procesarea informaţiei în cadrul sistemelor inteligente 3

4 Elementul central al prelucrării inteligente îl constituie raţionamentul artificial, capabil să imite raţionamentul uman. Structura de bază a Sistemului Expert Sistemul expert este o colecţie de cunoştinţe specializate care poate fi consultată asemeni unui expert, pentru o problemă dată. El presupune trei componente de bază: Baza de cunoştinţe; Interfaţa cu utilizatorul; Motorul de inferenţă (componenta de raţionare); Pentru achiziţionarea şi modificarea cunoştinţelor, pentru colectarea informaţiei asupra domeniului problemei, asigurarea unei interacţiuni cu utilizatorul în timpul lucrului ca şi pentru luarea în seamă a mecanismului de raţionament, un sistem expert trebuie să asigure şi funcţii complementare de achiziţie a cunoaşterii şi explicare a propriului comportament. În acest caz el va fi dotat cu două componente suplimentare şi anume : Modul de achiziţie a cunoaşterii este singurul specializat pentru a ajuta utilizatorul expert pentru introducerea unor piese în baza de cunoştinţe şi pentru actualizarea bazei de cunoştinţe. Se pot folosi pentru achiziţia unor informaţii, chiar baze de date sau fişiere create cu program de calcul tabelar. Modul explicativ - are drept scop obţinerea de către utilizator a explicaţiilor referitoare la procesele inferenţiale, la soluţiile date în timpul sesiunilor de consultare, la lipsa unor piese de cunoaştere, la inconsistenţa unor piese de cunoaştere sau la relevarea unor cauze care determină eşecul în rezolvarea unei probleme. explică raţionamente MODUL EXPLICATIV BAZA DE CUNOŞTINŢE efectuează raţionamente MOTOR DE INFERENŢE colectează cunoştinţe MODUL DE ACHIZIŢIE A CUNOAŞTERII - fapte - euristi consultaţii sfaturi concluzii explicaţii INTERFAŢA DE DIALOG UTILIZATOR 4

5 Fig. 2 Structura de bază a unui sistem expert [Andone I.] Interfaţa de dialog Dezvoltarea interfeţei şi integrarea cu mediul lor de acţiune nu sunt aceleaşi pentru toate sistemele expert. De aceea sunt necesare interfeţe diferite în funcţie de intrările şi ieşirile necesare mediului în care operează. Interfaţa cu utilizatorul permite accesul diferitelor categorii de utilizatori la datele şi cunoştinţele înregistrate sau furnizate de diverse componente de prelucrare. În general interfaţa transmite sub forma unui apel de procedură parametrii interogaţiei şi primeşte de la componentele sistemului lansate în execuţie rezultatele, pe care le transmite utilizatorului. Comunicarea cu utilizatorul în ambele sensuri trebuie să fie accesibilă utilizatorilor neinformaticeni, să se realizeze cu minim de efort într-o formă cât mai naturală şi să permită utilizatorului să se implice în procesele de rezolvare de probleme şi de învăţare. Interfaţa cu utilizatorul trebuie să fie prietenoasă, uşor de accesat. În toate cazurile o interfaţă de dialog trebuie să permită trei moduri de lucru cu utilizatorii: modul de lucru cu utilizatorii obişnuiţi, cei ce beneficiază de sfaturile sistemului, de consultaţii sau de răspunsuri. În acest mod de lucru sistemul expert lucrează prin sesiuni de consultare executive. Modul de lucru cu utilizatorii experţi, singurii autorizaţi pentru introducerea de cunoştinţe sau pentru actualizarea cunoştinţelor din sistem. Asemenea utilizatori trebuie să fie obligatoriu dintre cei interesaţi direct în buna funcţionare a sistemului expert. Modul de lucru cu utilizatorii şcolari, studenţi sau personal. Acestor utilizatori li se pune la dispoziţie cunoaşterea, îi testează şi în final îi evaluează. La sistemele expert prezente se remarcă interfeţe de dialog ce lucrează cu meniuri, linie comandă, pictograme sau icoane, există şi sisteme expert care dispun de unităţi de sinteză şi recunoaşterea vorbirii sau formelor şi procesarea imaginilor. Aceste sisteme sunt utilizate foarte intens. Baza de cunoştinţe Baza de cunoştinţe conţine informaţii, fapte sau piese de cunoaştere prelucrate de la experţii umani în legătură strânsă cu domeniul problemei şi care descriu situaţii evidente, fapte reale sau ipotetice, reguli, etc. O bază de cunoştinţe pentru un sistem expert bazat pe reguli de producţie poate fi compusă dintr-o bază de reguli şi o bază de fapte. 5

6 Faptele sunt aserţiuni despre un anumit aspect al obiectelor sau relaţiilor de reprezentat. Ansamblul faptelor memorate în sistemul expert se numeşte baza de fapte. Faptele sunt accesibile şi general acceptate de către unul sau mai mulţi experţi în domeniu. Regulile arată legăturile dintre fapte în funcţie de care se pot desfăşura procesele inferenţiale. Ele se înregistrează în baza de reguli într-o ordine nesemnificativă. Regulile reflectă judecăţile expertului în prelucrarea faptelor şi modul cum se pun în relaţie pentru a ajunge la concluzii sau acţiuni. Metodele de reprezentare a cunoaşterii sunt de două categorii: 1. metode declarative 2. metode procedurale La fiecare metodă corespunde un model numit structura de cunoaştere care poate fi procesat de către motorul de inferenţe în activităţile de căutare şi comparare. Metodele declarative sunt reţele semantice, cadrele, obiecte structurate şi calculul predicatelor. Toate acestea se utilizează la reprezentarea faptelor şi aserţiunilor. Metodele procedurale include în principal regulile de producţie şi se utilizează pentru reprezentarea acţiunilor sau proceselor. Pentru descrierea relaţiei IF-THEN (dacă - atunci) s-au stabilit câteva perechi de termeni: IF antecedent IF condiţie IF premisă THEN acţiune THEN acţiune THEN concluzie În implementările informatice ale sistemelor expert cele două baze vor fi realizate şi accesate cu ajutorul unui sistem informatic de gestiune a bazelor de date. Motorul de inferenţă (componenta de raţionare). Componenta de raţionare este caracteristică sistemului expert care trebuie să raţioneze, adică sistemelor care pot să deducă ce anume are nevoie, să folosească ceva din ceea ce el ştie deja. Motorul de inferenţă este un program sau chiar un circuit integrat microprogramat care dispune de mecanisme inferenţiale generale pentru prelucrarea cunoştinţelor cu raţionamente din cele mai diverse, determinând modificarea cunoaşterii în scopul soluţionării problemei. În principiu mecanismele inferenţiale sunt cele care oferă în final rapoarte, texte, grafice şi liste afişate pe ecran sau la imprimantă, care reprezintă un diagnostic, sfaturi, explicaţii, planuri de acţiune, variante decizionale, concluzii precum şi alte rezultate utile persoanelor care consultă sistemul expert. La rândul său motorul de inferenţă are două componente principale: 6

7 sistemul de administrare a bazei de cunoştinţe care efectuează operaţii de organizare automată, control şi actualizare a cunoştinţelor, iniţiază căutări pentru controlul relevanţei pe liniile de raţionament pe care lucrează procesorul de inferenţe simbolic. procesorul de inferenţe simbolic oferă o metodă de prelucrare prin care se furnizează liniile de raţionament. O bază de reguli constituie o mulţime statică de cunoştinţe, motorul de inferenţă având un rol dinamic de a descoperi cunoştinţele noi acţionând asupra bazelor de reguli şi fapte. Procesele inferenţiale implică utilizarea raţionamentului. Unul din scopurile fundamentale ale cercetărilor în domeniul inteligenţei artificiale este reproducerea de către calculator a raţionamentului uman. Prima problemă care se pune este de a ştii cum raţionează omul. Raţionamentul unui jucător de şah nu este acelaşi cu ale unui conducător de întreprindere care se confruntă cu o serie de probleme referitoare la oportunitatea introducerii în fabricaţie a unui nou produs. Astfel modalităţile de a raţiona sau a analiza situaţiile complexe sunt numeroase, putând fii împărţite în două categorii de bază: deducţia care permite să se obţină concluzii plecând de la reguli ale căror premise sunt verificate; inducţia care conduce la reguli plecând de la observaţii parţiale determinate adesea de scheme predefinite; Aceste două tipuri pot fi utilizate într-un mod analitic (se descompun raţionamentele în submodule mai uşor de înţeles), sau într-un mod sintetic (se reunesc elementele disparate). Inducţia se poate face prin compararea situaţiilor asemănătoare, iar parametrilor nedeterminanţi din situaţia studiată li se atribuie valoarea pe care o au în situaţia de referinţă: Inducţia este raţionamentul prin analogie. În plus faţă de cele două moduri de bază, cercetătorii în inteligenţă artificială au pus în prezent la punct un al treilea mod abducţia, care constă în construirea de scheme de observare ipotetice necesare punerii în funcţiune a inducţiei. Din punct de vedere a metodelor de punere în funcţiune, distingem: Interaţia constă în repetarea unei secvenţe de raţionament până când condiţia de oprire este îndeplinită; Recursivitatea constă în apelarea unui raţionament dat de el însuşi până când acest raţionament se bazează pe o problemă simplă, pe care a soluţionat-o. 7

8 Funcţionarea sistemelor expert Sisteme expert în economie Sistemul expert sprijină contabilul în luarea deciziei. Modul de înregistrare în contabilitate a unor operaţii privitoare la furnizori se poate prezenta mai jos prin baza de cunoştinţe, reprezentând domeniul cunoaşterii(expertiza). R1 Dacă X este un cont de pasiv şi X reflectă Y şi Y creşte atunci X se creditează R2 Dacă X este un cont de pasiv şi X reflectă Y şi Y scade atunci X se debitează R3 Dacă se cumpără materiale de la furnizori atunci suma totală datorată furnizorilor creşte R4 Dacă se achită facturi ale furnizorilor atunci suma totală datorată furnizorilor scade Primele două reguli exprimă modul de funcţionare al conturilor de pasiv. Următoarele două reguli descriu efectul operaţiilor de cumpărare materiale de la furnizori şi de achitare a facturilor acestora. Presupunem că baza de fapte are conţinutul următor: 401 reflectă suma totală datorată furnizorilor 512 reflectă disponibilul în cont curent la bănci 401 este cont de pasiv 512 este cont de activ Din program se alege operaţiunea care are loc în cazul nostru: Se achită facturile la furnizor Conform regulii R4 se obţine o nouă faptă Suma totală datorată furnizorilor scade Conform regulii R2 se obţine rezultatul final Contul 401 se debitează Pentru probleme complexe de rezolvat baza de cunoştinţe conţine un număr mai mare de reguli şi fapte. Tipuri de sistem expert Tipurile de sistem expert se deosebesc între ele pe baza funcţiilor ce le-au fost atribuit şi domeniile de utilizare: 1. Sistem expert pentru diagnostic şi întreţinere sunt programele cele mai utilizate în practică, analizând defectele şi recomandând soluţii pentru remedierea acestora pe baza cunoştinţelor ce sunt adesea structuri euristice. S.E. de diagnostic şi întreţinere procesează întrebări care reprezintă problema de rezolvat. 8

9 2. Sistem expert pentru depanare şi reparare sunt folosite în aplicaţiile de reparare, oferind diagnostic, pentru care dezvoltă un plan de reparaţii şi controlează decizia. 3. Sistem expert de instruire sunt sistemele utilizate în învăţământ şi conţin cunoştinţe privind materiile de instruire, utilizând de obicei diagnoza şi clasificarea. 4. Sistem expert de interpretare sunt utilizate la analiza informaţiilor pentru a le determina semnificaţia; conţin scenarii cu modele cunoscute, fiind folosite în supravegherea proceselor industriale, analiza imaginilor, înţelegerea vorbirii şi altele. 5. Sistem expert pentru prognoză sunt folosite în predicţie pentru a determina viitoarele condiţii din anumite situaţii, deducând cu tehnici de probabilitate consecinţele fenomenelor observate. 6. Sistem expert pentru proiectare şi planificare sunt utilizate în aplicaţii inginereşti şi de management pentru minimizarea restricţiilor privind timpul, costul materialelor, condiţii şi altele. 7. Sistem expert de monitorizare şi control sunt utilizate în aplicaţii de timp real, de monitorizare şi control a proceselor complexe de fabricaţie, unde nu pot fi utilizaţi oamenii. 8. Sistem expert de simulare sunt utilizate în aplicaţii care simulează diferite condiţii şi pentru care realizarea practică ar costa foarte mult. Cea mai des utilizată este funcţia de diagnostic de întreţinere. Pentru domeniul economic rareori pot fi observate asemenea funcţii în mod singular, se utilizează în mod combinat. Moduri de utilizare a sistemele expert În funcţie de aceste strategii, principalele moduri de utilizare a sistemelor expert sunt date în figura nr (a, b, c, d, e, f, g, h). a) înlocuirea completă a expertului uman problemă b) înlocuirea parţială a expertului uman problemă consultanţă (sfat) consultanţă (sfat) c) asistarea expertului uman UMAN consultanţă (sfat) 9

10 problemă UMAN consultanţă diagnostic sfat d) asistarea unei aplicaţii informatice clasice utilizator APLICAŢIE INFORMATICĂ raport e) integrarea într-o aplicaţie informatică clasică utilizator raport APLICAŢIE INFORMATICĂ f) interfaţă de intrare într-o aplicaţie informatică utilizator SISTE M APLICAŢIE INFORMATIC raport g) interfaţă de ieşire dintr-o aplicaţie informatică utilizator APLICAŢIE INFORMATICĂ h) utilizarea în scop de instruire şi documentare EXPER raport consultaţie sfat utilizator Aplicaţiile sistemelor expert sfaturi, reţete consultaţii, note Cele mai cunoscute medii de dezvoltare a sistemelor expert sunt LISP, PROLOG, EXSYS, ESIEWin, POPLOG etc. 10

11 Domeniul economic de aplicaţii ale sistemului expert sunt variate împărţite în: Pentru domeniul gestiunii, a managementului S.E. se introduc în toate funcţiile clasice ale întreprinderii: producţie, marketing, cercetare dezvoltare, financiar contabil, gestionare a resurselor umane, etc. APEX managementul vânzărilor; CONCEPT gestiune, modele şi planificare marketing pentru bunuri de consum; MIT-managementul întreprinderii şi controlul resurselor umane; DESIGN TOPPRODUCT-managementul producţiei; IMET-managementul industrial; ISISgestiunea producţiei. Pentru domeniul financiar există aplicaţii complete în activitatea bancară, asigurări, brokeraj. SMERTIOS-gestiune conturi clienţi; CLASS-împrumuturi comerciale; MAX-marketing financiar; SAFIR-analize finaciare; SCARON-asigurări de viaţă, de bunuri, etc. Pentru domeniul contabilitate specialiştii arată că există cinci domenii funcţionale ale contabilităţii: audit, contabilitatea managerială, impozitarea, contabilitatea financiară şi sistemele informatice contabile, în care S.E. se folosesc intens. CAPEX - planificare audit; Needham-prelucrări tranzacţii pentru contabilitate financiară şi management servicii; CONTROL ŞI EXERCIŢII 1.Folosind tabelul de mai jos şi regula IF A AND B THEN C, completaţi rubricile corespunzătoare, inspirându-vă dintr-un domeniu la libera alegere: A AND B IF (A AND B), THEN C 2. Noţiunea de sistem expert: a) din punct de vedere conceptual sistemele expert vizează reconstituirea raţionamentului uman pe baza expertizei obţinută de la experţi; b) sistemele expert sunt organizate pentru achiziţia şi exploatarea cunoaşterii dintr-un domeniu particular numit domeniul problemei; c) sistemul expert dispune de cunoştinţe şi de capacitatea de a desfăşura activităţi intelectuale umane; 3. Avantaje sistemului expert faţă de expertul uman sunt: a) Preţul de cost al expertizei este mai redus; b) Necesită stagii de perfecţionare; c) Calitatea expertizelor nu este influenţată de programul de lucru şi de monotonie (nu oboseşte); d) Cunoaşterea înmagazinată nu se degradează în timp (nu există uitare); 4. Structura de bază a unui sistem expert a) Baza de cunoştinţe; b) Modul de achiziţie a informaţiei; c) Interfaţa cu utilizatorul; d) Motorul de inferenţă (componenta de raţionare); Rezultat 1. A-clientul are cont, B- contul nu a fost utilizat, C-marchează cont inactiv; 2.a, b,c; 3.a,c,d; 4.a,c,d 11