История+Экспертных+систем

История развития экспертных систем.
Своеобразной точкой отсчета для работ по созданию экспертных систем можно считать 1965 г. В том году ученые из Станфордского научно-исследовательского института Эдвард Фейгенбаум и Брюс Бучанан вместе с нобелевским лауреатом Джошуа Ледербергом приступили к созданию компьютерной системы, предназначенной для определения молекулярной структуры химических соединений. При построении этой системы - она получила название Dendral - они в первую очередь создали программу, основанную на простой, но вместе с тем достаточно мощной системе Аристотелевой логики. С ее помощью формулировалась серия вопросов типа «если - то», которые описывали правила атомных связей. Создатели системы Dendral, используя знания, накопленные в процессе ее совершенствования, вскоре разработали новую систему - Meta-Dendral. Последняя стала вспомогательным инструментом при построении других экспертных систем. Среди многочисленных «потомков» программы Dendral следует упомянуть: MYCIN - для диагностики серьезных бактериальных инфекций и помощи в выборе антибиотиков, PUFF - для диагностики легочных заболеваний, ONCOCIN - для назначения лечения при раковых заболеваниях, а также системы MOLGEN и GENESIS, оказывающих помощь специалистам в области молекулярной биологии при планировании экспериментов по изучению ДНК и клонированию.
 * 60-е годы**
 * 70-е годы**

С 70-х годов ЭС стали ведущим направлением в области искусственного интеллекта. В этот период было создано множество разнообразных экспертных и диагностических систем, большая часть которых действует и сегодня. Самыми известными из них являются MYCIN и PROSPECTOR, предназначенная для геологической разведки месторождений полезных ископаемых. В 80-х годах в мире начался принципиально новый этап развития интеллектуальных технологий – эра интеллектуальных систем - консультантов, которые предлагали варианты решений, обосновывали их, способны были к обучению и, следовательно, к развитию, общались с человеком на привычном для него, хотя и ограниченном, естественном языке. Знания стали товаром. Носителей систем знаний называли экспертами. Человечество получило возможность сохранять и накапливать базы знаний отдельных специалистов (или групп специалистов) в определенной области. Знания стало возможным собирать, тиражировать, проектировать, сделать доступными для всех заинтересованных в нем людей. Появилась новая профессия – «инженер по знаниям» или «инженер-когнитолог». При разработке последующих экспертных систем были учтены особенности и недостатки PROSPECTOR и MYCIN. Благодаря этому такие диагностические медицинские системы, как [|INTERNIST]и CASNET, основанные на ассоциативном и казуальном (от анг. casual - случайный) подходах, приобрели более мощные механизмы вывода. Усложнение систем связи и решаемых задач потребовало качественно нового уровня «интеллектуальности» обеспечивающих программных систем, таких систем, как защита от несанкционированного доступа, информационная безопасность ресурсов, защита от нападений, смысловой анализ и поиск информации в сетях и т.п. И новой парадигмой создания перспективных систем защиты всех видов стали интеллектуальные системы. Именно они позволяют создавать гибкие среды, в рамках которых обеспечивается решение всех необходимых задач. Это новое направление получило название мультиагентных систем. Каждый агент имеет свою систему целеполагания и мотивации, свою область действий и ответственности, а взаимодействие между ними обеспечивается метаинтеллектом. В рамках такого осмысления традиционные методы, алгоритмы и программы становятся элементарными «кирпичиками», из которых строятся затем алгоритмы и решения возникающих задач. Таким образом, моделируется некоторое виртуальное сообщество интеллектуальных агентов-систем, которые автономны, активны, вступают в различные «социальные» отношения – кооперации и сотрудничества (дружбы), конкуренции, соревнования, вражды и т.п. Этот «социальный» аспект решения задач - фундаментальная особенность концептуальной новизны передовых информационных технологий, искусственных (виртуальных) организаций, виртуального общества. Уже сегодня мультиагентные системы находят широчайшее применение для: распределенного решения сложных задач, совмещенного проектирования изделий, построения виртуальных предприятий, моделирования больших производственных систем и электронной торговли, электронной разработки сложных компьютерных систем, управления системами знаний и информации и т.п. Сейчас количество экспертных систем исчисляется тысячами и десятками тысяч. В развитых зарубежных странах сотни фирм занимаются их разработкой и внедрением в различные сферы жизни. . В настоящее время ведутся разработки самостоятельно обучаемых экспертных систем. В качестве современных ЭС можно назвать быстродействующую систему [|OMEGAMON](фирма Candle, с 2004 г. IBM) для отслеживания состояния корпоративной информационной сети и [|G2](фирма Gensym) - коммерческую экспертную систему для работы с динамическими объектами ([|www.intuit.ru/department/human/isrob/6/isrob_6.html]). Они служат для принятия решения за считанные секунды с момента наступления внештатных или критических ситуаций. Для G2 также характерно распараллеливание процессов рассуждений.
 * 80-е годы**
 * 90-е годы**
 * 21 век**

Литература
[|История компьютера: раздел "Экспертные системы"]

Лекции Рязанского государственного университета "Системы искусственного интеллекта": Глава 1. [|Исторические тенденции развития искусственного интеллекта]

Журнал "Компьютерные вести On-line". Выпуск№ 40, 2005 г. [|"Эволюция экспертных систем. История и перспективы"]

Дополнительно:
[|История развития экспертных систем]