Итак, человек и компьютер принадлежат одному и тому же миру, и тот, и другой возникли из неживой формы движения материи. И тот, и другой состоят только из атомов и молекул. Отсюда, однако, трудно вывести какие-либо функциональные общности между ними, ибо по своей сущности они принадлежат не к неживой или построенной на ее основе живой форме движения материи, а к общественной форме движения материи.

Эксперты (люди) и экспертные системы (ЭВМ) должны адекватно и кооперативно соответствовать уровню выбранного человеческого мышления, чтобы в интерактивном режиме обмениваться знаниями. Для обеих систем (человека и ЭВМ) в настоящее время общим является то, что от них ничего не поступает, если обществом в них ничего не вложено.

Решающие информационные системы, которые требуются самому мозгу, чтобы быть в состоянии эффективно мыслить, получает мозг не «изнутри», а «извне», от общества: путем обучения и в особенности когнитивного обучения.

Когнитивное обучение означает, что в мозге образуются системы распознавания на основе внешнего, естественного и общественного воздействия.

Интеллектуальная ЭВМ не является простой информационно-технической системой. Она является уникальной технической системой, которая наряду с человеком понимает языки естественные, а правильнее, общественные.

Подобно тому, как нельзя одного человека считать моделью другого, если они оба говорят на одном языке, думают одинаковыми категориями, обладают одинаковым «запасом знаний», однако сильно отличаются своими способностями, так и нельзя говорить о моделировании эксперта с помощью экспертной системы. Эксперт – это личность, а экспертная система – это интеллектуальный автомат.

Оба имеют принципиальные свойства, и возможно, никогда не преодолимые различия. Вместе с тем, они имеют общие аналогичные способности в особо специализированных областях – представления знаний и переработки знаний на основе мышления.

Потребность в квалифицированной деятельности вообще растет во всех профессиях. Это приводит, в свою очередь, к росту потребности в совершенных орудиях труда, в системах, лучше согласующихся с квалификацией работников.

Первое использование экспертных систем опирается на надежные, точно научно обоснованные знания. Экспертные системы являются компетентным, корректным, открытым и очень надежным партнером, хотя и весьма формально объективными. Место, которое занимают экспертные системы в самых разнообразных сферах общества, по-видимому, лучше всего можно показать на основе практических примеров их применения (рис. 4.8).

На основе человеческого знания через целесообразность (прагматику), значение (семантику) и точное предписание и правила для последовательностей знаков (синтаксис) возникают знания автомата, которые отражаются в человеческие знания в прямо противоположном направлении. Однако оба (интеллектуальный человек и интеллектуальный автомат) во взаимодействии со средой способны самостоятельно приобретать и обрабатывать знания

В настоящее время имеется более 150 различных областей, в которых с успехом используются экспертные системы. Во главе признанных экспертных систем стоят проекты систем для решения задач диагностирования в медицине, технике, биологии и химии. На втором месте расположены экспертные системы для автоматизации проектирования и контроля технических систем электронных, механических и химических «конструкций».

Наиболее сложными являются экспертные системы для распознавания образов в геологии, военной разведке и определении военных целей, робототехнике, для распознавания речи и изображений. В математике экспертные системы применяют для преобразования формул, доказательства теорем и для нахождения алгоритмов решения при сложных вычислениях.

Модель оболочек поясняет «рост» ЭВМ от реального ядра к задачам через оболочки операционных систем и прикладные программы. В результате этого возникает виртуальная машина с совершенно новыми свойствами по сравнению с реальным ядром (рис. 4.9).

От применения различных методов искусственного интеллекта ожидаются глубокие преобразования практически всех существенных областей человеческой жизни (рис. 4.10).

Методы и объекты искусственного интеллекта только в будущем будут хорошо согласованы в проблемных областях и интеллектуальных машинах (рис. 4.11). Важной областью применения экспертных систем является автоматизация процесса обучения.

Без высококвалифицированного коллектива экспертов по проектированию экспертных систем, а также специалистов в соответствующей предметной области невозможна разработка новых, мощных экспертных систем, ибо это, естественно, предполагается самим понятием экспертной системы.

Советующие и экспертные системы (табл. 4.1) представляют собой лишь малую часть из большого множества реализованных систем. Но они являются «примерами-образцами».

Экспертная система должна обладать способностью отвечать на вопросы пользователя относительно решения его проблем с максимальной компетентностью. Если ответ не понятен, то экспертная система должна быть в состоянии доступно объяснить пользователю процесс решения.

Очень важное еще одно назначение экспертных систем – проверка выводов, полученных самим человеком на основе самостоятельного мышления (интуитивно, эври

стически, логически) без использования экспертных систем. Это может повысить степень обоснованности полученного решения.

Таблица 4.1 Экспертные системы

Экспертные системы можно применять в области управления безопасностью жизнедеятельности.