CURSUL 14

Componentele fundamentale ale sistemelor expert

2.1. Conceptul de sistem expert Sistemele expert sunt sisteme de programe bazate pe tehnicile inteligenei artificiale care nglobeaz cunotinele experilor umani dintr-un domeniu bine definit i apoi le folosesc pentru rezolvarea problemelor dificile din acest domeniu. In esen acest tehnologie permite reproducerea pe cale artificial a raionamentului uman, conturndu-se trei curente principale de abordare metodologic a raionamentului artificial1: Abordarea cognitiv n care raionamentul natural este privit ca o suit de stri i procese mentale care transform datele de intrare n date de ieire iar raionamentul artificial ncearc s reproduc aceste stri mentale i procese prin modelare simbolic. In cadrul aplicaiilor de inteligen artificial cognitive exist metode de modelare ce au servit ca suport pentru implementarea unor sisteme software de tipul sistemelor de gestiune a cunotinelor numite sisteme de gestiune a bazelor de cunotine(SGBC). Modul de abordare cognitiv a permis dezvoltarea unor tehnologii informatice care s-a dezvoltat pe baza studiului raionamentului uman fiind un ansamblu de tehnici i metode inteligente care permit captarea cunotinelor umane i prelucrarea lor simbolic. Abordarea pragmatic n care raionamentul uman este privit tot ca o suit de stri i procese mentale care transform datele de intrare n date de ieire dar raionamentul artificial ncearc doar s simuleze simptomele de inteligen adic s produc aceleai date de ieire pentru aceleai date de intrare. In aceast abordare au fost concepute primele sisteme de inteligen artificial cu un nalt grad de utilitate denumite sisteme expert. Sistemele expert din primele generaii au implementat conceptul de cutie neagr ncercnd s fac abstracie de orice model al cunoaterii. Noile generaii sunt mai flexibile nsuindu-i metode ale orientrii cognitive. Modul de abordare pragmatic st la baza unei alte dimensiuni a inteligenei artificiale, acea parte a informaticii inteligente care are drept scop executarea pe calculator a unor sarcini pe care omul le face ntr-un context dat, iar maina imit de o manier umanizat aceste activiti. Abordarea conexionist n care raionamentul natural este privit ca o tot ca o suit de stri i procese neuronale iar raionamentul artificial ncearc s reproduc mecanic acest activitate uman. In acest mod de abordare se includ reelele neuronale, algoritmi genetici de supravieuire, sisteme de inducere a regulilor care imit organizarea i funcionarea creierului umani . Acest tip de raionament artificial care fotografiaz comportamentul uman i imit activitile incontiente, neraionale sau nonverbale constituie un

1 Nstase P., Zaharie D., Sisteme expert: teorie i aplicaii, Dual Tech, Bucureti, 1999

domeniu de excelen al inteligenei artificiale, fiind deja de notorietate realizrile din domeniul roboticii. Trebuie specificat c astzi tehnologiile sistemelor inteligente tind spre convergena celor trei moduri de abordare a raionamentului uman, pentru c n activitatea de zi cu zi a omului nu se fac aceste deosebiri de comportament psihologic. Sistemele expert fac parte din clasa sistemelor cu inteligen artificial pragmatic, deinnd un numr mare de cunotine care s acopere n principiu toate situaiile posibile care pot apare n funcionarea unui sistem social, tehnic sau economic. Dac sistemele expert au fost dezvoltate la nceput n domeniul tehnic i medical, n ultimul timp se asist la extinderea acestora n domeniul economic. Dup achiziia cunotinelor expertului uman, sistemele expert multiplic i expliciteaz experiena acestuia, fapt foarte important tiut fiind c un expert uman ntr-un domeniu se formeaz greu i necesit pe lng pregtirea i experiena profesional i caliti native. Orice domeniu n care experii umani sunt utilizai la soluionarea problemelor devine domeniul potenial pentru utilizarea sistemelor expert, i n mod deosebit n domeniul expertizei umane.

Sistemele expert fac parte dintr-o gama de instrumente indispensabile

pentru realizarea de sisteme automate sau interactive capabile s efectueze sarcini complexe. Nu se pot ignora raionamentele calitative i simbolice care formeaz baza managementului unei ntreprinderi. Inc de la nceput sistemele expert au avut asociate instrumente de cercetare operaional care au facilitat construirea de sisteme de asistare foarte complexe pentru evaluare i diagnostic financiar, asistarea activitii de proiectare i inovare de produse, de urmrire i control a desfurrii unor procese tehnologice sau activiti economice.

Conceptul de sistem expert a evoluat de-a lungul timpului, n esen toi specialitii care au teoreticizat definiia sistemelor expert fiind unanimi n a recunoate calitatea de baz n emularea activitilor inteligente specifice experilor umani, prin raionament artificial. Astfel Giarratano J. i Riley G. [1993] consider un sistem expert c este un sistem care emuleaz abilitatea de a lua decizii a expertului uman. Termenul emuleaz nseamn capacitatea sistemului s acioneze n toate privinele ca expertul uman. Emularea este mai mult dect simularea, care cere doar s se acioneze prin respectarea unor condiii i ipoteze fixate la nceputul experimentului. Sistemele expert au capacitatea de autoadaptare i autonvare n timpul experimentului i acioneaz n domenii bine delimitate. O alt concepie (Frenzel L. [1971]) apreciaz sistemele exert ca programe inteligente de calculator care utilizeaz cunoaterea i procedurile de inferen pentru a raiona artificial n soluionarea problemelor, care altfel sunt suficient de dificile i care necesit o expertiz uman semnificativ pentru soluionarea lor. Dup Farrey H. [1997] sistemele expert sunt programe destinate s nlocuiasc sau s asiste specialistul n domenii unde i este recunoscut necesitatea expertizei umane. Pentru definirea sistemelor expert este necesar o partajare a cunotinelor expertului uman dintr-un anumit domeniu. Astfel un expert uman recunoate i rezolv probleme din domeniul su de expertiz avnd o capacitate crescut de a se orienta n aspecte precum: complexitatea,

incertitudinea, inconsistena i aprecierile vagi. Pornind de aici, expertul uman trebuie s aduc problema n stadiul n care lucrurile sunt ct mai simple, complete, precise, consistente i clare. Problema este trecut din sfera expertizei n sfera cunotinelor comune de specialitate. In general, expertul uman acionez ntr-o clas de probleme slab structurate pentru care nu se pot defini algoritmi de rezolvare. Sistemul expert, ncercnd s imite expertul uman, prezint caracteristicile:

sistemele expert vizeaz reconstruirea raionamentului pe baza expertizei obinut de la experii umani;

sistemele expert dispune de cunotinele i de capacitatea de a desfura activiti intelectuale umane;

sistemele expert sunt organizate pentru achiziia i exploatarea cunotinelor dintr-un domeniu particular, numit domeniul problemei;

sistemele expert dispun de modele de afirmare i apreciere a cunoaterii i emulrii expertizei, comportndu-se ca un consultant competent;

sistemele expert se bazeaz pe principiul separrii cunoaterii (baza de cunotine i de fapte) de mecanismul de raionament (motorul de inferene) iar modificarea unui element din baza de cunotine nu influeneaz raionamentul;

sistemul expert trebuie s fie capabil s explice raionamentele fcute i s argumenteze soluiile obinute;

cunotinele folosite de sistemele expert sunt n principal de natur simbolic;

sistemul expert trebuie s poat gestiona baze de cunotine de volum mare i s trateze cunotine inexacte i incomplete;

sistemul expert utilizeaz metode empirice, bazate pe experien, care conduc la soluiile cele mai bune;

sistemul expert este specializat ntr-un anumit domeniu i nu n rezolvarea unei singure probleme.

Denumirea de sistem expert se utilizeaz cu un neles identic termenului de sistem expert bazat pe cunotine sau Knowledge Based Expert Systems. Este preferat termenul de sistem expert din cauza pronuniei mai uoare. Literatura de specialitate ne pune uneori n faa unor deosebiri sau nuanri a acestor termeni, din punct de vedere al detaliilor constructive sau funcionale. n toate cazurile specialitii sunt de accord cu faptul c sub denumirea de sisteme expert se afl acele programe de calculator inteligente sau maini bazate pe cunoatere de nivel nalt, comparabil cu a celor mai competeni specialiti dintr-un domeniu aplicativ i n care aceste programe pot realize performana de gndire i intuiie similare experilor umani. Elementul central al prelucrrii inteligente l constituie raionamentul artificial capabil s imite raionamentul uman. Sistemele expert reproduc raionamentul uman asupra cunotinelor puse la dispoziia lor i nmagazinate n baze de cunotine, dar dispun i de mijloacele de utilizare efectiv a

cunotinelor pentru a fi considerat suficient de calificat ntr-un domeniu. Gradul de competen a unui sistem expert este direct proporional cu cantitatea de expertiz uman ncorporat sub form de cunotine ct i valoarea acestei expertise. Sistemele expert sunt total dependente de calitatea i volumul cunotinelor nmagazinate pe care apoi le folosesc pentru a simula raionamentul uman i de a realiza procese deductive. Se impune astfel formalizarea cunotinelor prin diferite metode de reprezentare a acestora pe baza fenomenului de cunoatere. Cunoaterea este sinteza urmtoarelor concepte fundamentale proprii:

fapte;

reguli;

strategii de raionament. Faptele sunt structuri de date complexe cu o semantic i o semnificaie proprie derivat din sfera domeniului abordat. Regulile sunt modaliti de reprezentare i utilizare a faptelor n procesul de prelucrare a cunotinelor. Distincia dintre fapte i reguli este evideniat de reprezentarea cunotinelor. Strategiile de raionament denumite i metode euristice, exprim sintetic modalitatea de utilizare a regulilor, prin intermediul unui anumit tip de raionament: deductiv, inductiv sau mixt. Prelucrarea cunotinelor necesit un sistem de stocare i manipulare a cunotinelor de natur s permit declanarea i emiterea de raionamente. La nivelul sistemelor expert se folosesc structuri de cunotine cu funcii similare structurilor de date utilizate n stocarea i prelucrarea de date. Particularitile cunotinelor referitoare la un domeniu dat sunt: - cunotinele exprim informaii specifice pentru anumite clase de obiecte de natur material sau conceptual; - cunotinele sunt valabile i dependente strict de starea i evoluia domeniului de referin; - cunotinele pot fi incomplete datorit caracterului lor implicit pentru expertul uman i dificil de formulat i transmis calculatorului; - cunotinele sunt integrabile n anumite limite deoarece acestea pot fi fixe sau variabile, certe sau incerte, exacte sau inexacte.

2.2. Caracteristicile sistemelor expert

Primul care a pus n eviden caracteristicile sistemelor expert a fost Waterman D. A. [1986] care formuleaz patru caracteristici de baz (figura 2.1.):

Figura 2.1.: Caracteristicile sistemelor expert a. Expertiza este principala caracteristic a unui sistem expert, fapt care-i

confer abilitatea de a executa, cel puin la nivelul expertului uman, o munc bine determinat. Expertiza include nu numai capacitatea de a soluiona o problem ci i efectuarea acestui lucru ntr-un timp ct mai scurt posibil i mult mai mai mic dect expertul uman. Expertiza nseamn, totodat, c tezaurul de cunotine despre domeniul problemei pe care l posed sistemul trebuie s fie atotcuprinztor i profound. Aria cunoaterii implic competena pe care trebuie s-o posede n domeniu. n cazul expertului n domeniu experiena trecut este probabil un factor major care contribuie la creterea competenei.

Din aceste motive un sistem expert care i se cere s fie robust, adic s nu aib ndemnare numai ntr-o problem anume, ci s foloseasc metode de rezolvare i cunotine generale pentru a judeca, dup principii proprii, atunci cnd i se ofer fapte, date i alte cunotine incomplete sau incerte.

b. Profunzimea (adncimea) sistemelor expert se refer la abilitatea de a extinde cunoaterea existent pentru a genera noi cunotine. i n acest caz, experii, fa de nceptorii n domeniu, au o mare profunzime a cunotinelor n domeniul n cauz, situaie n care experiena devine iari un factor major. Pentru a soluiona probleme reale, sistemul expert trebuie s dovedeasc aceast profunzime n soluionarea problemelor dificile, complexe.

c. Raionamentul simbolic atunci cnd un expert soluioneaz o problem, el o face prin manipularea simbolurilor i nu prin calcule matematice propriu-zise. Un simbol este considerat un ir de caractere utilizat pentru un concept, proces, obiect etc. din domeniul problemei.

Trebuie observat c, dac un sistem expert manipuleaz simboluri sau structuri simbolice nu nseamn c nu poate efectua i operaiile logico-matematice cunoscute din problemele algoritmice, dar asemenea operaii se fac numai dac sunt necesare, ele nu constituie preocuparea de baz a sistemelor expert. d. Autocunoaterea este prezent numai cnd sistemul expert posed

metacunoatere. Se tie deja c, multe sisteme expert sunt dotate cu capacitatea de a explica. Numai acestea pot explica utilizatorului cum?

SISTEME EXPERT

EXPERTIZA

RAIONAMENT SIMBOLIC

PROFUNZIME

AUTOCUNOATERE

- performan de expert- nivel ridicat de calificare- robustee adecvat

- reprezentarea simbolic a cunoaterii- reformularea cunoaterii simbolice

- lucreaz cu probleme dificile- utilizeaz cunoatere complex i mecanismeinfereniale pentru prelucrarea ei

- examineaz propriile raionamente- explic operaiile i aciunile- favorizeaz nvarea

sau de ce? au ajuns n raionamentele lor la anumite concluzii. Dar, abilitatea de a explica este numai o mic parte din ceea ce se numete autocunoatere. Viitoarele sisteme expert vor avea capacitatea de a-i reformula strategiile infereniale n vederea operrii mai eficiente pentru derivarea de noi cunotine din experien. Dezvoltarea acestei caracteristici n viitor vor permite sistemelor expert autonvarea i apropierea din ce n ce mai mult de experii umani. Explicaia este deci un aspect important al autocunoaterii, dar nu i suficient. Autocunoaterea prezint importan datorit faptului c utilizatorii capt mai mult ncredere, iar sistemul expert poate fi mai uor depanat oferind astfel uurin n prevederea efectului schimbrilor.

Giarratano J. i Riley G., [1993] prezint, n mod original, caracteristicile sistemelor expert prin: nalt performan (competen) n calitatea concluziilor; timp de rspuns adecvat; bun fiabilitate (s-i menin funcionarea fr cderi); capacitatea de a explica raionamentele; flexibilitatea (mecanism eficient de adugare, schimbare i eliminare a cunotinelor).

Puppe F., [1993] arat c listarea proprietilor necesare sistemelor expert este de fapt un mod de a le caracteriza. Aceste proprieti sunt:

transparena prin puterea de a explica soluia oferit prin indicarea cunotinelor utilizate n raionament;

flexibilitatea prin posibilitatea adugrii, schimbrii i eliminrii cunotinelor;

interfa prietenoas; competena, capacitatea de a soluiona probleme precum

expertul uman. Acelai autor arat c, dei fiecare caracteristic a sistemelor expert este

prin ea nsi vag, combinaia lor ofer o vedere mai clar i permit distincia sistemelor expert de alte programe. n felul acesta, pentru a determina dac un program este un sistem expert se controleaz atributele sale testndu-l pe o problem normal soluionat n mod uzual de ctre experi. Intereseaz soluia explicat i eventual schimbrile n baza de cunotine.

n esen caracterizarea unui sistem expert se face prin urmtoarele moduri:

emularea experilor umani; interpretarea automat a cunoaterii; se utilizeaz pentru domenii nestructurate; asigur separarea metodei de rezolvare a problemei de

cunoaterea expertului; identificarea caracteristicilor determinate de transpare,

flexibilitate, utilizare uoar, competen. n cazul agenilor economici sistemele expert prezint i alte

caracteristi:

abilitatea de a asista experii la dezvoltarea propriilor sisteme expert, iar utilizatorii la desfurarea activitilor de consultare specifice;

abilitatea de a sensibiliza managementul asupra schimbrii operaiilor i a relaiilor dintre funciile diferitelor compartimente;

autoorganizarea i restructurarea bazei de cunotine i a relaiilor dintre cunotine prin activitatea automat n condiiile unor factori critici i generarea de semnale asupra operaiilor provocatoare de schimbri n direcia reechilibrrii;

integrarea sistemului de colectare a datelor cu modulele operaionale i procedurile cu specific inteligent pentru analiza de marketing i analiza economico-financiar precum i cu activitile de audit.

Managementul executiv n era sistemelor inteligente va consuma mai mult timp cu strategia i modalitile de integrare a operaiilor i mai puin timp cu controlul operaiilor, care va fi asigurat de ctre sistemele expert integrate.

Toate aceste caracteristici i altele asemenea fac tehnologia sistemelor expert o nou surs de cretere a productivitii datorit faptului c este capabil s ofere siguran i experiena necesar pentru utilizarea lor n lucrul inteligent.

2.3. Funciile sistemelor expert Principalele funcii pe care le poate avea un sistem expert (Benchimol G. [1993] sunt:

interpretare: traducerea de semnale provenite din captarea de fapte sau de date brute n expresii simbolice care pot fi folosite n raionamente;

diagnostic: stabilirea unei corelaii ntre caracteristici sau simptome i situaii tip;

formare: transmiterea de cunotine unei persoane al crei nivel i caracteristici fac obiectul unui diagnostic de nvare foarte bine adaptat. Aceast transmitere de cunotine sau de a ti ce trebuie fcut se poate baza pe diagnostic, ntreinere, etc;

supraveghere: declanarea unei alarme n condiii determinate care pot evolua cu contextul sau trimiterea unor rapoarte sau mesaje electronice plecnd de la semnale interpretate i folosite ntr-un diagnostic;

previziune: descrierea unei situaii prin anticipare, plecnd de la o situaie curent prin intermediul unui model construit pe o baz istoric sau prin nvare;

simulare: o deducia, plecnd de la un model al consecinelor aciunilor sau evenimente declanate de ctre sistemul aflat n curs de derulare a simulrii;

planificare: definirea n timp i n spaiu a aciunilor care permit atingerea unei stri finale prin compararea strii curente cu starea dorit prevlend consecinele de aciune ntr-o manier care s permit respectarea restriciilor impuse de mediu, nivelul resurselor disponibile i consecinele previzibile ale interaciunilor dintre stri i aciuni sau dintre stri succesive;

ntreinere: planul de aciune particular care decurge dintr-un diagnostic ce evideniaz punctele slabe ale unui sistem indicnd i cauzele. Planul de aciune const n furnizarea instruciunilor necesare pentru remediere;

concepie: mulimea de alegeri i de decizii care permit, plecnd de la performanele fixate prin diagnosticare, s se determine caietul de sarcini pentru un scop ce trebuie ndeplinit n funcie de nevoile exprimate la un

moment dat. De asemenea se are n vedere furnizarea unor mijloace pentru a se atinge acest obiectiv definind caracteristicile unui produs sau ai unui proces care respect caietul de sarcini;

controlul i pilotajul: mulimea de aciuni aplicate unui sistem dup informaiile care rezult din supravegherea sistemului i din anticiparea situaiilor care asigur, printr-o ntreinere permanent i un rspuns adaptat la diverse situaii, o funcionare a sistemului ct mai apropiat de cea normal definit prin valorile posibile i programul care rezult dintr-o planificare adecvat;

bibliotec: ajut la accesarea, organizarea i interpretarea informaiilor necesare ndeplinirii unei anumite sarcini;

consiliere: sintetizeaz i distribuie informaia aferent unei expertize de specialitate care este solicitat de ctre utilizator;

asisten general: preia anumite sarcini de rutin pentru a permite persoanei s se ocupe doar de aspectele importante ale muncii. Intr-un sistem real aceste funciuni de baz sunt adesea combinate ntre ele. Astfel funciile cele mai utilizate sunt: diagnostic/ntreinere (circa 45% din aplicaii), concepie i planificare (20%), interpretare (20%) i control/pilotaj/supraveghere (15%). Ultima funciune se afl n cretere constant, ea fiind frecvent asociat cu aceea de diagnostic i de planificare. Plecnd de la aceste funciuni se pot defini domeniile de aplicare ale sistemelor expert. Referitor la numrul de aplicaii, din punct de vedere cronologic, primele au aprut n domeniul medicinei i biologiei. Funciile utilizate sunt de diagnostic i de prescripii terapeutice. Diagnosticul tehnic i de ntreinere (cercetri privind cauzele penelor, incidentelor) a fcut obiectul a numeroase sisteme expert n domeniul informaticii, electronicii, geologiei i ingineriei. In domeniul marketingului funciile de audit i diagnostic, de previziune, experiment i simulare, de supraveghere a pieei, de control al activiilor de marketing, de concepie i inovaie sunt funcii ndeplinite de multe din proiectele de sisteme expert aflate n exploatare sau sunt n centrul preocuprilor elaboratorilor. In realizarea aplicaiilor n domeniul asistrii deciziilor, funciile de planificare, diagnostic i de simulare se pot combina. In domeniile planificrii i evalurii deciziilor strategice astfel de sisteme s-au elaborat deja. Funcia de interpretare a semnalelor a fost utilizat n chimie, biochimie, marketing iar n aplicaiile militare s-a folosit o combinaie a acesteia cu funcia de planificare. In domeniul nvrii aplicaiile se afl nc ntr-o faz incipient. In ceea ce privete controlul i conducerea sistemelor complexe exist tot mai multe aplicaii mai ales n informatic i inginerie.

2.4. Structura sistemelor expert Infrastructura general a unui sistem expert cuprinde urmtoarele elemente fundamentale (prezentate n figura 2.2): 1) Domeniul de activitate: sursa de furnizare a cunotinelor expertizate de ctre expertul uman fiind locul de unde provin problemele supuse spre rezolvare unui sistem expert.

2) Expertul uman: persoana, grupul de persoane capabile s transforme problema de rezolvat din zona expertizei n zona cunotinelor generale i de specialitate. Acest expert formalizeaz cunotinele ntr-o form neleas i acceptabil din punctul su de vedere. 3) Cogniticianul (inginerul de cunotine): are rolul analistului din sfera proiectrii sistemelor informatice, deci n particular ndeplinete sarcina de preluare i modelare conceptual a cunotinelor furnizate de ctre expertul uman, de o manier compatibil cu metodele de reprezentare a cunotinelor de ctre baza de cunotine a sistemului expert. 4) Modulul de transformare a cunotinelor: are rolul de conversie a cunotinelor din formatul de exprimare al cogniticianului n formatul intern de memorare specific suportului tehnic pe care va fi memorat baza de cunotine. Totodat acest modul asigur i interfaa de comunicare cu baza de date sau cu alte sisteme. Pe viitor, calculatoarele din generaia a cincea vor permite achiziia de cunotine n limbaj natural, ceea ce va duce la o dezvoltare rapid a sistemelor expert. 5) Baza de cunotine: conine obiectele lumii reale i relaiile dintre acestea selectate din domeniul abordat i transmise pe itinerariul expert-cogntician-modul de transformare a cunotinelor. Sunt mai multe metode de reprezentare a cunotinelor dintre care cele mai importante sunt: regulile de producie, reelele semantice i cadrele. Procesul de creare a bazei de cunotine care const n preluarea acestora de la expertul uman, modelarea de ctre cognitician n conformitate cu cerinele metodei de reprezentare, introducerea n baz i validare este destul de laborios i necesit o conlucrare permanent ntre cognitician i expert. Acest proces presupune foarte multe iteraii i teste n cursul crora nsui expertul uman poate fi pus n dificultate pentru argumentarea unor opiuni. Baza de cunotine este structural format din baza de fapte i baza de reguli. 6) Baza de fapte: conine datele unei probleme concrete care urmeaz s fie rezolvat (formularea problemei) precum i faptele rezultate n urma raionamentelor efectuate de motorul de inferen asupra bazei de cunotine. 7) Baza de reguli: conine regulile prin aplicarea crora, pornind de la faptele cunoscute, pot fi incluse n baza de fapte informaii noi denumite fapte deduse. In continuare se pot aplica din nou regulile rezultnd alte fapte noi pn n momentul n care se va formula concluzia sau scopul final. 8) Motorul de inferene: este elementul efectiv de prelucrare n sistemul expert care pornind de la fapte (datele de intrare ale problemei) activeaz cunotinele corespunztoare din baza de cunotine construind astfel raionamente care conduc la fapte noi. Acesta construiete un plan de rezolvare n funcie de specificul problemei, utiliznd cunotinele din domeniul respectiv. In urma aciunii motorului de inferene, baza de cunotine se mbogete fie prin adugarea unor elemente noi, fie prin modificarea celor existente. Motorul de inferene este un program care implementeaz algoritmii de raionament (deductiv, inductiv sau mixt) dar care este independent de baza de cunotine. 9) Modulul de verificare-explicare: are rolul de a prezenta ntr-o form larg accesibil (limbaj natural) justificarea raionamentelor efectuate de motorul

de inferene i totodat ntrebrile la care trebuie s rspund utilizatorul. Acest modul este util i expertului uman pentru verificarea coerenei bazei de cunotine. 10) Interfaa cu utilizatorul: realizeaz dialogul utilizatorului cu sistemul expert n sensul specificrii datelor de intrare i al furnizrii rezultatelor problemei de rezolvat printr-un sistem de ferestre, imagini, meniuri.

Adaptare dup: Nstase P., Zaharie D., Sisteme expert: teorie i aplicaii, Dual Tech, Bucureti, 1999

DOMENIU DE ACTIVITATE

EXPERT

COGNITICIAN

MODUL DE TRANSFORMARE A CUNOTINELOR

MOTOR DE INFERENE MODUL DE VERIFICARE - EXPLICARE

INTERFAA UTILIZATOR

UTILIZATOR

BAZA DE FAPTE BAZA DE REGULI

BAZA DE CUNOTINE

Fig. 2.2: Structura unui sistem expert

2.5. Metode de reprezentare a cunotinelor Capacitatea sistemelor expert de a furniza rezultate utile depinde de calitatea i volumul cunotinelor de care acesta dispune i pe care le poate folosi pentru efectuarea de raionamente. Simularea raionamentului uman de ctre sistemele expert prin raionamente artificiale este posibil datorit a doi factori eseniali:

reprezentarea cunotinelor; desfurarea de procese deductive.

Memorarea i utilizarea cunotinelor este posibil datorit dezvoltrii conceptului de structuri de cunotine similare cu structurile de date utilizate n sistemele informatice. Surprinderea exact a cunotinelor ntr-un format de reprezentare este condiionat de o serie de particulariti specifice cunotinelor precum:

Cunotinele pot fi certe sau incerte, fixe sau modificabile, complete sau incomplete, difereniere la care formalismul de reprezentare trebuie s rspund ct mai bine. Cunotinele referitoare la un anumit domeniu sunt n general incomplete deoarece fiind implicite pentru expertul uman sunt omise n reprezentarea pe calculator fiind dificil de transmis i formulat. Se impune astfel gsirea unor modaliti de reprezentare i de raionament n condiii de incertitudine.

Cunotinele sunt referitoare la clase sau grupuri de obiecte de natur material sau conceptual. Nu este exclus ca n cadrul acestora s existe elemente care fac excepie sau sunt chiar n contradicie cu proprietile clasei din care fac parte.

Cunotinele sunt variabile datorit modificrilor intervenite n domeniul refereniat. Cum multe dintre ele sunt n strns interdependen, schimbarea anumitor informaii poate antrena indirect actualizarea altor informaii devenite perimate prin modificarea celor dinti. Aceste schimbri pot fi extrem de diverse, ncepnd cu coninutul i terminnd cu nsi tipul informaiilor.

Cunotinele utilizate de ctre sistemele expert pot fi2:

Cunotine afirmative: date primare structurate ntr-o baz de fapte.

Ex: vnzri medii zilnice = X lei; Cunotine operatorii: sunt utilizate n interiorul regulilor pentru a

se simula un raionament sau un mod de aciune. Ex: dac aprovizionarea este ritmic i consumul este constant atunci mrimea stocurilor de siguran rmne nemodificat

2 Davidescu N.D., Arhitectura sistemelor expert, Editura didactic i pedagogic, Bucureti,

1997

Cunotine strategii de control: indic ordinea de aplicare a regulilor i modul de rezolvare al problemei.

Deosebirea dintre aceste tipuri de cunotine depinde de modelarea situaiei concrete i de specificul problemei de rezolvat. De multe ori regulile pot deveni fapte. Reprezentarea cunotinelor adaptat practic la nivelul sistemului expert depinde n mare parte de rezolvarea inteligent i eficient a problemei propuse.

2.5.1 Reprezentri bazate pe logica formal Dei logica a fost conceput pentru a putea modela raionamentul, ea este deosebit de utilizat i pentru reprezentarea cunotinelor. Formalismul logic este lipsit de ambiguitate i permite descrierea realitii prin formulri concise. Referitor la deducerea de noi informaii, ea se bazeaz pe reguli de inferen care pot fi tratate sintactic n calculator prin procese de unificare i filtraj. Formalismul logic permite reprezentarea cunotinelor sub form de3:

propoziii; predicate;

expresii de calcul logic. In felul acesta se dispune de un formalism care poate fi utilizat att

pentru reprezentarea cunotinelor ct i pentru efectuarea raionamentelor. Metodele de reprezentare specifice acestui tip sunt regulile de producie, cu sau fr variabile. Ele sunt frecvent utilizate n realizarea de sisteme expert nct au devenit aproape sinonime cu acest termen.

2.5.2. Elemente de logica propoziiilor Logica propoziiilor este definit ca un limbaj formal compus din4: alfabet, sintax, axiome i reguli de deducie. Alfabetul este constituit din urmtoarele simboluri:

propoziii: notate A, B, C; simboluri (conectori): ^( I),

v(SAU),(NU), (echivalena), (implicaia); paranteze: (,).

Propoziiile reprezint n logic aseriuni care pot fi adevrate sau false. Ex: O aciune are o valoare nominal. adevrat; Cota de pia este o mrime absolut. fals. Propoziiile pot fi elementare sau compuse. Propoziiile elementare sunt aseriuni simple ce descriu o parte a domeniului de referin. Propoziiile compuse se realizeaz prin mbinarea propoziilor simple prin intermediul conectorilor logici: I, SAU, NU. Conjuncia este propoziia compus prin

3 Nstase P., Zaharie D., Sisteme expert: teorie i aplicaii, Dual Tech, Bucureti, 1999

4 Davidescu N.D., Arhitectura sistemelor expert, Editura didactic i pedagogic, Bucureti,

1997

intermediul conectorului I, n timp ce disjuncia este o propoziie compus prin intermediul conectorului SAU. Adevrul propoziiilor compuse depinde numai de adevrul sau falsitatea propoziiilor care le compun, oricare ar fi coninutul concret al acestora. Ex: Dac A i B sunt 2 propoziii elementare, atunci adevrul propoziiilor compuse obinute pe baza lor se stabilete conform regulilor:

A I B este adevrat dac att A ct i B sunt adevrate; A SAU B este adevrat dac fie A, fie B, fie amndou sunt

adevrate; NU (A) este adevrat dac A este fals.

In cazul folosirii mai multor conectori, evaluarea se face n ordinea:

prioritate absolut are conectorul NU; I are prioritate fa de SAU.

Ordinea de evaluare ntr-o propoziie poate fi modificat cu ajutorul parantezelor. Parantezele pot fi suprimate cnd nu exist ambiguiti. De exemplu (A B) se mai poate scrie A B. Alturi de conectorii logici, propoziiile mai pot fi legate prin relaii de implicaie i echivalen.

implicaia are sensul dac A atunci B (A B) echivalena are sensul A dac i numai dac B (A B)

Sintaxa definete formule bine formate (f.b.f). Se spune c o formul este bine format dac ea este construit n conformitate cu regulile urmtoare:

propoziiile sunt formule bine formate; dac A i B sunt formule bine formate, atunci expresiile

urmtoare sunt de asemenea formule bine formate: (A I B), (A SAU B), NU (A), (A B).

Ex: (A B) C este o f.b.f, ns (A B) nu este o f.b.f.

Axiomele care fixeaz regulile de demonstrare a teoremelor din acest limbaj sunt5:

(1) A (B A)

(2) (A B) ((A (B C)) (A C))

(3) A (B (A ^ B))

(4) A ^ B A ; A ^ B B

(5) A A v B ; B A v B

(6) (A C) ((B C) ((A v B) C))

(7) (A B) ((A B) A)

(8) (A) A

5 Benchimol G., Levine P., Pomerol J. C., Sisteme expert n ntreprindere, Editura tehnic,

Bucureti, 1993

O formul a limbajului formal de mai jos este adevrat dac ea coincide cu o axiom sau sau dac ea poate fi demonstrat plecnd de la axiome cu ajutorul unei reguli de deducie care este unic, numit modus ponens sau regul de separare: Dac A este adevrat i dac (A B) este adevrat, atunci B este adevrat. In logica formal calea cea mai important de a deduce noi propoziii o constituie silogismele.

Un silogism utilizeaz implicaia ( ) pentru a deduce o concluzie. Acest tip de silogism se aplic n sistemele expert, ntr-o variant mai restrictiv, sub forma regulilor de producie. Sistemele expert comercializate funcioneaz numai pe principiile modus ponens. Modus ponens este orientat de concluzia pe care vrem s o obinem. Aceasta ne trimite la expertul sau utilizatorul care trebuie s tie ce vrea. Altfel spus, un sistem expert este totdeauna specializat i orientat.

Raionamentul prin absurd se exprim prin egalitatea: (A B) = ((NU B) (NU A)), care arat c NU(B) i A trebuie s

conduc la o contradicie. Altfel exprimat, aceasta revine la a spune c dac (A B) este adevrat i dac B este fals, atunci A este fals. Acest mod de

raionament se numete modus tollens. O formul care s-a obinut plecnd de la axiome i de la regula de

deducie este o formul adevrat. Nu este uor de artat cu ajutorul acestei metode c o formul este adevrat. Se poate construi pentru toate cazurile o tabel de adevr pentru fiecare conector. Tabelul 2.1 conine toate valorile de adevrat sau fals ale propoziiilor NU(A), A SI B, A SAU B, A B corespunztoare valorilor de adevrat sau fals atribuite propoziiilor A i B.

Propoziia A

Propoziia B

Negaia NU(A)

Conjuncia A SI B

Disjuncia A SAU B

Inferena

A B

adevrat adevrat fals adevrat adevrat adevrat adevrat fals fals fals adevrat fals fals adevrat adevrat fals adevrat adevrat fals fals adevrat fals fals adevrat

Tabelul 2.1.: Tabela de adevr

Utiliznd principiul tabelei de adevr se poate verifica uor c o formul este adevrat. Aceasta se face mult mai uor prin utilizarea algebrei Boole care traduce n limbaj algebric operaiile care corespund conectorilor amintii mai sus.

Alturi de silogism ca instrument fundamental de inferen, logica propoziiilor

ofer i o serie de relaii de echivalen ( ), utile pentru a transforma propoziiile n scopul simplificrii evalurii lor (tabelul 2.2.).

Relaia de echivalen Coninutul relaiei simetria A SAU B = B SAU A

A SAU B = B SAU A

reversibilitatea NU (NU A) = A asociativitatea (A SAU B) SAU C = A SAU (B SAU C)

(A I B) I C = A I (B I C) distributivitatea A SAU (B I C) = (A SAU B) I (A SAU C)

A I (B SAU C) = (A I B) SAU (A I C) legile lui Morgan NU (A SAU B) = (NU A) I (NU B)

NU (A I B) = (NU A) SAU (NU B) Tabelul 2.2.: Coninutul relaiilor de echivalen

2.5.3. Elemente de logica predicatelor Logica predicatelor asigur descompunerea propoziiilor elementare n componentele sale. De exemplu din propoziia Cota de pia este n scdere, prin ignorarea subiectului se deduce formula este n scdere. Prin utilizarea spaiului liber cu alte valori se pot obine propoziii adevrate sau false. Aceste expresii cu un singur element sunt predicate. Expresiile n care 2 sau mai multe

elemente sunt libere se numesc relaii. Ex: A este reprezentat de B A este n relaie contractual cu B A este n cooperare tehnologic cu B

Se poate scrie ntr-o form sintetic c A este n relaia R cu B, adic: A R B n care predicatele este reprezentat de R, este n relaie contractual cu, este n cooperare tehnologic cu sunt substituite prin variabila R. Reprezentarea cunotinelor se poate face n dou feluri:

prin logica propoziiilor de ordinul nti : utilizarea variabilelor n declararea faptelor i regulilor este admis numai pentru subiecte;

prin logica propoziiilor de ordinul doi: utilizarea variabilelor pentru declararea faptelor i regulilor este admis pentru subiecte i predicate.

Logica propoziiilor de ordinul nti poate fi considerat un limbaj la fel ca logica propoziiilor. Prin extensia logicii propoziiilor se poate defini domeniul de calcul al predicatelor. Astfel pornind de la limbajul definit n paragraful precedent se mai pot aduga la alfabet urmtoarele elemente:

constante: a, b, c, . . . variabile: x, y, z, . . . predicatele: P, Q, R, . . . simbolurile: (universalitate: pentru orice valori),

(existen: pentru cel puin o valoare)

virgula (care se adaug la paranteze). Fiecrui simbol al predicatului i se asociaz o pondere n (ce poate fi un numr

ntreg pozitiv sau nul). Pentru a interpreta calculul predicatelor trebuie s considerm c constantele sunt elementele unui domeniu de interpretare D. Vom numi asignarea variabilei X ca fiind orice valoare pe care aceasta o poate lua n domeniul D.

Un predicat de pondere n (n>0) este o funcie definit n domeniul Dn cu valori n mulimea {adevrat, fals}.

Un predicat este deci adevrat sau fals n funcie de valorile argumentelor sale.

Un predicat de pondere 0 este o propoziie adevrat sau fals. Sintaxa acestui limbaj este definit prin aplicarea urmtoarelor reguli: Constantele i variabilele sunt argumente. Formulele bine formate ale acestui limbaj (nchise) sunt definite

inductiv astfel: Dac P este un predicat de pondere n i dac t1, . . ., tn sunt n argumente Atunci P(t1, . . ., tn) este o formul (atomic sau atom); Dac A i B sunt formule bine formate

Atunci (A I B), (A SAU B), NU (A), (A B) sunt formule bine formate.

La axiomele logicii propoziiilor se mai adaug axiomele: - Axioma de specializare universal: ( x, P(x)) P(a) care afirm

c dac pentru toi x proprietatea P(x) este adevrat, atunci P(a) este adevrat pentru toi cei care aparin lui D.

- Axioma de generalizare existenial: P(a) ( x, P(x)) care exprim faptul c dac exist un element a din domeniul de interpretare astfel ca P(a) s fie adevrat, atunci exist x astfel ca P(x) s fie adevrat.

2.5.4. Regulile de producie Regulile de producie constituie una dintre primele modaliti de reprezentare a cunotinelor utilizate n realizarea de sisteme expert fiind bazate pe logica propoziiilor n care faptele i regulile sunt entiti constante (invariabile). Datorit limitrilor inerente unei asemenea soluii s-a trecut la o alt modalitate de reprezentare bazat pe logica predicatelor n care faptele i regulile pot include entiti generice, ceea ce le confer un grad mult mai ridicat de generalitate. Deoarece entitile generice sunt specificate prin intermediul variabilelor, acest metod de reprezentare este denumit reguli de producie cu variabile.

Un sistem de producie este un sistem n care regulile de producie sunt predefinite i permit generarea de elemente noi. De exemplu regulile

gramaticale dintr-un limbaj indic modul cum pot fi construite corect frazele plecnd de la cuvinte.

Regulile de producie care vor fi analizate sunt reguli de aciune ele permind fie s se acioneze, fie s se mbogeasc informaia nainte de a se aciona. Reprezentarea cunotinelor prin reguli de producie se face prin dou tipuri de structuri: faptele i regulile. Faptele constituie informaii elementare prin care se asigur descrierea unor detalii privitoare la un domeniu de referin. Totalitatea faptelor reprezentate ntr-un sistem expert constituie baza de fapte. Faptele sunt reprezentate practic prin propoziii:

Ex: Rata inflaiei este ridicat Atunci Stocurile de materiale cresc.

Spre deosebire de aplicaiile informatice tradiionale, un sistem expert construiete soluia unei probleme printr-o nlnuire de procese deductive. Faptele singure nu permit ns deducerea de noi cunotine. Regulile specific acele legturi dintre fapte, pornind de la care se pot face deducii. Regulile asigur utilizarea unor cunotine operatorii prin intermediul crora se simuleaz un raionament sau un mod de aciune. Regula este interpretat la nivelul unui sistem expert astfel: Dac faptele specificate drept premise sunt verificate prin intermediul bazei de fapte, atunci i faptele coninute n concluzia regulii sunt adevrate i vor fi adugate n baza de fapte. Formatul general al regulii este:

Dac (condiie) premise, atunci concluzie (aciuni). Ex: R1: Dac rata inflaiei este ridicat, atunci preul produselor finite crete.

Premisele unei reguli pot fi formate i din mai multe fapte diferite, legate prin conectorii logici I, SAU, NU:

Ex: R2: Dac concurena este slab I Cifra de afaceri crete Atunci stocurile de materiale cresc

Concurena este slab Rata inflaiei este ridicat Cifra de afaceri crete

Dac Concurena este slab

Si Cifra de afaceri crete Atunci stocurile de materiale

cresc

stocurile de materiale cresc

Fapte cunoscute

Fapt dedus

Regula 2

Fig. 2.3.: Deducerea de noi fapte cu ajutorul regulilor

Regulile sunt nregistrate ntr-o ordine aleatoare n baza de reguli. Regulile nmagazineaz cunotine cu aplicabilitate relativ general. Rolul de a descrie problema de rezolvat revine faptelor. Cum regulile sunt activate pe baza faptelor cunoscute, calitatea procesului de raionament este nemijlocit influenat de msura n care sunt disponibile toate faptele relevante. Aadar una din cerinele eseniale la care trebuie s rspund baza de fapte este de a reflecta ct mai fidel realitatea i de a urmri promt modificrile intervenite n acesta. In funcie de domeniul concret n care se utilizeaz i de condiiile de exploatare, faptele pot fi introduse ntr-un sistem expert prin una din cile urmtoare:

prin tastare de la terminal, naintea declanrii procesului deductiv;

n cursul procesului deductiv, prin chestionarea utilizatorului; prin consultarea unei baze de date proprii; prin preluare direct de la diveri senzori.

Nu toate faptele sunt la fel de stabile. Unele dintre ele pot reflecta concepte mai generale, trsturi sau configuraii structurale definitorii i rmn neschimbate sau sufer foarte rar modificri. Aceste fapte care descriu fondul general (comun) de cunotine aferente domeniului de expertiz, sunt denumite permanente. Faptele ce definesc problema de rezolvat i contextul specific al acesteia au caracter temporar, fiind pstrate n sistem numai pn la terminarea tratrii acesteia. In aceeai situaie se afl i faptele noi, deduse n cursul proceselor de inferen prin activarea regulilor, care constituie cunotine aferente contextului specific al problemei de rezolvat. i ntr-un caz i n cellalt, acestea sunt fapte temporare.

2.5.5. Reguli de producie cu variabile Regulile de producie cu variabile asigur o form general de exprimare, o manier de a putea aplica aceste reguli asupra unui grup de fapte. Acest caracter de generalitate este asigurat prin utilizarea variabilelor la descrierea regulilor de producie. Considernd un grup de asemenea expresii i un ansamblu de elemente care formeaz un domeniu de interpretare, fiecare expresie n care variabilele au fost substituite cu valori aparinnd domeniului de interpretare devine o propoziie care poate fi evaluat ca adevrat sau fals. Fiecare variabil are caracter local, fiind operant numai n cadrul regulei n care este prezentat.

Exemplu: Variabilele care apar ntr-o regul sau ntr-un fapt iniial sunt considerate implicit universal cuantificate, iar variabilele care apar n faptele de stabilit (obiectiv sau scop) sunt considerate implicit existenial cuantificate. Acesta nseamn c pentru fiecare variabil, faptele de stabilit nu trebuie deduse pentru toate elementele din domeniul de interpretare, ci pentru cel puin unul dintre ele. Rezolvarea problemelor de deducie implicnd variabile trece ntotdeauna prin cutarea de substituii adecvate. Una din modalitile de identificare a substituiilor o reprezint unificarea ce aparine clasei metodelor de filtraj .

3.1. Sistemele expert i decizia n marketing Complexitatea problemelor ntlnite i importana cunotinelor acumulate referitoare la comportamentul de cumprare precum i eficiena diferitelor componente ale mixului de marketing au condus la dezvoltarea unor puternice instrumente decizionale. Diversificarea informaticii a fcut ca aceste instrumente s ia astzi forma sistemelor inteligente de diagnoz, analiz i de asistare a deciziilor de marketing. Astfel de sisteme au aprut sub forma logicii interactive. Ele permit utilizatorului ca plecnd de la faptele de care dispune s poat obine o sintez integrnd cunotinele din domeniu, adaptate nevoilor sale imediate i direct utilizabile la sfritul deciziei. Posibilitile de nvare pe care le prezint aceste sisteme n special prin memorarea situaiilor ntlnite i a soluiilor studiate au dus la apariia unui nou mediu decizional. Exist mai multe moduri de reprezentare a cunotinelor ntr-un sistem inteligent dintre care dou au reinut mai mult atenia n literatura de specialitate. O prim familie de sisteme inteligente se bazeaz pe o reprezentare analitic a cunotinelor. Ele se exprim sub forma unuia sau mai multor

Dac X lucreaz la compartimentul marketing I Z conduce compartimentul marketing Atunci Z este eful lui X

Dac persoana_1 lucreaz la loc_de_munc I persoana_2 conduce loc_de_munc Atunci persoana_2 este eful persoanei_1

Dac Y lucreaz la compartimentul marketing I Z conduce compartimentul marketing Atunci Z este eful lui Y

Fig. 2.4.: Generalizarea regulilor cu ajutorul variabilelor

modele matematice unde parametrii sunt specificai statistic. Aceste modele se utilizeaz n cadrul algoritmilor pentru gsirea unei soluii la o problem ce a mai fost ntlnit. Sistemele interactive de asistare a deciziilor (SIAD) dup cum mai sunt cunoscute) ilustreaz aceast concepie. O serie de sisteme de acest tip sunt n prezent disponibile n sfera marketingului. O a doua familie de sisteme inteligente se bazeaz pe reprezentarea euristic a cunotinelor. Sistemele expert de marketing ilustraz aceast abordare. Ele integreaz datele existente i judecile subiective ntr-un raionament simbolic i numeric n vederea rezolvrii unui ansamblu de probleme interdependente. Pe parcursul execuiei sistemul interacioneaz permanent cu utilizatorul cruia i explic concluziile la care ajunge. Sistemul solicit informaii complementare care i permit elaborarea i mbuntirea raionamentului su. n prezent exist doar numr destul de mare de sisteme expert de marketing i prezentm , cu titlu de exemplu, produse reprezentative sau care au fost ntre primele ncercri de proiectare i realizare de sisteme exert de marketing i anume6:

Sistemul XCON produs de ctre Digital Equipment Corporation (DEC) i Universitatea Carnegie Mellon a avut ca obiectiv acordarea de consultan la configurarea calculatoarelor VAX-11/780 plecnd de la cerinele unui client potenial.

Recent a fost creat o variant mbuntit XSELL folosit n domeniul activitilor comerciale ce permite clientului s-i defineasc clar cerinele iar pe baza acestora stabilete preul configuraiei solicitate. Sistemul ADCAD (Advertising Communication Approach Designer)

este un prototip de sistem expert n domeniul comunicrii. Conine circa 200 reguli de producie fiind utilizat n scopul asistrii decidentului n evaluarea mesajelor publicitare i alegerii unei anumite strategii.

Sistemul PROMOTER utilizeaz un ansamblu de date precum termenele de livrare, ieirile din depozit pentru a furniza un model de comportament al pieii. Baza de cunotine conine analizele efectuate n 70 de campanii promoionale pentru produsele de larg consum. El poate evalua ceea ce s-ar ntmpla n cazul lipsei campaniei publicitare oferind managerului o baz solid de luare a deciziilor.

Sistemul MARKETING EDGE este utilizat n vederea elaborrii unei strategii ajutnd decidentul n selectarea pieelor, identificarea nevoilor consumatorilor i stabilirea preurilor.

6 Ernst C., Les systemes experts de gestion: banque, finance, marketing, Editura Eyrolles Paris,

1988

Sistemul MABEL este folosit n domeniul utilajelor i echipamentelor grele avnd ca obiect prospectarea pieei, alegerea mijloacelor publicitare i evalurii rezultatelor trgurilor i expoziiilor.

Sistemul DETECTOR produs de firma Novaction este utilizat n domeniul lansrii produselor noi de larg consum. Se bazeaz pe un mecanism de inferen bayesian i poate oferi un prim diagnostic asupra anselor de succes i al potenialului economic al proiectelor de concepie i dezvoltare a produselor noi pe pieele internaionale.

3.2. Domeniile de utilizare a sistemelor expert n marketing

Sistemele inteligente de asistare a deciziei apar n prezent ca mijloace de cretere a eficienei activitilor economice. Sistemele expert ar putea nlocui circa 60% din activitile de asisten n servicii de marketing. Creterea gradului de automatizare n culegerea datelor privind comportamentul consumatorilor au condus la o cretere exponenial a volumului de informaii disponibile. Sistemele expert sunt performante datorit raionamentelor efectuate i nu datorit unei simple succesiuni de calcule. Intr-un astfel de context, sistemele expert pot ajuta decidentul n probleme precum:

evidenierea factorilor importani; argumentarea deciziilor luate; mbuntirea cunotinelor proprii n domeniu prin consultarea

altor baze de date; transferarea cunotinelor proprii sub forma bazelor de

cunotine sau a diagnosticelor.

In scopul dezvoltrii unui sistem expert este necesar studierea carcteristicilor problemei pe baza unor criterii precum:

importana factorilor calitativi n procesul de evaluare i decizie; existena experilor ce dein performane recunoscute i care pot

fi transmise; necesitatea colaborrii decidentului n diferite etape ale rezolvrii

problemei. In tabelul 3.1. sunt prezentate cteva domenii ale marketingului care sunt favorabile dezvoltrii de sisteme expert.

Proces calitativ

Existena experilor

Colaborarea decidentului

Analiza structurii pieelor + + + + Segmentarea pieelor i alegerea obiectivelor

+ + + + + +

Conducerea activitilor de cercetare - dezvoltare

+ + + + + +

Definirea ofertei + + + +

Studiul poziiei pe pia + + + + + + Studiul prelansrii produselor + + + + + Strategia lansrii produselor + + + + + + + + Analiza mixului de marketing

Produs

Pre Distribuie Promovare

+ + + +

+ + + + +

+ + + +

+ + + +

+ + + + + + + + + + + + +

Strategii defensive + + + + + + +

Politica investiional + + + + +

Tabelul 3.1: Domenii de marketing favorabile dezvoltrii de sisteme expert Sursa: Ernst C., Les systemes experts de gestion: banque, finance, marketing, Editura Eyrolles Paris, 1988

Not: Semnificaia simbolurilor este urmtoarea: + - nefavorabil + + - favorabil + + + - foarte favorabil Domeniul de aplicare al sistemelor expert se poate lrgi considerabil n cazul unei abordri plurisectoriale a marketingului: produse industriale, servicii, evoluia ctorva tehnici de comercializare precum marketingul direct, vnzrile prin coresponden, etc. Numeroase oportuniti de dezvoltare exist n domenii cum ar fi:

definirea i evaluarea ofertelor n marketingul industrial; diagnosticarea i mbuntirea performanelor n domeniul

serviciilor;

controlul eficienei aciunilor de marketing direct; adaptarea ofertei la cerinele cumprtorului n vnzarea la

distan.

In utilizarea sistemelor expert exist o serie de probleme legate de validitate i fiabilitate. Construirea, evaluarea i actualizarea bazelor de cunotine ridic multe probleme practice legate mai ales de faptul c ele trebuie s acopere un cmp de expertiz foarte complex prezentnd n cazul deciziilor de marketing un numr nelimitat de posibiliti de combinare.

Pe de alt parte nivelul tehnicii de calcul existent impune o serie de constrngeri la nivelul mecanismelor de inferen ceea ce conduce la o nereflectare fidel a proceselor reale de decizie. Prin urmare dezvoltarea, validarea i utilizarea sistemelor expert n domeniul marketingului trebuie fcut cu precauie i n permanent colaborare cu experii umani. Deciziile de marketing au fcut obiectul a numeroase cercetri viznd mai bun evaluare a consecinelor i reducerea riscurilor. Pe parcursul ultimelor decenii acest efort s-a concretizat ntr-un numr de sisteme de asistare a deciziei orientate spre:

analiza datelor disponibile i exprimarea lor ntr-o form sintetic (orientare spre date);

identificarea relaiilor cauzale i evaluarea lor econometric (orientare spre model);

dezvoltarea de modele ce rezolv anumite elemente ale mixului de marketing (orientare spre problem);

stocarea i transferul de experien (orientare spre decizie).

Achiziionarea, memorarea, adaptarea i punerea n valoare a cunotinelor de care dispun decidenii la nivelul reaciilor pieei, comportamentului consumatorilor, reacia diferitelor elemente ale mixului de marketing sunt principala responsabilitate a compartimentului de marketing. In acest context rolul sistemelor expert va crete deoarece ele sunt un mediu operaional de mbogire i de punere n valoare a unei resurse rare: competena.

3.3. Utilizarea sistemelor expert n domeniul politicii de pre

Componenta cea mai important a unui sistem expert este baza sa de cunotine. Dup Waterman [1986] cunotinele unui sistem expert se pot dobndi n doua moduri:

metoda observaional: prin analiza lucrrilor de specialitate, exemplelor i

a studiilor de caz. In acest fel numai o parte limitat a problemei este analizat ceea ce face ca alte surse poteniale de informaii s fie ignorate. Chiar i astfel aceast abordare ofer surse de cunotine accesibile i uor de codificat sub forma regulilor de decizie pe baza crora se pot dezvolta sisteme expert n domeniul industriei.

metoda intuitiv: n care deciziile se iau pe baza analizei experilor care

furnizeaz un set de reguli euristice. Problema n acest caz este modul n care expertul uman poate descrie cunotinele sale ntr-un mod uor de neles. In practic muli experi iau deciziile pe baza intuiiei, fiindu-le dificil sau chiar imposibil s explice modul n care au acionat.

Obiectivul este identificarea unui set de reguli de determinare a preurilor care pot fi adugate bazei de cunotine a unui sistem expert de marketing n vederea mbuntirii performanelor acestuia. La baza stabilirii acestor reguli sunt lucrri din domeniul marketingului precum Managementul marketingului de P. Kotler i Luarea deciziilor n marketing de D.W Cravens, G.E Hill i R.B Woodruff. Primul pas n dezvoltarea regulilor de decizie este identificarea unui numr de condiii sau de situaii pe care le ntlnete un manager de marketing. Pasul urmtor este identificarea i reinerea din setul de informaii a acelor fapte i aciuni care se potrivesc cel mai bine situaiei n care se afl respectivul decident. Regulile care se suprapun vor fi combinate, informaiile redundante se vor elimina, termenii ambugui fiind nlocuii de echivalentul lor cert. Regulile extrase ca rezultat sunt independente ntre ele i astfel este posibil reprezentarea lor ntr-un singur modul n cadrul sistemului expert. Regulile vor fi reprezentate n baza de cunotine a sistemului utiliznd un limbaj formal. Cnd programul este rulat, utilizatorul va rspunde unui numr de ntrebri pe baza crora sistemul i va selecta regulile cele mai apropiate din baza de cunotine i va putea face o recomandare. Tabelul 3.2 prezint 5 reguli extrase din lucrrile mai sus menionate.

Regula Condiia Aciunea 1 Obiectivul este meninerea cotei de pia

sau produsul nu are caracteristici de difereniere sau cererea este elastic

Menine preul produsului la acelai nivel cu cel al concurenei

2 Exist o limitare de cost i este necesar o rat a profitului de x %

Pre = Cost * (1+ x/100)

3 Managerul vrea s creasc cota de pia i clienii poteniali apreciaz valoarea produsului ca fiind PP, mai mare dect preul concurenei PC

Pre = PC + (PP-PC) * 0.618

4 Obiectivul managerului este maximizarea profitului curent i se cunoate funcia cererii pentru firm

Pre = preul care maximizeaz funcia profitului curent

5 Firma are clieni foarte fideli Se menine preul nemodificat Tabelul 3.2: Extragerea regulilor de determinare a preurilor Sursa: Tse A., Pricing Decision Rules for an Expert System, Marketing Bulletin, 1990 Exemplu de dialog ntre utilizator i sistem: Sistem> Care este obiectivul dvs. de marketing? Alegei una dintre variantele urmtoare:

1) Meninerea cotei de pia 2) Creterea cotei de pia 3) Limitare de cost 4) Maximizarea profitului curent 5) Lrgirea gamei de produse

Utilizator> 3

(Deoarece rspunsul utilizatorului la prima ntrebare este 3, sistemul va selecta regula 2 din tabel i va ntreba utilizatorul asupra valorii ratei profitului) Sistem> Care este rata profitului? Utilizator> 25%

(In scopul determinrii preului optim pentru produs, sistemul va cuta n subsistemul de contabilitate costul produsului i gsete valoarea 100 u.m. Pe baza formulei corespunztoare specificat n partea de aciune a regulii 2 sistemul va recomanda preul) Sistem> Preul produsului este: 125 u.m. In practic situaia este mai complex datorit numrului mult mai mare de reguli de decizie. Dei regulile sunt concepute ct mai independente ntre ele, ordinea acestora n baza de cunotine precum i interaciunile neprevzute dintre ele pot conduce la rezultate neateptate. In plus, trebuie s existe un numr de interfee ntre diferitele subsisteme i modulul central. In cazul n care anumite date sunt frecvent solicitate va exista o interfa ntre sistemul central i subsistemul de calcul pentru accesarea mai rapid a datelor. Sistemul trebuie s fie capabil s rspund la ntrebri de tipul cum? i de ce? pentru a fi neles de ctre utilizator. Toate aceste cerine impun un efort considerabil de programare i concepere n realizarea sistemului expert. Exist o serie de limitri n utilizarea metodei observaionale prin analiza lucrrilor de specialitate i a studiilor de caz i anume7: Prima limitare se refer la faptul c setul de reguli propus este valabil pentru determinarea preurilor n situaii generale. Fiecare sistem economic naional este format dintr-un numr de industrii, fiecare fiind caracterizat de probleme i decizii specifice. Nu este posibil astfel aplicarea unui set general de reguli de determinare a preurilor fr a ine seama de specificul fiecrui domeniu. A doua limitare apare datorit faptului c n situaiile de decizie reale din marketing intuiia joac adeseori un rol mai important dect aciunile deduse strict pe baza unor strategii teoretice desprinse din lucrrile de specialitate. A treia limitare este aceea c multe dintre regulile menionate n cri nu sunt aplicate intr-un context bine delimitat. Spre exemplu regula 5 care afirm c firmele ce au o clientel foarte fidel trebuie s-i menin preul neschimbat este propus fr efectuarea unei cercetri prealabile. De asemenea multe dintre reguli sunt ambigui, termenul de fidel utilizat n regula 5 neavnd un sens bine explicitat. A patra limitare este datorat subiectivitii persoanelor care selecteaz regulile ce provin de la o aceeai surs (lucrare). In ciuda acestor limitri, regulile obinute pe baza lucrrilor de specialitate din domeniul marketingului ofer un punct de plecare n fundamentarea procesului decizional la nivelul ntreprinderilor industriale.

7 TSE A., Pricing Decision Rules for an Expert System, Marketing Bulletin, 1990

3.4. Structurarea cunotinelor de marketing pe baza metodei analizei ierarhice

3.4.1 Prezentarea metodei analizei ierarhice In cele ce urmeaz va fi prezentat utilizarea sistemului Expert Choice n domeniul dezvoltrii i evalurii produselor noi. Acest program este un generator de modele decizionale avnd la baz metoda analizei ierarhice. Prin posibilitile de acumulare a experienelor (sub forma arborelui de decizie), de transfer a acestora i prin facilitile de simulare disponibile, Expert Choice se afl la frontiera dintre sistemele bazate pe o reprezentare analitic a cunotinelor i sistemele expert bazate pe reprezentrile euristice. Pentru nelegerea fenomenelor economice legate de distibuia unui nou produs, eficiena publicitii asupra vnzrilor, decidentul va utiliza modele normative. Acestea au ca obiect stabilirea de reguli care s descrie mecanismul de funcionare al pieei. Totui complexitatea deciziilor poate constitui un impediment major mai ales n cazul lipsei anumitor cunotine (informaii). In acest situaie este necesar o metod de structurare a cunotinelor care s permit rezolvarea logic a problemei i care s fie suficient de flexibil pentru a se adapta diferitelor contexte decizionale. Metoda analizei ierarhice urmrete rezolvarea problemelor complexe n trei etape:

identificarea problemei;

analiza problemei;

sinteza.

Identificarea problemei const n stabilirea obiectului cercetrii respective. Analiza const n descompunerea problemei pentru stabilirea dimensiunilor elementare ce caracterizeaz fenomenul studiat. Este un proces natural al raionamentului uman, realitatea fiind neleas plecnd de la dimensiunile fundamentale care o compun. Descompunerea ierarhic const n reprezentarea problemei sub forma unei structuri arborescente inversate unde radcina este fie scopul ce trebuie atins, fie problema ce trebuie rezolvat.

In figura 3.1 este prezentat descompunerea ierarhic a unei probleme ce privete definirea unei strategii de marketing.

Sursa: Ernst C., Les systemes experts de gestion: banque, finance, marketing, Editura Eyrolles Paris, 1988

Metoda analitic propus introduce conceptul de ierarhizare a analizei fiind vorba nu de identificarea ansamblului dimensiunilor care intervin ntr-o problem, ci de determinarea nivelului lor ierarhic. Anumite probleme nu pot fi reprezentate dect cu ajutorul structurilor ierarhice multinivel. Anumite criterii sunt fundamentale n procesul decizional fiind situate pe primul nivel, dup cum alte criterii nu intervin dect la dimensiunile elementare ale ultimului nivel. Ponderarea parametrilor: Analiza problemei a permis reprezentarea sub forma unei structuri arborescente ierarhizate. Criteriile situate pe acelai nivel ierarhic au importane diferite. In mod absolut ponderarea acestor criterii revine la a cere decidentului s acorde fiecrui criteriu de pe acelai nivel ierarhic o not cuprins ntre 0 i 100. Acest metod prezint avantajul simplitii n utilizare ns oblig decidentul s judece n mod absolut un element. In practic cunotinele nu sunt niciodat poziionate pe o scar absolut, ci pe una relativ. Astfel acest faz de ponderare poate fi nlocuit printr-o serie de comparaii relative ntre perechi. Exist dou avantaje principale: - evaluarea mai fidel a realitii de ctre decident;

Problema complex

Succesul strategiei de marketing a ntreprinderii

Principalele

obiective Cota de

pia Nivelul

profitului

Creterea vnzrilor

Notorietatea

Reducerea preului

produsului A

Extinderea gamei

sortimentale a

produsului B

Promovarea vnzrilor

produsului C

Creterea bugetului

pentru publicitate

Aciuni Patrunderea pe o nou

pia

Fig. 3.1: Descompunerea strategiei de marketing

- permite msurarea coerenei decidentului i structurarea modelului. De fapt este vorba de o extindere a noiunii clasice de msur aplicat pe o scar de utilitate n sens microeconomic. Atunci cnd utilitatea este un pre, scara se identific cu o scar a preurilor de pornire. Avantajul acestei metode apare din faptul c n majoritatea cazurilor utilitatea perceput are un caracter subiectiv fiind asemntoare gndirii manageriale. Aceast subiectivitate numit dup caz experien sau intuiie i care conine toat bogia raionamentului uman este astfel integrat n model conform unui proces de structurare echivalent. In acest fel proiectantul modelului va pondera pas cu pas structura arborescent. Volumul total de informaii rezultante este de obicei mult mai mare dect numrul maxim de canale informaionale pe care persoana decident le poate folosi simultan. Sinteza Fazele precedente au permis reprezentarea problemei decizionale. Ultima etap const n a sintetiza toate informaiile identificate i de a le integra n model. Aceast sintez se va face calculnd pentru fiecare soluie posibil identificat un punctaj global proporional cu capacitatea de rezolvare a problemei considerate. In tabelul 3.3 este prezentat sinteza stategiei de marketing a unei ntreprinderi.

Evaluarea produselor

Nivel 1 Nivel 2 Nivel 3

Strategia de marketing a ntreprinderii (1.00)

Cota de pia = 0.35 Prod. C = 0.15 Prod. A = 0.18 Prod. B = 0.02

Nivelul profitului = 0.40 Prod. A = 0.20 Prod. C = 0.15 Prod. B = 0.05

Creterea vnzrilor = 0.15 Prod. B = 0.07 Prod. A = 0.05 Prod. C = 0.03

Notorietatea = 0.10 Prod. A = 0.05 Prod. B = 0.03 Prod. C = 0.02

Tabelul 3.3: Evaluarea celor 3 tipuri de produse ale ntreprinderii

Sinteza definirii strategiei de marketing se concretizeaz n prioritatea acordat celor 3 tipuri de produse A,B,C: Produsul A: 0.48 (48%) Produsul C: 0.35 (35%) Produsul B: 0.17 (17%)

3.4.2. Validarea modelului conceptual In procesul de reducere a realitii la cteva elemente fundamentale este necesar testarea capacitii modelului de a reprezenta corect problema pentru care a fost creat. Aceast verificare are loc la dou nivele:

validarea modelului privind definirea structurii lui; estimarea riscului aplicrii modelului.

Primul aspect se refer la calculele de coeren care nsoesc fiecare scar de ponderare definit. Al doilea aspect include analiza de sensibilitate prin: 1) Msurarea coerenei modelului Ideea ce st la baza acestui aspect se refer la reprezentarea unei probleme ntr-un sistem ierarhizat de axe ortogonale. Pot apare dou probleme:

la un anumit nivel al structurii definite axele nu sunt ortogonale (dou criterii ale aceluiai nivel sunt interdependente);

ax a fost omis (un anumit criteriu nu a fost luat n discuie). In ambele cazuri rezutatul la nivel practic este introducerea unei distorsiuni n raionamentul pe care utilizatorul l va defini. Pentru a evalua acest stare de fapt analiza procesului ierarhic permite definirea unui coeficient de coeren care va exprima msura n care raionamentele respective nu sunt contradictorii. Spre exemplu ntr-un context logic dac A este preferat fa de B i B fa de C, atunci A va fi preferat fa de C. Altfel raionamentul nu este coerent. In definirea unui model decizional incoerena poate avea cauze precum:

greeal de atenie n momentul elaborrii raionamentului (se elimin uor);

explicaia se gsete chiar n structura modelului. Coeficientul de coeren indic utilizarea unei caracteristici de evaluare care nu a fost definit explicit n model. Se impune restructurarea modelului pentru ca acesta s reprezinte corect realitatea. 2) Grafurile de sensibilitate Al doilea aspect fundamental al unei metode de asistare a deciziei const n msurarea riscului care poate fi:

-o eroare n ponderea atribuit unui anumit criteriu; evoluie conjunctural.

Reprezentarea unei probleme de decizie este limitat datorit caracterului static al acesteia. Modelarea unei situaii reale se face printr-o structur arborescent ale crei ponderi au fost fixate de la nceput. In practic exist o dimensiune dinamic a realitii (aspectul temporal i conjunctural). Fiecare graf de sensibilitate msoar impactul asupra rezultatului final n urma modificrii ponderiii atribuite fiecrui criteriu considerat ntr-un domeniu de valori posibile. Aceste grafuri permit evidenierea criteriilor importante i a criteriilor nesemnificative care nu conduc la riscuri de eroare n decizia global.

Aceste instrumente sunt foarte utile n luarea unei decizii manageriale oferind posibilitatea de a msura stabilitatea modelului fa de fluctuaiile conjuncturale sau a erorilor de ponderare.

3.4.3. Metoda analizei ierarhice n cadrul sistemelor expert

Dezvoltarea unui sistem expert implic parcurgerea unui proces de structurare a expertizei care se dorete a fi modelat. Aceast etap este adeseori greu de condus, lung i costisitoare. Metoda analizei ierarhice este tocmai o metod de structurare a cunotinelor care este perfect utilizabil n conducerea procesului de extragere i ordonare a cunotinelor obinute de la expertul uman. Pe de alt parte, pentru ca o expertiz s poat fi modelat sub forma unei baze de cunotine a unui sistem expert, trebuie s ndeplineasc anumite condiii:

modularitate: posibilitatea descompunerii unei probleme n mai multe subprobleme;

complexitate: referitor la conceptele utilizate i relaiile dintre acestea;

raionalitate: ponderarea conceptelor i a procedurilor conform contextului problemei;

fiabilitate: trebuie s existe un consens asupra existenei unei expertize ntr-un domeniu considerat;

suficien: cunotinele necesare rezolvrii problemei pentru care a fost realizat un sistem expert trebuie s fie exhaustive. Acesta nsuire este fundamental n controlul coerenei sistemului i al fiabilitii acestuia.

4.2.1. Ciclul de via al unui sistem expert Calitatea i utilitatea unui sistem expert depind de cunotinele pe care le ncorporeaz i utilizeaz. De aceea efortul principal n realizarea unui sistem expert este orientat spre cunotine, ncepnd cu identificarea structurilor generale corespunztoare domeniului de expertiz i continund cu colectarea, reprezentarea, validarea i utilizarea acestora. Corespunztor acestei caracteristici definitorii, ciclul de via al unui sistem expert se compune din urmtoarele etape (fig. 4.2.):

analiza preliminar; modelarea conceptual; colectarea cunotinelor;

reprezentarea cunotinelor; validarea sistemului;

introducerea n exploatare i meninerea n funciune.

Conceperea i realizarea unui sistem expert necesit n principal dou categorii de personal:

experii umani ale cror cunotine urmeaz a fi colectate i direcionate ctre utilizatori prin intermediul sistemelor expert;

cogniticienii care asigur transpunerea cunotinelor i strategiilor de raionament ale expertului uman n structurile specifice metodei de reprezentare a cunotinelor i a instrumentelor informatice utilizate (programare logic, generator de sistem expert).

Participanii tradiionali la o asemenea activitate sunt:

utilizatorii finali care vor exploata sistemul valorificnd cunotinele ncorporate;

proiectanii i programatorii care vor asigura rezolvarea problemelor informatice implicate de realizarea sistemelor expert: conceperea i programarea comunicaiei cu utilizatorul, transferul de informaii de la i ctre aplicaiile informatice existente, etc.

Referitor la aceast categorie de participani se impun dou observaii: ei pot fi identici ca persoane fizice cu cei care ndeplinesc funcia de

cognitician; termenul de cognitician definete o funcie specific i n general indispensabil n realizarea unui sistem expert i nu o persoan fizic;

prin facilitile oferite de generatoarele de sisteme expert, efortul de programare este aici mult mai redus, uneori aproape inexistent.

Sursa: Nstase P., Zaharie D., Sisteme expert: teorie i aplicaii, Dual Tech, Bucureti, 1999

Analiza preliminar

Modelarea conceptual

Colectarea cunotinelor

Reprezentarea cunotinelor

Validarea sistemului

Introducerea n exploatare i meninerea n funciune

Selectarea problemei

Stabilirea mijloacelor

Concepte

Structura

Baza de cunotine

Sistem expert operaional

Fig. 4.2: Structura ciclului de via al unui sistem expert

Transferul expertizei de la expertul uman

spre calculator

4.2.3 Analiza preliminar Analiza preliminar urmrete definirea activitii care va face obiectul sistemului expert i alegerea instrumentelor informatice necesare. Principalele cerine la care trebuie s rspund lucrarea ce urmeaz a fi abordat prin tehnologia sistemelor expert sunt:

s fac apel la cunotine ce aparin unui domeniu bine delimitat; s aib un nivel mediu de complexitate; s fie structurabil, adic s utilizeze elemente identificabile,

reproductibile i formalizabile n privina conceptelor, cunotinelor i a raionamentelor;

s aib un caracter repetitiv n timp; s fie bine cunoscut de ctre experii disponibili; s nu fac apel la tipuri de cunotine ce nu pot fi tratate prin una

din metodele de reprezentare existente (se poate aplica testul telefonului conform cruia o problem poate face obiectul unui sistem expert numai dac expertul uman poate s-i expun complet rezolvarea prin telefon).

In selectarea unei probleme care rspunde acestor criterii se pot avea n vedere patru categorii de factori:

natura problemei sau activitii; rezultatele previzibile;

expertiza disponibil; utilizatorii finali.

Din punct de vedere al rezultatelor, evaluarea se bazeaz pe raportarea efectelor previzibile ale sistemului expert la urmtoarele criterii:

conduce la creterea semnificativ a cifrei de afaceri; conduce la reducerea costurilor;

determin mbuntirea calitii serviciilor i produselor oferite; colecteaz expertiz pentru care nu exist documentaie scris; prin utilizare antreneaz creterea calificrii profesionale; poate fi realizat cu un efort minim de programare.

O tehnic frecvent utilizat n efectuarea unor asemenea analize o reprezint grilele de evaluare care sunt compuse dintr-un ansamblu de criterii predefinite n raport cu care problema abordat este apreciat i notat cu un anumit punctaj. Dac punctajul total obinut este sub o anumit limit, problema este considerat neoportun pentru un sistem expert. Din punctul de vedere al instrumentelor informatice se poate opta ntre:

realizarea unui motor de inferene propriu scris ntr-un limbaj adecvat (Prolog);

utilizarea unui generator de sisteme expert care are ncorporat motorul de inferene, rmnnd ca utilizatorul s-i nsueasc modul de funcionare al acestuia i s modeleze cunotinele expertului uman n concordan cu posibilitile oferite de generator.

Alegerea ntre aceste dou posibiliti trebuie s aib n vedere cteva criterii:

s existe un mecanism de control eficace, cu posibiliti de automodificare i un modul explicativ elaborat;

comunicaia cu utilizatorul s fie ct mai apropiat de limbajul natural;

s existe o experien anterioar n utilizarea sa pentru a avea elemente de comparaie.

Rolul etapelor urmtoare stabilirii problemei i a instrumentelor informatice const n transferul expertizei de la expertul uman ctre calculator. Acesta este un proces complex, ce presupune reveniri numeroase, aa cum se poate observa din figura 4.6.

4.2.4. Modelarea conceptual Acest etap urmrete definirea structurii conceptuale a cunotinelor utilizate de ctre expertul uman n domeniul de activitate definit. In cadrul su expertul definete n colaborare cu cogniticianul noiunile de baz folosite, relaiile dintre ele, lucrrile principale de efectuat i restriciile generale care intervin n cursul rezolvrii problemelor. Acest efort de conceptualizare este necesar pentru a delimita exact domeniul de expertiz i a fundamenta formularea cunotinelor n cadrul viitoarei baze de cunotine. Modelarea conceptual vizeaz urmtoarele obiective:

identificarea principalelor obiecte, concepte sau entiti din domeniul analizat;

definirea atributelor necesare descrierii obiectelor, conceptelor i entitilor;

identificarea corelaiilor care exist ntre acestea; examinarea principalelor restricii ce intervin n relaiile dintre

obiecte;

specificarea tipurilor de probleme la care va rspunde viitorul sistem;

definirea cadrului general de utilizare al sistemului expert sub aspectul manierei de comunicare a problemelor de rezolvat i al interaciunii cu utilizatorul final.

Aceste obiective sunt considerate atinse dac cunotinele acumulate pot servi la construirea unui model al realitii al domeniului analizat, model schematic dar suficient de detaliat pentru a servi ca baz fazelor urmtoare din ciclul de via. Captarea realitii ntr-un model presupune reproducerea schematic a celor dou aspecte fundamentale ale realitii:

aspectul static (structural); aspectul dinamic (funcional).

Realitatea ofer ns i alte aspecte:

aspectul temporal (cauzal): determinat de manifestarea legii cauz-efect exprimat n limbajul natural prin implicaii logice;

aspectul raional (cognitiv): reflect capacitatea de raionament, de efectuare de inferene logice asupra cunotinelor deinute.

Modelul construit poate fi structural, funcional, conceptual, cognitiv sau cauzal.

1) Un model structural trebuie s reflecte: elementele (obiectele, entitile); atributele fiecrui element; relaiile structurale dintre elemente: relaii de clasificare (apartenen la o clas) relaii de compunere/descompunere (pri componente)

2) Modelul funcional trebuie s surprind aspectul dinamic, activitatea desfurat ntr-un domeniu, funciile fiecrui element din modelul structural. Analiza activitii se finalizeaz de obicei cu precizarea acestor funcii i a entitilor implicate. In modelele conceptuale aceste funcii sunt relaiile active dintre entiti (obiecte). Funciile sunt reprezentate prin verbe de aciune n textul descriptiv fiind exprimate n termeni foarte generali, entitile implicate fiind clase de obiecte. Aceste funcii generale se pot descompune n aciuni din ce n ce mai precise putndu-se identifica trei nivele:

aciune generic; aciune specific; aciune elementar (operaie).

Ex: Arborele descompunerii funcionale a aciunii de vnzare: 3) Modelul cauzal surprinde aspectul declanrii unei aciuni i al consecinelor ei fiind o reprezentare a legii cauz-efect. In acest model se folosesc termenii de aciune i eveniment. Evenimentul este rezultatul, consecina unei aciuni i este perceptibil prin schimbarea valorii unor parametrii de stare (atribute).

vnzare

livrare

facturare

ncasare

eliberare

ambalare

expediere

descrcare

transport

ncrcare

4) Modelul conceptual cel mai general care asociaz o aciune unui context de perechi variabil-valoare este modelul regulilor de producie: condiii aciune. Un alt model conceptual sunt reelele Petri cunoscute mai mult prin varianta simplificat promovat de metoda Merise (modelul conceptual al prelucrrilor). Se evideniaz astfel trei elemente fundamentale ale modelrii conceptuale a realitii obiective: entitatea (obiectul), asociaia (legtura, relaia), evenimentul. Raionamentul efectuat asupra modelului cauzal este cel clasic (silogismul). Logica clasic formalizeaz modelul de raionament care utilizeaz relaiile cauz-efect denumite implicaii (observate ca atare, considerate adevrate) pentru a deduce valoarea de adevr a efectului sau de falsitate a cauzei. Implicaiile se pot expune sub diferite forme:

Dac premisele sunt adevrate, atunci concluzia este adevrat; Concluzia este adevrat dac premisele sunt adevrate; Concluzia este adevrat pentru c premisele sunt adevrate; Pentru ca o concluzie s fie adevrat, trebuie ca premisele sale

s fie adevrate. Se observ o diferen n formularea implicaiei (figura 4.3):

formulare interpretativ care explic de ce este concluzia adevrat;

formulare de intenie care exprim ce trebuie fcut pentru ca s se ndeplineasc concluzia.

In formularea interpretativ se cunoate concluzia i se expliciteaz premisele pentru verificare sau explicaii (se exploreaz trecutul, faptele cunoscute). In formularea intenional se cunosc premisele i se expliciteaz consecinele lor (se exploreaz viitorul, faptele considerate putnd avea un caracter ipotetic). Modelele cognitive asociate raionamentului asupra modelului cauzal sunt:

deducia (modus ponens); inducia; reducerea la absurd (modus tollens).

Sursa: Nstase P., Zaharie D., Sisteme expert: teorie i aplicaii, Dual Tech, Bucureti, 1999

Cauze Consecine Aciune

interpretare intenie

trecut prezent viitor

Fig. 4.3: Plasarea implicaiei n context temporal

Schema modului de nlnuire a primitivelor de raionament se numete schem de interpretare-intenie. Aceast schem este modelul cognitiv al modului de rezolvare a problemei, model ce capteaz strategia expertului, modul lui de abordare i etapele, pe scurt expertiza asupra domeniului. Modelul cognitiv este modelul conceptual al expertizei. 5) Modelul cognitiv prezint un caracter subiectiv, specific uman care se refer la mecanismele inteligenei naturale utilizate n procesul de raionament. Raionamentul natural se bazeaz n exclusivitate pe un model al realitii.

4.2.5. Colectarea cunotinelor Aceast etap urmrete colectarea tuturor cunotinelor necesare construirii modelelor conceptuale i a bazei de cunotine. Principalele probleme care apar sunt:

lipsa de sistematizare iniial (n exercitarea activitii sale expertul nu are nevoie s-i exteriorizeze cunotinele);

tendina fireasc de omitere a cunotinelor generale din domeniul respectiv (cunotine de bun sim care pentru expertul uman sunt subnelese);

existena mai multor surse de cunotine; dificultatea de a selecta din masa de cunotine pe cele necesare

sau relevante;

necesitatea de a colecta un numr ct mai mare de excepii i de cazuri nespecifice pentru a putea conferi suficient flexibilitate viitorului sistem (un sistem expert i propune s rezolve probleme nestructurate sau slab structurate unde excepiile sunt frecvente).

Colectarea cunotinelor se poate realiza pe cale manual sau automat. Principalul procedeu de culegere manual este interviul utilizat frecvent i n realizarea aplicaiilor informatice convenionale. Deoarece expertiza uman este mult mai dificil de delimitat i obinut, pe lng dezavantajele inerente interviului se adaug i introducerea unui anumit nivel de incertitudine. De aceea s-au definit diverse tehnici alternative cum ar fi grilele de repertoriere care constau n esen n aplicarea unui demers dirijat de identificare sistematic a cazurilor de rezolvat i a carcteristicilor pe care se bazeaz expertul n formularea de decizii sau recomandri. Automatizarea achiziionrii cunotinelor presupune asigurarea urmtoarelor:

asistarea expertului n transmiterea direct a cunotinelor sale fr participarea altei persoane (cogniticianul);

sprijinirea cogniticianului n culegerea mai eficient a cunotinelor n cazul problemelor complexe;

inducia automat: generarea automat de reguli de producie pe baza unui set de exemple sau cazuri formulate de expert.

In acest privin exist algoritmi i programe independente sau ncorporate n generatoare de sisteme expert, capabile s efectueze asemenea prelucrri.

4.2.6. Reprezentarea cunotinelor Acest etap urmrete s asigure formalizarea i reprezentarea cunotinelor n structura adecvat nregistrrii lor n baza de cunotine i exploatrii de ctre motorul de inferene. Realizarea sa este facilitat de unele generatoare de sisteme expert i de instrumentele informatice de achiziionare automat a cunotinelor. Reprezentarea cunotinelor este o etap de detaliere a modelelor conceptuale, de traducere n termeni mai concrei, de unificare a diferitelor modele structurale, funcionale, cauzale i cognitive care au rezultat din etapa de modelare conceptual. Acest unificare se poate considera un model logic al cunotinelor, asemntor modelelor utilizate la nivelul logic al sistemelor informatice clasice, nivelul specificaiei interne, interfaa cu suportul software care asigur implementarea. In domeniul inteligenei artificiale acest nivel este acoperit de logica propoziiilor i predicatelor ce permit reprezentarea tuturor simbolurilor din modele: entiti, asociaii, evenimente, legturi cauzale i primitive de raionament. Logica predicatelor este un instrument mai puin potrivit pentru modelele structurale i funcionale, dar deosebit de flexibil n implementarea modelelor cauzale i cognitive (implicit prin motoarele de inferen asociate limbajelor). Astfel conveniile de traducere n logica predicatelor a entitilor, asociaiilor, evenimentelor, a declanrii aciunilor i a consecinelor acestora sunt:

entitate(atribut_1, . . . , atribut_n) dac entitate_1(atr_11, . . . , atr_1n)

i entitate_2(atr_21, . . . , atr_2n) . i entitate_m(atr_m1, . . . , atr_mn) atunci asociaie(atr_11, . . . , atr_mn)

eveniment(parametru, valoare) dac eveniment_1(p1, v1) i eveniment_2(p2, v2) . i eveniment_m(pm, vm) atunci aciune

aciune dac aciune i context atunci consecin Raionamentele asupra modelului cauzal (deducia, inducia) sunt modelate implicit prin nlnuirea regulilor de producie din premise spre concluzie sau din concluzie spre premise n procesul de inferen ce va fi efectuat de ctre interpretoarele limbajelor utilizate pentru implementarea bazei de cunotine. Regulile trebuie formalizate n aa fel nct acest proces de nlnuire automat s fie posibil. Se impune deci standardizarea predicatelor

utilizate, utilizarea inferenelor primitive, controlul procesului de nlnuire printr-o schem de interpretare-intenie construit pentru atingerea unui anumit scop. Aceast schem se transcrie tot prin reguli de producie: dac inferena_1 i inferena_2 . . . . . . . . . . . . i inferena_n atunci scop

Schema de interpretare-intenie este modelul conceptual al prelucrrii cunotinelor n vederea atingerii unui anumit scop.

4.2.7. Validarea sistemului Scopul principal al acestei etape const n verificarea msurii n care sistemul obinut poate fi utilizat n practic. Validarea sistemului trebuie s cuprind toate elementele ce caracterizeaz funcionarea sistemului:

rezultatele furnizate de sistem;

procesele de raionament ce conduc la aceste rezultate; metodele de inferen aplicate.

Principalele criterii de validare a sistemului:

naturaleea n interaciunea cu utilizatorul uman; gradul de acoperire a gamei de probleme aferente domeniului de

expertiz; capacitatea de a rspunde la formulri diferite ale problemelor; precizia rezultatelor furnizate i ponderea deciziilor eronate.

In funcie de rezultatele observate validarea poate impune completarea bazei de cunotine precum i operarea de modificri structurale menite s mbunteasc parametrii de exploatare curent.

4.2.8. Introducerea n exploatare i meninerea n funciune

Introducerea n exploatare grupeaz ansamblul activitilor necesare trecerii la stadiul de sistem operaional i se realizeaz pe dou nivele:

prin integrarea n structurile organizatorice existente;

prin integrarea cu aplicaiile informatice aflate deja n exploatare.

Meninerea n funciune vizeaz dou aspecte: asigurarea evoluiei sistemului prin completarea sau modificarea

ulterioar a bazei de cunotine; adaptarea sa la evoluia tehnologiilor informatice i a aplicaiilor cu

care interacioneaz.

5. Generatoare de sisteme expert 5