Cap1 1. Prezentai sumar domeniile care au contribuit la fundamentarea inteligenei artificiale i enunai criteriile care difereniaz programele de inteligen artificial de programele informatice convenionale. tiinele economice i domeniile lor (managementul, producia, marketingul, finanele, contabilitatea, gestiunea resurselor umane, etc.) sunt n practic realizate de ctre oameni cu performane diferite care trebuie s fac fa sarcinilor nestructurate, non-liniare, dinamice i stochastice, cu luarea n seam, simultan, a aspectelor cantitative i calitative, n care intervin intuiia, experiena i inteligena, noiuni vag definite, percepute cu aproximaie i avnd consecine asupra comportamentului n interaciunile cu mediul intern i extern. criteriul Natura prelucrrii Natura intrrilor Cutarea Explicaii Scopul principal Structura Natura ieirilor ntreinerea i actualizarea Hardware Capacitatea de raionament PIA n principal simbolic Pot fi incomplete n principal euristic Ofer explicaii Cunoaterea Separarea cunoaterii de control Pot fi incomplete Relativ uoar datorit modularitii cunoaterii n principal PC-uri i staii de lucru Da P.Conventionale n principal numeric Obligatoriu complete Algoritmic Uzual nu ofer Date i informaii Controlul este integrat cu datele i informaiile Obligatoriu corecte i complete Uzual dificil Toate tipurile de calculatoare Nu

2. Specificai i comentai zece momente eseniale din istoria inteligenei artificiale. Chiar dac inteligena artificial este unul dintre cele mai recente domenii ale tehnologiei de vrf, ea are deja o istorie strns legat de aceea a tehnologiei informaionale. Iat numai cteva repere istorice importante: - 3000-2778 s-a realizat in Egipt primul sistem expert pe hartie de papirus cu aplicatie in chirurgie. - 200 I.C. in China s-au realizat automate si orchestre mecanice - 1930 D.C. se utilizeaza un analizor diferential in reglarea tirurilor artileriei. - 1936, Alan Turing prezint o main capabil s soluioneze orice problem din matematici cu ajutorul unui alfabet i un set de reguli; - 1950, Isaac Asimov prezint cele trei legi ale roboticii; - 1955, Allen Newell, J.C. Shaw i Herbert Simon au realizat primul limbaj de programare n inteligen artificial IPL II (Information Processing Language II); - 1956, La colocviul de la Darthmouth College din New Hampshire (SUA) se lanseaz termenul "inteligen artificial" de ctre John McCarthy acceptat unanim pentru a desemna o nou tiin i tehnologie; - 1959, Apare limbajul LISP, primul utilizat pe scar larg n nteligena artificial (John McCarthy); - 1965, ncepe proiectul DENDRAL, primul sistem expert, destinat analizei structurilor moleculare (B. Buchanan, E. Feigenbaum, J. Lederberg). Logica Fuzzy-Zadeh; - 1967, S-a creat primul laborator de inteligen artificial la M.I.T. (SUA);1

- 1970, Este creat sistemul expert MYCIN pentru diagnostic medical i apare limbajul PROLOG realizat de Alain Colmerauer i Roussel (Frana). 3. Prezentai cinci definiii reprezentative pentru inteligena artificial. - E. Feigenbaum i P. Mc Corduck: termenul latin "intelegere" nseamn a alege dintre, a nelege, a percepe i a ti, iar obiectul capabil de a reuni, a aduna, a alege, a nelege, a percepe i a ti este un obiect cu inteligen artificial. - Clyde W. Holsapple i Andrew B. Winston: inteligena artificial se strduiete s creeze maini capabile de comportament inteligent aa cum se observ la oameni, iar aptitudinea de a nelege limbajul natural i de a raiona sunt dou chei importante ale inteligenei. - Patrick Winston: inteligena artificial se ocup cu studiul ideilor care permit calculatoarelor s efectueze acele lucruri care fac pe oameni s par inteligeni. - Luca Dan erbnai i Cristian Giumale: prin inteligena artificial se nelege acea parte a informaticii care se ocup cu proiectarea i construirea mainilor inteligente, acele maini capabile s realizeze funcii ale intelectului uman. - Russel i Norvig:sistemele inteligente sunt acele sisteme care gndesc i acioneaz ca oamenii, n sensul c gndesc raional i acioneaz raional. - Elaine Rich: inteligena artificial este domeniul care studiaz cum se face ca s se execute cu calculatorul electronic sarcini pentru care omul este astzi cel mai bun. - Mihai Drgnescu: inteligena artificial este o derivat a inteligenei naturale care capt forme concret sociale, n sensul c dezvolt inteligena social n mod direct i indirect, ca urmare a manifestrii intereselor n activitatea economico-social. 4. Specificai i comentai politicile managerilae asupra cunoaterii. Sistemele inteligente joac un rol interesant n politicile manageriale asupra cunoaterii referitoare la: (1) competitivitatea firmei, (2) calitatea total, (3) rapiditatea reaciei fa de competitori, (4) reducerea costurilor, (5) coeren i dinamism n comportament. Datorit faptului c, astfel de politici sunt considerate cele mai rentabile pentru ntreprindere specialitii insist asupra managementului cunoaterii, aspect care necesit capitalizarea i transmiterea cunoaterii (know-how, savoir-faire), lrgirea patrimoniului de cunoatere prin tezaurizare ajungandu-se la fundamentarea conceptului de memoria intreprinderii - (ansamblul bunurilor nemateriale care constituie principala bogie a ntreprinderii. Subsistemul decizional expertiza Flux de

Subsistem de Cunoastere

Flux de cunoastere

Subsitemul informational Subsistemul operational

Str. Sistemica a intreprinderii.

5. Prezentai ipotezele de informatizare ale ntreprinderii moderne. n modelarea ntreprinderii sunt recunoscute i utilizate urmtoarele ipoteze:

2

- Ipoteza sistemic are la baz teoria sistemelor i folosete principiul interconectrii subsistemelor ntreprinderii (operaional, informaional, decizional) cu subsistemul care se ocup cu managementul i circulaia cunoaterii, denumit subsistemul de cunoatere. - Ipoteza cognitivist are la baz metodologia sistemelor expert, care lucreaz cu simboluri i reguli cu ajutorul crora se modeleaz cunoaterea din orice domeniu aplicativ. - Ipoteza conexionist se refer la modelarea neuronal a ntreprindertii, care se bazeaz pe conceptul de percepie i /recunoatere concretizat n reelele neuronale artificiale, respectiv n sistemele hibride care au n structura lor module de tip reea neuronal.

6. Prezentai principalele categorii de sisteme inteligente. Sistemele inteligente constituie, n momentul de fa, acea tehnologie informaional de vrf, capabil s identifice "ceva ct de ct important pentru mersul afacerilor, poate chiar fundamental pentru evoluia firmei, eventual structuri i relaii care ar putea transforma practicile de management i afaceri". Sistemele neuronale artificiale au aprut n anii '80 i au la baz metoda reelelor neuronale de reprezentare a cunoaterii. Paradigma lor poart numele de conexionism, deoarece modeleaz soluiile problemelor prin instruirea neuronilor artificiali conectai n arhitecturi de reele configurate n prealabil cu ajutorul unor medii de dezvoltare specifice. Sistemele neuronale constituie cea mai bun opiune atunci cnd exist foarte multe date, informaii i cunotine empirice, i nu pot fi realizai algoritmi suficient de rapizi si coreci pentru prelucrarea acestora. Sisteme pentru calculul evolutiv. Calculul evolutiv simuleaz procesele de evoluie cu ajutorul calculatorului, iar rezultatul acestei simulri l constituie seria de algoritmi de optimizare bazai pe seturi de reguli. Calculul evolutiv este un termen generic pentru algoritmii genetici, strategiile evolutive i programarea genetic. Ele realizeaz simularea evoluiei prin folosirea operaiilor de selecie, mutaie (recombinare) i reproducie. Aplicaiile acestor sisteme sau diversificat rapid i s-au dovedit utile n domeniile afacerilor financiare, comerului cu titluri, evalurii creditelor, deteciei fraudelor i prediciei falimentului. Sistemele expert. Tehnologia sistemelor inteligente de tip sisteme expert este cea mai "veche" i cea mai bine pus la punct, n special pentru sistemele expert bazate pe reguli. Exist deja cteva mii (Durkin, 1996) de sisteme expert operaionale i / comerciale (peste 12.500), pentru o gam foarte larg de aplicaii. Toate folosesc o cunoatere numit expertiz, provenit de la experii umani, iar procesul de colectare a acesteia se numete achiziia cunoaterii. Exist metode i instrumente de achiziie a cunoaterii, unele foarte perfecionate. Mediile de dezvoltare disponibile uureaz mult construirea sistemelor expert funcionale, de la stadiul de prototip pn la stadiul de sistem expert comercial, n conformitate cu metodologia adoptat. Adevrata putere a sistemelor expert st n motoarele de inferene i n sistemele de explicaii de care dispun. Sistemele fuzzy sunt sisteme expert bazate pe logica fuzzy. Ele dispun de o flexibilitate deosebit i s-au dovedit performante ntr-o varietate de aplicaii, de la controlul industrial i recunoaterea structurilor, pn la scrisul de mn i evaluarea creditelor. Logica fuzzy sau logica multivaloare a fost introdus n anii 1930 de Jan Lukasiewicz, un mare logician i filozof polonez, care a studiat reprezentarea matematic a fuzificrii bazat pe variabile lingvistice. n logica fuzzy se opereaz cu o plaj de valori numerice reale extins n3

intervalul [0,1]. Un numr din acest interval se folosete la reprezentarea posibilitii ca un enun dat s aib valoarea True sau False. Esenial pentru flexibilitatea sistemelor expert bazate pe logica fuzzy este noiunea de set fuzzy (grup vag). Sistemele fuzzy ofer, totodat, una dintre cele mai interesante tehnici de lucru cu incertitudinea, n sensul c permit procesarea unor valori neambigui pentru controlul cunoaterii ambigui (imprecise). Sistemele hibride sunt importante i atunci cnd trebuie inut seama de marea varietate a aplicaiior de gestiune. Diferitele componente ale sistemelor hibride comunic rezultatele una alteia astfel nct s se obin rezultatul final cel mai bun. Aceste sisteme acoper nu numai simpla combinare a diferitelor tehnologii, ci i integrarea tehnologiilor inteligente cu sistemele informatice clasice, coninnd baze de date sau calcul tabelar. De aici se obin multiple avantaje pe care teoria i practica de specialitate le-a relevat deja: folosirea informaiilor din mai multe surse, tezaurizarea informaiei strategice pentru utilizare ulterioar eficient, obinerea unor modele de sisteme hibride naturale n care diferitele tehnologii sunt definite ca obiecte. Sistemele multiagent se refer, n acest context, la managementul comportamentului unor colecii de entiti informatice independente sau ageni, aa cum se prezint ele n lumea real, foarte complex. n prezent, sistemele multiagent constituie una dintre cele mai moderne aplicaii ale inteligenei artificiale. Sistemele multiagent sunt foarte utile n aplicaii n care intervine necesitatea proiectrii unor sisteme complexe pentru activiti unde sunt implicate persoane cu interese divergente i nu trebuie delegat autoritatea uneia singure.

7. Avantajele si limitele inteligentei artificiale.

Avantajele inteligenei artificiale: poate rezolva probleme economice i de gestiune de mare complexitate, calculatoarele devin mai utile, sarcinile se realizeaz mai eficace i la un cost mai mic, unele probleme nerezolvabile cu alte sisteme pot fi acum soluionate, se obin beneficii din creterea productivitii, achiziia expertizei i mediile de lucru sunt mai sigure. Limitele inteligenei artificiale: dezvoltarea programelor inteligente implic mai multe dificulti i costuri mai mari, consumul de timp este mare, este nevoie de nvarea mai multor medii de dezvoltare i limbaje specifice, lipsa personalului instruit pentru a lucra n echipe la dezvoltarea i implementarea sistemelor inteligente, eforturi puine de asimilare a tehnologiilor inteligente n organizaii.

4

Cap2 1. Prezentai avantajele introducerii sistemelor expert n gestiunea ntreprinderilor. Sistemele expert de gestiune (management) sunt cele care prezint cea mai mare importan pentru ntreprindere, deoarece sunt realizate n toate domeniile funcionale ale acesteia, n care managementul este direct interesat. Deci pentru domeniul gestiunii in general, sistemul expert prezinta interes datorita performantelor detinute in prelucrarea cunostintelor (date + informatii) in special in planul calitatii, corectitudinii si operativitatii, realizandu-i mai bine obiectivele. 2. Care sunt obiectivele metodologiei informatice a sistemelor expert ? Obiective principale:1. Achiziionarea uoar a cunoaterii prin exprimarea ct mai direct posibil a expertizei obinut de la experii umani; 2. Exploatarea eficient a coleciei de cunotine prin: 2.1. Combinarea i nlnuirea cunotinelor pentru a infera noi cunotine prin judeci, planuri, demonstraii, decizii i predicii; 2.2. Luarea n seam a modului n care sunt inferate cunotinele noi; 3. S suporte cu uurin ntreaga gam a operaiilor asupra cunotinelor (adugarea, modificarea i eliminarea lor). Obiectivele derivate sunt: a) Reducerea riscurilor este posibila prin integrarea unui mare volum de informatii, experienta si cunostinte valide provenind din cele mai variate surse. b) Creterea creativitii- este posibila prin identificarea anticipata a actiunilor cu un puternic potential, capabile de modificari de pozitie in termeni de impact asupra concurentei, diferentieri de calitate, de valoare.5

c) nvarea- are in vedere posibilitatile de acumulare a cunoasterii si folosirii ei prin cai multiple in vederea gestiunii dinamice a inteligentei cu luarea in seama a tuturor schimbarilor intervenite in mediu, in metode de analiza si rationament. 3. Prezentai structura de baz a sistemelor expert i comentai-o pe scurt. Structura unui sistem expert cuprinde urmtoarele componente de baz: a) Baza de cunotine, pentru stocarea tuturor pieselor de cunoatere specifice unui domeniu aplicativ, creat i organizat pentru satisfacerea obiectivului nr. 3; b) Motorul de inferene, un program care conine cunoaterea de control, procedural sau operatorie, care exploateaz baza de cunotine i este destinat satisfacerii obiectivului 2.1; c) Interfaa de dialog cu utilizatorii care dispune i de un limbaj de exprimare a cunoaterii achiziionat de la experii umani. d) Modulul de achiziie a cunoaterii; e) Modulul explicativ. Baza de cunostinte explica rationamente Modul explicativ efectueaza rationamente motor de inferente Interfata de dialog Utilzatori calculator colecteaza cunoastera modul de achizitie al cunoasterii ...- consultatii - sfaturi, concluzii - explicatii, decizii

4. Prezentai arhitectura sistemelor expert i modurile de lucru cu utilizatorii. Pentru folosirea sistemelor expert exist trei moduri de lucru cu utilizatorii: 1) modul de lucru cu utilizatorii beneficiari de sfaturi sau consultaii i rspunsuri la problemele reale puse sistemului; 2) modul de lucru cu utilizatorii experi/instructori, care mbuntesc cunoaterea sistemului prin introducerea de cunotine noi i actualizarea datelor i bazei de cunotine; 3) modul de lucru cu utilizatorii studeni/colari /personal care se instruiasc i crora n final li se evalueaz nivelul de cunoatere sau deprinderile cptate n domeniu. Arhitectura generala si interfetele unui sistem expert: Program apelant senzor Sistem iinn expert Baza de cunostinte Modul explicativ Motor de inferente Modul de achizitie a cunoasteri i Program apelat imprimanta

Dispozitive si instrumente

iin utilizatori

Interfete de dialogiinte6

fisiere

Baze de date

5. Prezentai i comentai sumar caracteristicile de baz ale sistemelor expert. -performanta de expert Expertiza - nivel ridicat de calificare - robustete adecvata Rationament - reprezentarea simbolica a cunoasterii simbolic - reformularea cunoasterii simbolice SISTEME EXPERT (caracteristici) - lucreaza cu probl dificile - utilizeaza cunoasterea complexa si mecanisme - inferentiale pt prelucrarea ei

Profunzime

- examineaza propriile rationamente Autocunoastere - explica operatiile si actiunile -favorizeaza invatarea

6. Cum prezint coala german caracteristicile sistemelor expert ? Conform colii germane, caracterizarea unui sistem expert se face prin modurile: scopul, comparaia cu programele convenionale, caracteristicile recunoscute, metodele i comparaia cu bazele de date. n cazul agenilor economici sistemele expert, ca sisteme inteligente, prezint i alte atribute: - abilitatea de a asista experii la proiectarea propriilor sisteme expert, iar utilizatorii la desfurarea activitilor 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 activarea automat n condiiile unor factori critici i generarea de semnale asupra operaiilor provocatoare de schimbri n direcia reechilibrrii; - integrarea dintre sistemul de colectare a datelor cu modulele operaionale i procedurile cu specific inteligent pentru analiza economico-financiar i activitile de audit. 7. Prezentai diferenele majore dintre sistemele informatice tradiionale i sistemele expert.7

SISTEMELE INFO CLASICE Datele si prelucrarea lor sunt combinate intr-un program secvential Programele nu produc erori Nu explica de ce sunt necesare datele de intrare si rezultatele Schimbarile in programe sunt dificile Sistemul opereaza numai cand este complet Executia programelor se face pas cu pas conform algoritmului Manipuleaza eficient baze de date mari Reprezinta si utilizeaza date Eficienta este un scop major Lucreaza usor cu date cantitative (numerice) Capteaza, mareste si distribuie accesul la date numerice si informatii

SISTEMELE EXPERT Cunostintele din baza de cunostinte sunt separate de programul de control Programul poate face erori, greseli Explicatia face parte integranta din sistemele expert Schimbarile in baza de cunostinte sunt usor de realizat Sist poate opera si cand exista cateva reguli Executia are loc pe baze euristice si logice Manipuleaza eficient baze de cunostinte mari Reprezinta si utilizeaza cunostinte Eficacitatea este scopul major Lucreaza usor cu date calitative (simboluri) Capteaza, mareste si distribuie accesul la rationament si cunostinte

8. Prezentai funciile care pot fi informatizate cu tehnologia sistemelor expert. Control si monitorizare controlul intelligent al sistemelor (automat). Depanarea si repararea recomanda corectii ale deficientelor functionarii sistemelor. Proiectare proiectarea produselor si sitemelor. Diagnostic si intretinere localizeaza erorile de functionare si recomanda corectiile necesare. Instruire imbunatatirea performantelor celor care invata folosind strategiile CAI (Computer Asisted Instruction). Tutori inteligenti. Interpretare clarificarea unor situatii, inferarea semnificatiilor situatiilor noi pe baza semnalelor de la senzori. Planificare dezvolta scheme de activitate orientate spre scop (obiective). Predictie inferarea unor situatii probabile pe baza informatiilor dja cunoscute. Simulare deducerea consecintelor actiunilor sau evenimentelor declansate de catre sistemul insusi. Clasificare (taxonomie) organizarea entitatilor pe clase/categorii. Selectie identificarea celei mai bune alternative dintr-o lista de posibilitati.

9. Prezentai aplicaiile sistemelor expert n domeniul gestiunii ntreprinderii. In domeniul gestiunii aplicatiile sistemului expert sunt ceva mai recente. Incercarile si realizarile comerciale s-au facut in jurul functiilor clasice ale intreprinderii. Doi cercetatori cnadieni J.M. Karkan si G. Tjoen prezinta acest domeniu aplicativ in felul urmator: a. productie: c. Gestiunea resurselor umane: - CAM, CIM - evaluarea functiilor - Conducere roboti si ateliere flexibile de productie - stabilirea baremurilor - Diagnosticul si intretinerea sistemelor - selectia personalului - Controlul calitatii - determinarea profilului - Controlul proceselor in timp real - pensionarea b. finante: consilierea in plasamente financiare gestiunea impozitelor marketing financiar d. Marketing: - evaluarea potentialului pietei - analiza fortei si slabiciunilor concurentei - gestiunea retelelor de distributie8

-

diagnostic financiar acordare credite planificare financiara gestiune portofolii

- alegerea mediilor publicitare

10. Prezentai i comentai aplicaiile sistemelor expert n contabilitate. De exemplu, dup unii autori, principalele domenii de aplicaie ale sistemelor expert n contabilitate sunt: audit, planificarea impozitelor ntreprinderii, determinarea impozitului pe profit, planificarea financiar, contabilitatea financiar i contabilitatea de gestiune. Iat cteva de sisteme expert comerciale din domeniul contabilitii: AUTOMATED TAX(pregatirea documentelor de impozitare), TAXADVISOR(consiliere si analiza in probleme de impozite pentru intreprinderi),TICOM(evaluarea controlului intern in audit), AUDITOR(asistare la evaluarea debitorilor slabi). 11. Prezentai i comentai criteriile de clasificare ale sistemelor expert. Se prezinta urmtoarele criterii de clasificare: raportul fa de celelalte sisteme bazate pe cunotine; natura problemelor pe care le soluioneaz sau domeniul aplicativ; caracteristicile cunoaterii memorate sau metodele de reprezentare a cunoaterii; strategiile de control i metodele de inferen. Exist i criterii organizaionale sau de profunzime a cunoaterii memorate. 12. Cum se clasific sistemele expert dup natura problemelor soluionate? Exista: - sisteme expert cu colectarea faptelor doveditoare, foarte importante in expertizele de orice tip: contabila, tehnica, medicala. - sisteme expert rafinare in pasi succesivi, care au un mare numar de iesiri obtinute prin detalierea seccesiva pe niveluri a problemei din domeniu. - sisteme expert cu asamblare in pasi succesivi, la care iesirile intr-un numar foarte mare au legatura cu o paleta larga de rezultate posibile, de ex un sistem de tip catalog pe baza caruia se pot face numeroase selectii. - sisteme expert la cheie, dezvoltate pentru nevoile unui utilizator particular. Ele pot fi cumparate ca orice produs- program, sunt mai ieftine, usor de exploatat si au o natura foarte generala - sisteme expert in timp real, in care timpul de raspuns are o limita stricta, suficienta pentru controlul proceselor.

13. Cum se clasific sistemele expert dup natura cunoaterii ? - sisteme expert bazate pe reguli, cele mai numeroase, deoarece tehnologia lor este cel mai bine pusa la punct - sisteme expert bazate pe cadre, care au cunoasterea reprezentata sub forma unor cadre si folosesc reprezentari specifice tehnologiei OOP - sisteme hibride, care includ cateva metode de reprezentare a cunoasterii, cel putin reguli si cadre. Sistemele multiplex folosesc intotdeauna mai multe metode de reprezentare - sisteme bazate pe modele, care sunt structurate in jurul unui model pt simularea structurii si functionarii unui sistem aflat in studiu. Modelul este util pt calculul unor valori care se compara intre ele, iar in urma acestor comparatii se declanseaza o actiune sau un diagnostic 14. Ce categorii de schimbri produc sistemele expert n organizaii ? Alegerea unei strategii corecte de introducere a sistemelor expert n organizaii are n vedere9

dou alternative: a) utilizarea programatorilor convenionali sau a unui grup specializat n inteligena artificial, b) procurarea de echipamente noi dedicate sistemelor expert sau folosirea instrumentelor cunoscute deja pentru calculatoarele din dotare. La acestea se adaug: selecia aplicaiilor poteniale, administrarea proiectelor, achiziia cunoaterii, integrarea sistemelor expert cu produse informatice convenionale bazate pe baze de date i/ calcul tabelar. 15. Prezentai principiile arhitecturii sistemelor multiexpert. Arhitectura unui sistem multiexpert are la baz arhitectura unui sistem expert i respect principiile: a) conine mai multe module de cunoatere, similare bazelor de cunotine din sistemele expert; b) motorul (motoarele) de inferene trebuie s fie separate de modulele de cunoatere; c) modularitatea cunoaterii trebuie s rmn valid la metanivelul expertizei. Adugarea, modificarea sau teregerea unui modul de cunoatere nu trebuie s afecteze direct alte module din sistem; d) funcionarea global a sistemului s permit aflarea soluiei la o problem pus, dac exist; e) procesul inferenial care a condus la rezultat s fie similar raionamentului uman. Acest principiu inseamna ca ordinea interventiei fiecarui modul de cunoastere respect ape aceea a expertilor, a carei reflectare o reprezinta. 16. Dai 5 definiii pt. noiunea de sistem expert i comentaile pe scurt Pentru noiunea de sistem expert exist definiii funcionale, pragmantice: Edward Feigenbaum:"sistemele expert sunt programe concepute pentru a raiona n scopul rezolvrii problemelor pentru care n mod obinuit se cere o expertiz uman considerabil"; Louis E. Frenzel: "sistemul expert este un program particular care ncorporeaz o baz de cunotine i un motor de inferene. Programul se comport ca un consilier inteligent ntr-un domeniu particular" ; J. Giarratano i G. Riley: "un sistem expert este un sistem care emuleaz abilitatea de a lua decizii a expertului uman. Farrenu H. Prezinta o definitie interesanta: sistemele expert sunt programe, dar pot tot atat de bine masini cu software, destinate sa inlocuiasca sau sa asiste specialistul in domeniile unde este recunoscuta necesitatea expertizei umane. P.V. Pigford arata ca: sistemul expert este un produs program care emuleaza comportamentul expertilor umani care rezolva probleme din lumea reala asociate unui domeniu particular al cunoasterii.

Cap3 1. Prezentai trei definiii pentru noiunea de cunoatere i comentai piramida abstractizrii a lui E.Turban. 1) conform profesorilor Pigford i Baur, cunoaterea este o informaie rafinat, cu tendina de a deveni ct mai general ori chiar incomplet sau imprecis. Ea include fapte i informaii dar mai ales concepte, proceduri, modele i euristici care pot fi utilizate n inferene pentru soluionarea problemelor, 2) conform lui Sowa, cunoaterea cuprinde restriciile implicite i explicite enunate despre obiecte, entiti sau relaii cu ajutorul euristicilor generale i specifice precum i procedurile infereniale implicate de problema de modelat, 3) autorii acestei cri arat c informaia latent, obiectiv, cu caracter de generalitate n care intr definiiile, legile, regulile, conceptele, procedurile, modelele i clasificrile formeaz ceea ce10

se numete cunoatere. Cunoaterea este achiziionat prin procese de nvare, observare a realitii, abstractizare i obiectivizare prin rafinare permanent. Piramida: de sus in jos: meta-cunoastere, cunoastere, informatii, date. Profesorul E. Turban prezint o clasificare a datelor, informaiei i cunoaterii n funcie de gradul de abstractizare n care cunoaterea este considerat mai abstract i se afl n vrful piramidei abstractizrii, iar datele au un grad de abstractizare mai redus i se afl la baza piramidei. 2. Prezentai clasificarea cunoaterii. Cele mai importante criterii de clasificare sunt: coninutul, aspectul exterior, originea, utilizarea i nivelul cunoaterii. Pentru interesul construirii sistemelor expert prezint importan: a) cunoaterea procedural, referit n legtur cu posibilitatea de a ti cum se face ceva, adic succesiunea operaiilor prin care se ajunge la soluia problemei; ea este profund ntruct ne spune cum se utilizeaz cunoaterea declarativ i cum se fac inferenele b) cunoaterea declarativ, care se refer la a ti dac ceva este fals sau adevrat, exprimat sub forma de enunuri declarative cu valoare de adevr; datorit puterii sale descriptive (arat faptele) este considerat cunoatere de suprafa c) cunoaterea tacit, numit i cunoatere subcontient deoarece nu poate fi exprimat ntr-un limbaj. 3. Enunai principiile reprezentrii cunoaterii. 1. reprezentarea cunoaterii este un nlocuitor propus de cognotician pentru un anumit domeniu. Obiectele fizice, evenimentele, conceptele, teoriile, alte asemenea entiti, precum i relaiile dintre ele, care nu pot fi reprezantate ca atare n calculator, sunt reprezentate cu ajutorul unor simboluri care servesc drept nlocuitor al acestora. Simbolurile i legturile dintre ele formeaz un model al domeniului aplicativ; 2. reprezentarea cunoaterii se realizeaz printr-un set de enunuri ontologice. Ontologia este studiul existenei. Pentru o baz de cunotine, ontologia determin categoriile de entiti care exist sau pot exista n domeniul aplicativ. Aceste categorii reprezint enunurile ontologice ale proiectantului/ dezvoltatorului de sisteme sau cognoticianului; 3. reprezentarea cunoaterii este o teorie parial a raionamentului inteligent. Pentru a permite raionamentul asupra entitilor reprezentate, reprezentarea trebuie s descrie i comportamentul i interaciunile specifice sistemului modelat. Aceast descriere constituie o teorie a domeniului aplicativ, care trebuie cunoscut foarte bine, ca s poat fi materializat n axiome explicite i apoi n programe inteligente; 4. reprezentarea cunoaterii este un mediu pentru modelarea eficient n informatica inteligent. n plus fa de reprezentarea cunoaterii, un sistem inteligent trebuie s codifice cunoaterea ntr un model /form care s poat fi procesat() eficient pe un echipament disponibil; 5. reprezentarea cunoaterii este un mijloc al exprimrii umane. Un bun limbaj de reprezentare a cunoaterii va permite comunicaii uoare ntre cognoticienii, care neleg cel mai bine nteligena artificial, i experii n domeniu, care stpnsc cel mai bine domeniul aplicativ i metodele de soluionare a problemelor sau metodele decizionale; cognoticienii pot scrie definiii i reguli, iar experii le pot verifica i valida dac acestea onstituie o reprezentare realist a teoriei domeniului. 4. Prezentai caracteristicile comune ale metodelor de reprezentare a cunoaterii. Metodele de reprezentare a cunoasterii sunt numeroase, ele s-au dezvoltat in timp si utilizeaza concepte si/sau abordari specifice problemei. Toate au insa doua caracteristici comune: - admit utilizarea mai multor limbaje de programare existente sau a generatoarelor de sisteme expert, iar rezultatul este memorat;11

-

prin continutul lor, rezultatele reprezentarii (fapte, reguli, cadre, obiecte...) se pot utiliza in mecanismele de rationament.

5. Prezentai cu exemple metoda regulilor de producie. Metoda regulilor de producie este eficace pentru reprezentarea recomandrilor, directivelor sau strategiilor atunci cnd cunoaterea de reprezentat se refer la experiena de rezolvare a problemelor dintr-un domeniu particular. Regula de producie are dou pri obligatorii: partea de IF i partea de THEN, care stabilesc o relaie logic reprezentnd scopul regulei. n generatoarele de sisteme expert sunt implementate diferite sintaxe ale regulilor de producie care includ i unele pri opionale. Pentru cognotician este important editarea corect a regulilor cu respectarea acestor sintaxe. Iat cteva exemple de reguli de producie. R1: IF numrul de zile =5 AND Nota referat>=5 AND Nota prototip>=5 THEN Nota seminar>=5 R2: IF nota seminar>=5 AND nota examen>=5 THEN ati promovat disciplina SE

CAP 4 1. Ce este strategia de control i care este relaia sa cu strile problemei ? Strategia de control definete procedurile(operatorii) care determin cum se realizeaz trecerea de la o stare la alta. Ea definete o anumit nlnuire a operatorilor, pe care-i apeleaz, n scopul influenrii trecerii de la o stare la alta. Informaiile despre stri sunt memorate ntr-o memorie de14

lucru, ele se refer la starea iniial, starea scop i toate strile intermediare. Esena strategiei de control se prezint n figura nr. 4.2. operatori Strategia de control 4.2.Esenta strategiei de control Strile problemei definesc o situaie momentan a problemei mpreun cu condiiile predefinite corespunztoare soluionrii sale. Exist starea iniial, strile intermediare i starea final sau starea scop. Fiecare stare a problemei de pe calea care duce ctre soluie (scop) este numai o soluie parial sau o parte a strii finale, ntotdeauna existnd un plan pentru trecerea cu succes de la o stare la alta. 3. Prezentai cu un exemplu terminologia structurilor de tip arbore i artai de ce este important o asemenea structur de cunoatere IAS I Nivel 1 Nivel 2 Nivel 3 Nivel 4 Nivel 5 Ch R B c Foc Pl B V s Foc Pl B V s Foc Buz B V s Gl Br B Memorie de lucru

Arbore de cautare Terminologa structurilor de tip arbore este importante si de aceea o prezentam in continuare: -nodul de intrare in arbore se numeste nod radacina -de la nodul radacina catre nodurile de nivel 1 exista legaturi -nodurile sunt cunoscute prin descriptori cum sunt sucesor sau descendent De exemplu,Chisinau este succesor pentru Iasi, Vaslui este sucesor pentru Iasi si nod parinte pentru Focsani sau Galati; -sfarsitul oricarei cai este marcat printr-un nod frunza, nod care un mai are descendenti.De exemplu Bucuresti si Chisinau.

4. Prezentai cu exemple strategiile de raionament Deducia este procesul de raionament n care fiind cunoscute principiile generale, acestea15

se aplic la cazuri particulare (instane), pentru a deriva o concluzie particular Ex:fapte initiale:-premisa majora: Toate componentele trebuie testate calitativ -premisa minora: Cel putin o componenta n-a fost testata Fapt nou dedus:-deductia: Instalatia un poate fi livrata In acest exemplu, concluzia este valida deoarece atat premisa majora, cat si premisa minora sunt adevarate. Inducia este procesul de raionament care utilizeaz fapte particulare n vederea inferrii unor concluzii. Ea are concluzia de ordin general, iar premisele de ordin particular. Ex:fapte initiale:-premisa 1: Bujiile defecte determina o functionare proasta a motorului -premisa 2: Alternatorul defect determina o functionare proasta a motorului -premisa 3: Uleiul prost determina o functionare proasta a motorului Concluzia: Bujiile defecte si alternatorul defect si uleiul prosa sunt cauze ale functionarii proaste a motorului. Abducia, ca i deducia, utilizeaz premisele major i minor, infernd concluzii particulare, ns nu este o form normal a inferenei. Ex: fapte initiale-premisa majora: Daca temperatura este mai mare de 37 gr C atunci un voi merge la serviciu -premisa minora: Nu merg azi la serviciu Concluzia: Temperatura este de 37,5 gr C 5. Prezentai cu exemple metoda de cutare nti-n-adncime. Metoda de cautare intai in adancime incepe sa lucreze de la nodul radacina si trece in jos (adancime) pe fiecare cale de la nodul radacina catre nodul frunza , cautand nodul scop. Daca se intalneste sfarsitul caii si rezultatul cautarii este un esec, un algoritm numit backtracking determina intoarcerea la un nod necercetat si se reincepe cautarea pe o noua cale. NIVEL 1 1 B 2 6b NIVEL 3 C 3 D 4 NIVEL 4 E 5 F I sco p A

NIVEL 2

G

7b 8

H

J

Cautarea incepe cu nodul A, se continua cu nodurile B-C-D-E-F, unde se face backtracking la nodul G,iar aici se continua cu nodurile G-H-I unde se ajunge la nodul stop. Trebuie sa observam ca: un se parcurg din nou nodurile carea au mai fost incluse in cautare; cautarea este direct dependenta de local nodului stop; in general, nodul stop este gasit cu intarziere.

16

6. Prezentai cu exemple strategia de control napoi. Strategia bazat pe scop se numete strategie de control napoi (backward chaining) sau nlnuire napoi. Ea calea ionvers de utilizare a faptelor i regulilor pentru a obine soluia problemei. Specialitii consider aceast strategie similar cu demonstrarea ipotezelor de ctre experii umani. Un foarte bun ghid pentru succes la nvat este tabela caracteristicilor celor dou strategii de control. CONTROL INAINTE CONTROL INAPOI -planificare, monitorizare, control -diagnostic,selectie,depanare -prezent catre viitor -prezent catre trecut -premisa catre concluzie -concluzie catre premisa -orientate de fapte si de jos in sus -orientate de scopuri si de sus in jos -lucreazainaintepentruancime a gasi solutia -lucreazainapoipentru a gasi faptele care din fapte sprijina concluzia -favorizeaza cautarea intai in latime -favorizeaza cautareaintai in adancime -premisele determina cautarea -concluzia determina cautarea -nu favorizeaza explicatiile -favorizeaza explicatiile si solicita raspunsuri de la utilizatori -nu face dialog cu utilizatorul -face dialog cu utilizatorul CONTROL INAPOI A 1 B 3 C 2 D I E 7. Transformai regulile de mai jos n diagram stnga-dreapta pentru cazul c s-ar executa dup strategia de control nainte:R1. IF Venitul este bun AND Economiile sunt bune THEN Investiti in actiuni R2. IF Economiile nu sunt bune THEN Investiti in depozite R3. IF Economiile sunt bune AND Venitul nu este bun THEN Investiti in actiuni si in depozite R4. IF [ECON] > 0.5 * [VENIT] THEN Economiile sunt bune ELSE Economiile nu sunt bune R5. IF Serviciul nu este stabil THEN Venitul nu este bun R6. IF [VENIT] < [CHELT] THEN Venitul nu este bun R7. IF Serviciul este stabil AND [VENIT] > [CHELT] THEN Venitul este bun17

F H

G 4

8. Ce sunt factorii de certitudine ? Artai cu exemple cum pot fi ei atribuii n reguli. Factorii de certitudine (confidence factors) msoar gradul de ncredere sau confiden al pieselor de cunoatere folosite n sistemele expert. Ei sunt valori numerice ataate premisei sau concluziei din reguli i sunt atribuii de ctre experi. Dac nu este corect tratat de ctre expert i cognotician, incertitudinea poate deveni din avantaj un dezavantaj major al sistemelor expert.Ei se pot schimba n timpul proceselor infereniale, dar n orice moment ei au valori statice. Factorii de certitudine se pot asocia att premiselor (IF) ct i concluziilor (THEN) din reguli. Exemplu:IF A (FC=0.6) THEN B IF C THEN D (FC=0.8)

1.

CAP 5

La ce se refer problema posibilitii dezvoltrii unui sistem expert ? Cu privire la posibilitate trebuie s se verifice dac att expertul ct i caracteristicile problemei fac posibil dezvoltarea sistemelor expert. Gasirea unui expert adevarat, care sa fie disponibil si corespunzator pentru dezvoltarea sistemului expert, este o problema cheie. Trebuie ca expertul sa existe si sa fie de acord, dar si alti experti sa-l recunoasca drept cel mai adecvat. Caracteristicele problemei au legatura cu componenta expertului identificat anterior, iar partea cognitiva a componentei expertului va face obiectul bazei de cunostinte. Problemele care solicita un timp pera mare un sunt bune candidate pentru sisteme expert, dar nici cele care se bazeaza pe bunul sima comun sau pe experienta directa. Ce opinii exist cu privire la profitabilitatea unei soluii inteligente de tip sistem expert ? -una care argumenteaza ca o profitabilitate mare este factorul determinant care ar putea salva intreprinderea de la faliment. Consideram ca acesta este un scop nobil, dar si o mare aventura. Daca dezvoltarea sistemului expert esueaza, atunci rezultatele pot fi catrastofale in planul pierderii resurselor de toate tipurile(financiare, personal, timp) -una care admite sa se construiasca sisteme expert mai mici,pentru probleme de mai mica amploare, deoarece resursele consumate sunt mai putine chiar daca profitabilitatea totala va fi mai mica. O eventuala greseala un poate avea pera mare efect asupra intreprinderii. Pana la urma, managementul este acela care hotaraste o varianta sau alta. 3. Enunai factorii care influeneaz alegerea unui instrument de dezvoltare. Factorii care trebuie luai n seam sunt: 1)restriciile de dezvoltare, 2) posibilitile de sprijinire a dezvoltrii sistemului, 3) fiabilitatea sistemului, 4) mentenabilitatea, 5) necesitile problemei i 6) necesitile aplicaiei. 4.Prezentai i comentai schema fazelor procesului de achiziie a cunoaterii IDENTIFICAREA Identificarea caracteristicilor problemei Cerinte CONCEPTUALIZAREA Formularea conceptelor de reprezentat reformularea concepte FORMALIZAREA Proiectarea structurii si organizarea cunoasterii reproiectarea Structura18

2.

IMPLEMENTAREA Formularea regulilor/cadrelor/obiecte rafinarea Reguli/cadre/obiecte TESTAREA Validarea si testarea bazei de cunostinte

Aceste faze sunt interdependente, uneori suprapuse, iar distinctia dintre ele nu este usor de facut deoarece in timpul dezvoltarii sistemului expert cogniticianul poate fi angajat in oricare dintre ele.

5. Prezentai metodele de achiziie a cunoaterii conduse de cognotician. Metodele conduse de cognotician se refer la trasarea proceselor de raionament executate de expert n timpul soluionrii problemei. Cognoticianul va utiliza apoi aceste trase pentru a afla conceptele, relaiile dintre concepte i toate inferenele expertului. Analiza protocoalelor este metoda pe care cognoticianul o folosete cel mai des la achiziia cunoaterii. Un protocol este o nregistrare sau o documentaie pas-cu-pas efectuat de ctre expert despre comportamentul su n timpul soluionrii problemei. Acesta este cazul cel mai uzual pentru sistemele expert de gestiune i se obin mari cantiti de protocoale, dintre care unele pot avea utilizare mai redus, iar costul transcrierii nregistrrilor audio-video este uneori foarte mare. 6. Prezentai metodele de achiziie a cunoaterii conduse de expert. Uneori este neprofitabil utilizarea cognoticienilor deoarece le lipsete cunoaterea despre domeniu, serviciile lor sunt scumpe i adesea apar probleme de comunicare cu experii ori o ncetinire a procesului de achiziie a cunoaterii din cauza multiplelor iteraii se impune folosirea metodelor conduse de expert (autoraportul expertului). Un numr important de instrumente inteligente de achiziie a cunoaterii folosesc metoda RGA (Repertory Grid Analysis) o metod condus de expert, care are la baz modelul lui Kelly despre gndirea uman denumit Personal Construct Theory3. Cunoaterea i perceptible despre domeniu ale expertului se pot clarifica i organiza ntr-un model personal conceptual. Metoda RGA lucreaz pe baza acestui model i folosete pai specifici. Vezi (Andone, 1999,p.177). Actualmente exist un numr important de instrumente inteligente de achiziie a cunoaterii pe baza metodei RGA. Toate ajut n faza de conceptualizare: ETS, KRITON, AQUINAS, .a. Unele sunt instrumente inteligente integrate pentru achiziia cunoateri 7.Artai n ce constau verificarea i validarea bazei de cunotine Verificarea se reralizeaz n scopul asigurrii corectitudinii bazei de cunotine. Validarea se face n scopul controlului acurateei (claritii i19

exactitii) lanurilor infereniale. Se caut rspuns la ntrebarea: Sistemul expert d rezultate (soluii) corecte? Validarea se face periodic pe timpul testrii sistemului expert prin sesiuni de consultare i corectri rapide. n final sistemul expert trebuie s opereze conform specificaiilor de proiectare.

Cap 6 1.Prezentai fazele ciclului de via ale motorului de inferene. Selecia este numit i restricie i permite o economie de timp n profitul fazei urmtoare. Filtrarea produce un subansamblu de reguli declanabile numit subansamblu de conflict, care intr ntr-o competiie pentru ca n final o singur regul s fie executat efectiv. Filtrarea se mai numete pattern matching. Rezolvarea conflictelor realizeaz alegerea regulii care se va executa efectiv. Execuia const n activarea regulii reinut n faza precedent, aciune care va avea ca efect, n general adugarea unuia sau mai multor fapte n baza de fapte. n practic, fiecare dintre fazele ciclului de baz a motorului de inferene se prezint n diverse variante, iar soluionarea unei probleme oarecare necesit nlnuirea automat a milioane de cicluri de baz. 2.Care sunt funciile motorului de inferene ? Funciile pe care le realizeaz un motor de inferene sunt: - activeaz (declaneaz) regulile; - adreseaz utilizatorului o ntrebare; - adaug rspunsul utilizatorului n baza de fapte; - infereaz un nou fapt dintr-o regul; - adaug faptul inferat n baza de fapte; - compar faptele din baza de fapte cu componentele corespunztoare din reguli; - dac sunt potriviri, regulile se declaneaz; - dac mai sunt i alte asemnri, controleaz dac scopul prestabilit este atins;20

- declaneaz cel mai mic numr de reguli necesare soluionrii problemei. 3. Prezentai sursele incertitudinii. Ambiguitate-se intalneste atunci cand un enunt poate fi interpretat in mai multe moduri. Ex:vindeti stocurile de materiale proasteeste un enunt ambiguu. Incompletitudinea intervine atunci cand o piesa de cunoastere lipseste. Ex: piesa de cunoasteredebitati contuleste incompleta, care cont? Incorectitudinea-intervine cand o piesa de cunoastere este eronata din cauza unei greseli umane, din cauza proastei functionari a echipamentului de calcul sau cand o ipoteza este o asertiune despre ceva eronat sau o consecinta a unei reguli necorespunzatoare. Ex: contul 101 este un cont de activeste o asertiune despre un fapt eronat. O ipoteza este o presupunere care trebuie verificata. Ipoteza nula este ipoteza elaborata inicial si care s-a constatat ca este incorrecta. Un tip de informatie incorrecta se numeste fals pozitiva daca acepta ipoteza care este incorrecta. Un tip de informatie incorrecta se numeste fals negativa daca respinge o ipoteza care este adevarata. Erorile de masurare- pot fi erori de precizie si erori de acuratete. Desi acesti 2 termeni se utilizeaza cu inteles sinonim, ei sunt foarte diferiti. Ex: 2 rigle, una gradata in milimetri si alta gradata in centimetri:rigla gradata in milimetri va da la masurare o precizie mai mare. Dar daca gradatiile in milimetri sunt facute incorect? In acest caz ,rigla in mm este lipsita de acuratete, iar masuratorile cu aceasta rigla nu pot fi acceptate decat dupa aplicarea unui factor de corectie. Ex:rigla in milimetri,daca este mai bine realizata, masoara de zece ori mai precis decat rigla in centimetri. Erorile hardware pot genera ciudatenii, in sensul ca iesirile sunt gresite desi intrarile si prelucrarile sunt corecte sau un se obtine nici o iesire ori din aceeasi prelucare se obtine de fiecare data un alt rezultat, desi conditiile sunt aceleasi. Aceste fluctuatii ale rezultatului pot fi generate de natura aleatoare a sistemului studiat. Tuturor acestora li se spune erori aleatoare si determina incertitudinea. Cauza lor poate fi conexiunile uitate sau incorecte. Erorile sistematice-sunt erorile care se produc in mod frecvent si consistent din cauza utilizarii acelorasi aparate de masurare cu aceleasi defecte. Ex: eroarea de calibrare a riglei gradate in milimetri va da erori sistematice. Erorile de rationament-pot fi cele inductive si deductive. Inductia invalida este un tip de eroare. Stim deja ca inductia este opusa deductiei ca proces de rationament. Ex:inductia incearca sa infereze de la specific la general:premisa majora-dispozitivul antiincendio un merge premisa minora-simtim fum Concluzia-trebuie sa fie foc undeva. Prezentai metodele de reprezentare a incertitudinii Reprezentarea incertitudinii se realizeaz prin trei metode de baz: numeric, grafic i simbolic. Metoda numeric este cea mai utilizat. Ea cunoate o scal cu dou numere la extreme n care primul numr reprezint incertitudinea complet iar al doilea numr certitudinea complet. De exemplu, scalele: 0 i 1, 1 i 100, -10 i +10, -100 i +100. Metoda grafic este mult mai preferat de ctre experi fr a fi mai sigur ca metoda numeric i opereaz cu o scal grafic de certitudine. Metoda simbolic utilizeaz scala Likert pentru: foarte neprobabil, neprobabil, neutru, probabil, foarte probabil. n final toate aceste metode se combin cu numere sau sunt covertite n valori numerice.21

4.

5. Ce nseamn strategie de rezolvare a conflictelor ? Strategia de rezolvare a conflictelor reprezint alegerea dintr-o secven de reguli declanabile a regulii care trebuie declanat pentru execuie. n acest scop, motoarele de inferen folosesc procese specifice i tehnici de rezolvare a conflictelor bazate pe dou tipuri de prioriti: 1) prioriti explicite i 2) prioriti implicite Aceast tehnic a prioritilor explicite lucreaz mai bine pentru sistemele expert mici i este aproape inflexibil la schimbrile intervenite n baza de cunotine, dac prioritile sunt statice. Tehnicile prioritilor implicite sunt mai flexibile, mai ales cnd ntr-un sistem expert se utilizeaz mai multe odata. 6.Care sunt criteriile pentru tipologia motoarelor de inferene ? Criteriile care difereniaz ntre ele motoarele de inferene sunt: modul de invocare aregulilor, metodele de inferen, strategiile de cutare, monotonia i nonmonotonia, stilul de programare i limbajul de descriere al cunoaterii. Modul de invocare a regulilor se refer la faptul dac motoarele de inferene funcioneaz dup strategia de control nainte, strategia de control napoi sau dup strategia mixt. Motoarele care funcioneaz dup strategia de control napoi desfoar procese inductive de raionament. Vezi (Andone, 1999, p.197). Cele mai bune exemple de astfel de motoare sunt EMYCIN i PROLOG. Motoarele mixte combin cele dou strategii de control n scopul de a ncerca, n timpul trecerii prin baza de cunotine, s se nlture inconvenientele celor dou prin legarea avantajelor lor. Pe modurile de invocare a regulilor i strategiilor infereniale se suprapun i unele dintre strategiile de cutare, care trebuie cunoscute de ctre cognoticienii care decid achiziia unui sistem expert.Monotonia i nonmonotonia sunt proprieti ale sistemelor expert rezultate dinfuncionarea motoarelor de inferene. PROLOG funcioneaz ca un motor de inferene pe baza strategiei de control napoi, a strategiei de cutare n adncime, n regim prin tentative i nonmonotonie permind variabile att n fapte ct i n reguli. n funcie de limbajul de descriere a cunoaterii exist motoare de inferene de ordin zero (0), de ordin zero plus (0+), i de ordin unu (1). Motoarele de inferene se difereniaz ntre ele i prin regimul de funcionare (prin tentative sau irevocabil) sau prin modul n care sunt utilizate sistemele expert: interactiv, care utilizeaz un anumit limbaj de comunicaie, care explic sau un inferenele. 7. Factorii de certitudine constituie o metod de combinare a msurii certitudinii cu o msur a incertitudinii relative asupra unei ipoteze date I i a evidenei E observat de ctre experii n domeniu. Definiia factorului de certitudine a fost schimbat n timp i variaz de la un generator de sisteme expert la altul. De exemplu, EXSYS folosete cinci moduri de lucru (valori i calcule) cu factorii de certitudine: [0-1], [0-10], [-100,+100], increment/decrement, Custom Formula i Fuzzy Logic. Toate calculele necesare sunt implementate n motoarele de inferene. n principiu, toate metodele impun stabilirea unei valori de prag pentru factorii de certitudine peste care regulile pot fi declanate.

CAP 7 1. Prezentai caracteristicile generale ale interfeelor de dialog.22

Caracteristicile interfeei sunt fundamentale i determinante n acceptarea sau nu a unui sistem expert. Interfaa utilizator poate fi gndit ca o suprafa pe care se introduc informaiile solicitate i comenzile necesare n timpul sesiunii de utilizare a sistemului expert i se obin rezultatele de la sistem. Componentele fizice ale unei interfee sunt dispozitivele de afiare video, audio i de intrare de cele mai diverse tipuri: ecran, microfon, tastatur i mouse. n conceptul de interfa se includ i toate aspectele sistemului preferate de ctre utilizator. Calitatea interfeei, din punctul de vedere al utilizatorului, depinde de ceea ce simte, vede i dorete sau trebuie s tie utilizatorul, respectiv aciunile sale n vederea obinerii rezultatelor de la sistem. 2. Care sunt elementele dialogului cu sistemul? Dialogul cu sistemul este un proces ciclic format din urmtoarele elemente: - limbajul de aciune, aciunile utilizatorului n timpul sesiunii de lucru (selecie opiuni, rspunsuri la ntrebri, introducere comenzi etc.). n acest scop se utilizeaz cele mai diferite dispozitive de intrare; - cunoaterea utilizatorului despre sistem i domeniul aplicativ. Aceasta poate fi nsuit din documente, din mesajele sistemului (help) i prin instruire; - reacia utilizatorului la imaginile de pe ecran i solicitarea aciunilor; - limbajul de prezentare al sistemului, este vorba despre informaia afiat pe ecran de ctre sistem (meniuri, text, ferestre, icoane, grafice etc.). Studiile, cele mai recente, arat c tipul ieirilor sistemelor expert au mare impact asupra calitii sistemului i percepiei utilizatorului. Este foarte important de afiat ieirea preferat de utilizator; - calculatorul, care interpreteaz aciunile utilizatorului i genereaz rspunsuri n limbajul de prezentare ales; - dialogul propriu-zis, adic seria observabil de interaciuni dintre utilizator i calculator; - interfaa utilizator, acea component a sistemului alctuit din toate elementele hardware i software care fac posibil dialogul. 3. Prezentai stilurile de interfee de dialog. Stilurile de interfee se refer la comunicaia interactiv dintre sistemul expert i utilizator. Ele determin cum este afiat informaia pe ecran i cum sunt introduse rspunsurile i comenzile utilizatorului. Cele mai comune stiluri de interfee sunt:1) interfeele bazate pe meniuri: permite utilizatorului sa selecteze dintr-o lista de optiuni pe aceea pe care doreste sa o execute. Optiunea este selectata prin apasarea tastei corespunzatoare numarului sau literei. 2) interfeele de tipul ntrebare-rspuns,este foarte populara in sistemele expert si usor de programat. Se incepe intotdeauna cu o intrebare pusa sistemului de catre utilizator la care sistemul raspunde sau invers sistemul intreaba si utilizatorul raspunde. 3)interfeele bazate pe icoane sau pictograme,constituie un stil special de interfete, in care pe ecran apar o serie de obiecte grafice numite icoane,care pot fi manevrate de catre utilizator in cadrul dialogului cu sistemul expert. 4)interfeele bazate pe ferestre multiple, constituie cel mai modern format, pe larg utilizat, deoarece permite si afisarea pe ecran a unor ferestre in care se pot lansa operatii de tot felul.

23

4.Care sunt calitile interfeelor de dioalog ? Calitile interfeelor prezint importan pentru cognoticieni, orientdu-i n deciziiile lor pe parcursul dezvoltrii sistemului expert. Stiluri Meniuri Intrebare Icoane Ferestre Limbaje de Calitati raspuns multiple comanda Viteza Mica Mica Mica Mica Rapida Acuratetea Excelenta Moderata Excelenta Excelenta Slaba Timp de Scurt Scurt Scurt Moderat Lung instruire Preferinta Foarte Mica Mica Mare Numai utilizatorulu mare daca este i instruit Puterea Mica Moderata Moderata Moderata Foarte mare Flexibilitate Limitata Moderata Moderata Mare Foarte a mare Controlul Sistem Sistem Sistem si Sistem si utilizatorul utilizator utilizator 5. Care sunt i n ce constau modelele utilizate la construirea interfeelor de dialog ? Modelul proiectantului- se refera la punctul de vedere al persoanelor care proiecteaza si implementeaza sistemul expert. Daca echipa de proiectare este formata din expert, cognitician, programatori, utilizatori, atunci, acest model este unul compozit, rezultat din opiniile tuturor acestor actori participante la construirea sistemului expert. Modelul utilizatorului- este intotdeauna unul nou, al unui singur om, deoarece se poate schimba de la un utilizator la altul. Din acest motiv se va tine seama de opinia mai multor utilizatori, viitori beneficiari ai sistemului expert. Modelul sistemului-va fi un elaborat compozit al tuturor utilizatorilor sistemului expert, inclusiv al utilizatorilor experti. 6. Care sunt liniile orientative pentru proiectarea interfeelor de dialog ? Liniile orientative pentru proiectarea interfeelor sistemelor expert prezint particulariti n cazul formatelor de ecrane i pentru utilizarea dispozitivelor de intrare.

24

7. Prezentai cu exemple interfaa sistemelor expert cu programele externe, bazele de date i tabelele de calcul. n scopul execuiei unor operii complexe de calcul, multe sisteme expert bazate pe reguli sunt proiectate pentru a avea acces la un program extern, la o baz de date sau la o tabel de calcul. Programul extern poate fi orice tip de produs-program convenional, de exemplu: un program n VisualFoxPro, n MS-Access, n Oracle, n MS-Excel, n C++, n Visual Basic, etc. Capacitatea de acces i interfaare cu programele externe de orice tip ofer o mare flexibilitate n proiectarea sistemelor expert de gestiune. Poate fi realizat accesul la Mari cantiti de informaie existente n bazele de date i programele de calcul tabelor, extrem de necesare pentru punerea la punct a sistemelor inteligente pentru luarea deciziei. Sistemele expert de gestiune se construiesc cu cele mai familiare i mai funcionale interfee pentru utilizatori cum sunt managerii de toate tipurile, economitii i ceilali specialiti din compartimentele funcionale ale ntreprinderii. 1.program procedural:regula 1:IF Clientul solicita o noua cutie AND NR=Numar de bucati de impachetat AND GR=Greutatea unei bucati THEN CALL CALCUL_TOTALGR AND SEND NR, GR AND RETURN TOTALGR Aceasta regula determina greutatea totala a unei cutii comandate de un client: se va executa programul apelat CALCULUL_TOTALGR 2.Baza de date:regula2:IF Exista o urgenta la serviciu AND NUME=Ionescu THEN OPEN TELEFOANE AND FIND NUME, CAMP_NUME AND TELEF=CAMP_TELEFON In aceasta regula se doreste obtinerea numarului de telefon pentru seful serviciului in caz de urgenta. Se va obtine acest numar din baza de date TELEFOANE mai intai prin localizarea inregistrarii care contine in CAMP_NUME numele Ionescu, apon se va asigna variabila TELEFON cu acest nume. 3.Calcul tabelar:regula3:IF Este nevoie de vanzarile pe luna decembrie THEN OPEN VANZARI8 AND DEC_VANZ=C11 Aceasta regula obtine informatia despre totalul vanzarilor pe luna decembrie din celula C11 a tabelei de calcul VANZARI8. Formatul tabelar care este specific ambelor cazuri permite acest lucru. Deoarece sistemele expert utilizeaz uneori mari cantiti de informaii i fapte, a devenit natural conectarea acestora la alte medii de programare cum sunt cele specifice bazelor de date i calculului tabelar (spreadsheets), mai ales n cazul microcalculatoarelor. CONDITIE CONDITIE ACTIUNE ACTIUNE A B C A D F B25

B G H Astfel, fiecare nregistrare a bazei de date/tabelei de calcul devine o regul de producie:R1: IF A AND B THEN C; R2: IF A AND D THEN F AND B; R3: IF B THEN G AND H

Primele 2 campuri ale inregistrarii au fost interpretate drept conditii din premise, iar ultimele 2 campuri sunt actiuni. 8. Prezentai posibilitile de mbuntire a interfeelor de dialogInterfeele utilizator pot fi mbunite prin folosirea celor mai moderne tehnologii cum sunt: 1) GUI-Graphical User Interface sunt interfete

utilizator grafice care ofera contolul directa supra obiectelor vizibile pe ecran, inlocuind comenzile care au sintaxa complexa si sunt greu de memorat. Una dintre implementarile cele mai interesante alw GUI este : 2) VIM-Visual Interactive Modelling,- care s-a utilizat cu succes in sistemele de expert din zona managementului operacional. Ea foloseste afisajele grafice pentru prezentarea impactului diferitelor decizii. Este diferita de grafica obisnuita deoarece utilizatorul poate interveni in procesal de luare a deciziei si poate vizualiza imediat rezultatele interventiei sale. 3) Multimedia, 4) Hipermediaeste o clasa speciala de multimedia si descrie documentele de proveniente informatica, care contin cateva tipuri de medii(text, grafica,imagini video,sunet),care permit legarea prin asociere a informatiilor.hipermedia poate contine mai multe straturi de informatie. i 5) Hipertext.-produsul care se integreaza in sistemele expert se numeste knowledgePro. El ofera o puternica reprezentare a cunoasterii cu acces la culori, ferestre si Mouse. Cap 8 1. Ce este ciclul de via, ce termen este mai potrivit i care sunt principalele modele americane ? Ciclul de via a unui produs program este perioada care ncepe odat cu apariia conceptului iniial i se termin cu retragerea programului din exploatare. n tehnologia sistemelor expert se recomand utilizarea termenului de model al procesului de dezvoltare, mult mai sugestiv. El se numete i metametodologie, deoarece determin ordinea i durata aplicrii metodelor de dezvoltare sau a metodologiilor. i pentru sistemele expert prezint importan modelele americane: 1) modelul n cascad, 2) modelul incremental, 3) modelul n spiral i 4) modelul liniar2. Prezentai i comentai pe scurt schema fazelor de dezvoltare a

sistemelor expert. Procesul de dezvoltare a unui sistem expert nu este niciodat unul liniar deoarece unele faze se pot executa simultan sau pot avea numeroase reveniri la fazele anterioare. Este vorba despre fazele: 1)iniializarea proiectului, 2) analiza si proiectarea, 3) prototipizarea rapid, 4) dezvoltarea, 5) implementarea, i 6) postimplementarea INITIALIZAREA PROIECTULUI Definirea problemei Evaluarea necesitatilor Evaluarea solutiilor alternative Verificarea adecvarii problemei Considerarea cerintelor managementului Proiectare conceptuala si planificarea Strategia de dezvoltare Sursele cunoasterii Resursele de calcul Studiul de fezabilitate 26 Analiza cost-beneficiu

ANALIZA SI PROIECTAREA

PROTOPIZAREA RAPIDA DEZVOLTAREA

Construirea prototipului demonstrative Testarea, imbunatatirea, extinderea Demonstarea si analiza fezabilitatii Proiectarea completa Construirea prototipului deminstrativ Testarea ,evaluarea si imbunatatirea Planificarea integrarii Acceptarea de catre utilizatori Instalarea, demonstrarea si utilizarea Orientarea ,instruirea,securitatea Documentarea,integrarea,testarea in domeniu Exploatarea Intretinerea si actualizarea Evaluarea periodica

IMPLEMENTAREA

POSTIMPLEMENTAREA

3. Prezentai activitile fazei de iniializare a proiectului. Activitile specifice fazei de iniializare a proiectului sunt: 1) Definirea problemei i evaluarea necesitilor nseamn a rspunde la dou ntrebri fundamentale: care este, exact, problema?, care sunt necesitile reale? Probleme tipice de gestiune pot fi productivitatea slab, lipsa expertizei suficiente, informaie supraabundent, probleme de personal, gestiune financiar slab, gestiune contabil slab, etc. Multe sisteme expert din ntreprinderi se utilizeaz la mbuntirea performanei la locul de munc, la mbuntirea productivitii i calitii, cu respectarea restriciilor prestabilite. Nu rareori, astfel de probleme se datoreaz lipsei cunoaterii care trebuie pus la dispoziia personalului vizat ntr-un mod anume. Practica construirii sistemelor expert a stabilit c, cea mai bun modalitate de nelegere a problemei i necesitii const n desfurarea unui studiu formal numit evaluarea necesitilor., 2) evaluarea soluiilor aslternative presupune luarea n seam a tuturor celorlalte variante de soluionare a problemei. Lipsa de cunoatere, de exemplu, este o problem care se poate soluiona i pe alte ci dect cea a sistemelor expert. Pot fi avute n vedere alternativele: 1) disponibilitatea experilor. Trebuie s fie cineva care s dispun de cunoaterea necesar i trebuie gsite persoanele respective; 2) educaia i instruirea, pot fi alt soluie n cazul persoanelor lipsite de cunoaterea i experiena necesare. Exist materiale documentare, cursuri, seminarii, software de instruire, care se pot dovedi mai ieftine dect un sistem expert; 3) documentarea automat cu pachete de programe specializate n instruire (trainning). n acest caz, prea multe manuale de utilizare pot plictisi, dar i n acest caz costul este mai redus dect n cazul sistemelor expert; 4) produse software convenionale. De exemplu, SGBD, programe de calcul tabelar etc., Verificarea adecvrii problemei. Simpla constatare c, alte soluii alternative nu sunt potrivite pentru rezolvarea unei probleme, nu nseamn c un sistem expert este neaprat necesar.27

n literatur exist mai multe asemenea criterii, toate inspirate dup unul original, cel al lui Waterman, la care noi am renunat deoarece exist altele mai complete De exemplu, Slagle i Wick au elaborat patru liste de control cu asemenea criterii, iar Samuel i Jones au o list de control pentru evaluarea valorii strategice a unui sistem expert. Cea mai complet este lista lui Frank Puppe discutat anterior: Considerarea cerinelor managementului se refer la: 1) disponibilitatea resurselor financiare i alocarea lor de la bugetul ntreprinderii; 2) disponibilitatea altor resurse; 3) restricii legale sau de alt natur; 4) vnzarea proiectului; 5) convingerea managementului de valoarea proiectului; 6) identificarea celui mai bun susintor, care s sprijine cel mai puternic proiectul (persoan din management).

4.Prezentai activitile fazei de analiz i proiectare.Activitile specifice fazei de analiz i proiectare sunt: 1) proiectarea conceptual activitate din care trebuie s rezulte trsturile generale ale

sistemului expert, interfeele cu alte sisteme, domeniul riscului, cerinele de resurse, cash-flow-ul anticipat pe faze, structura echipei de proiectare i orice alte informaii pentru proiectare detaliat ulterioar. Echipa de proiectare este iniiat, apoi, n problematica proiectului de sistem i fiecare dintre participani i ncepe activitatea.Dup ce se ncheie activitatea de proiectare conceptual se trece la strategia de dezvoltare., 2)stabilirea strategiei de dezvoltare, Se cunosc deja mai multe strategii de introducere a sistemelor expert n organizaii (utilizarea forelor proprii, folosirea unui proiectant din afar etc.), dar dup ncercarea unei strategii pot fi atacate i altele cu acordul managementului. 3) stabilirea surselor cunoaterii, Asemenea surse se refer la sursele documentare fa de care experii cu expertiza lor bazat pe euristici constituie cea mai important surs, deoarece atributele experilor sunt edificatoare, astfel : nalt abilitate de percepie; putere de concentrare asupra a ceea ce este important i relevant; deprinderi de comunicare puternice i deprinderi de prezentare a expertizei; tiu cnd s fac excepii, cnd s nu utilizeze reguli de decizie;28

au sensul responsabilitii opiunilor lor i nu au fric de efectul deciziei luate; au mare putere de selecie a problemelor pe care le rezolv; abilitatea de adaptare la schimbarea condiiilor de activitate i tiina de a evita rigiditatea n strategiile decizionale; mare competen n domeniul problemei i uurin n actualizarea cunoaterii; abilitate n tolerarea stresului; lucreaz eficient n cele mai diferite condiii; capacitate de creativitate; acord timp, cu plcere, dezvoltrii sistemelor expert; sunt dispui la cooperare i sunt nerbdtori n descoperiri noi; interes nestvilit pentru informatizare chiar dac nu constituie domeniul lor principal de activitate 4) stabilirea resurselor de calcul, se refer la echipamentele i/platformele, n configuraia hardware i software corespunztoare cerinelor sistemului expert. Este de datoria proiectantului s le specifice cu exactitate ntr-un document special. 5) efectuarea studiului de fezabilitate, pentru un sistem expert este similar cu cel al unui sistem informatic oarecare. Elementele studiului de fezabilitate sunt: a) Fezabilitatea economico-financiar, care se fundamenteaz pe: costal dezvoltrii sistemului (pe articole de calcul); costul ntreinerii; veniturile anticipate; analiza cash-flow; analiza riscului; b) Fezabilitatea tehnic, care se fundamenteaz pe: cerinele de reea; cerinele de interfee; disponibilitatea cunoaterii i datelor; securitatea cunoaterii confideniale; metoda de reprezentare a cunoaterii; disponibilitatea i compatibilitatea hardware-lui i software-lui; c) Fezabilitatea operaional i impactul, care se fundamenteaz pe: disponibilitatea resurselor umane i celorlalte resurse; prioritatea proiectului n raport cu altele; evaluarea necesitilor; rezultatele organizrii i implementrii; sprijinul managementului i utilizatorilor; disponibilitatea experilor i cognoticianului; mediul utilizator; cultura ntreprinderii. Fiecare asemenea pas de fundamentare este supus, n continuare, aprobrii managementului. i 6) analiza costbeneficiu, nseamn antecalculul i postcalculul costurilor i beneficiilor ateptate/ obinute. ntotdeauna viabilitatea unui proiect de sistem expert se determin prin compararea costurilor cu beneficiile anticipate. Aceast comparaie se numete analiz cost-beneficiu, analiz cost-profit sau analiz cost-eficacitate. n practic, orice astfel de analiz devine complicat tocmai din cauza naturii repetitive a dezvoltrii sistemelor expert. Este nevoie de o predicie a costurilor i beneficiilor n funcie de schimbrile permanente care se produc n proiect..Toate aceste activitiurmresc obinerea ct mai multor idei despre imaginea viitoare a sistemului expert i se sprijin pe prototipul iniial.

5. Prezentai cu exemple analiza-cost beneficiu. Un exemplu de analiza cost-beneficiu, pt un sistem expert mic, poate fi urmatorul: COSTUL DEZVOLTARII: 1cognitician (patru luni cu jumatate de norma) 80000029

1expert (patru luni cu jumatate de norma) 1200000 1licenta de utilizare a unui generador de sistem expert 100000 TOTAL COSTURI(fara intretinere) 2100000 BENEFICII ANULALE din: Reduceri ca urmare a suprimarii lucrului peste program 650000 Reduceri din eliminarea angajarilor suplimentare 2450000 TOTAL BENEFICII 3100000 ECONOMII: 1on (3100000-2100000) 100000 ECONOMII ANUALE CONTINUE (inaintea intretinerii): 2450000 BENEFICII TANGIBILE: 1. reducerea cu 40% a erorilor 2. imbunatatirea timpului de raspuns cu peste 55% la cereri 3. instruirea dups sesiunea de consultare BENEFICII INTANGIBILE: 1.reducerea riscului. Activitatea se desfasoara normal chiar in lipsa expertilor 2. imbunatatirea satisfactiei de munca 3. gestiunea mai eficienta a activitatilor 4. aplicarea consistenta a sarcinilor 5. informatii suplimentare si oportune despre fiecare sarcina 6. indeplinirea cerintelor legalr si standardelor de calitate 7. imbunatatirea imaginii in fata clientelei 8. cresterea increderii furnizorilor etc. 6. Ce este prototipizarea rapid i ce etape folosete ea ? Prototipizarea este esenial n dezvoltarea sistemelor expert. Un prototip, n metodologia dezvoltrii sistemelor expert, se refer la un sistem expert de dimensiune relativ mic, dezvoltat n timp scurt, ntr-o manier care permite inferene rapide, n condiiile n care toate componentele sale nu sunt definitiv puse la punct. De exemplu, n cazul sistemelor expert bazate pe reguli, prototipul poate conine circa 50 de reguli de producie i poate fi creat cu un generator de sisteme expert adecvat. Numrul mic de reguli din baza de cunotine este suficient pentru operaii de consultare limitate. Prototipul are drept scop sprijinirea proiectanilor n luarea deciziei cu privire la structura bazei de cunotine, nainte de a consuma prea multe resurse cu dezvoltarea sistemului expert definitiv. Procesul prototipizrii se desfoar pe: 1)proiectarea, 2) achiziia i reprezentarea cunoaterii, 3) testarea, 4) evaluarea istudiul reaciei utilizatorilor, 5) analiza rezultatelor i 6) rafinarea i extinderea

30

7. Care sunt avantajele prototipizrii rapide ? Avantajele dezvoltrii unui prototip sunt: - permite formularea unei idei despre ceea ce este realizabil n aplicaia complet; - ofer un mijloc de studiu pentru eficacitatea reprezentrii cunoaterii i implementrii bazei de cunotine; - nltur eventualele lipsuri n sistemul final propus; - ofer un produs inteligent, tangibil nc din fazele timpurii de dezvoltare; - impresioneaz din vreme managementul i ceilali sponsori ai proiectului; - ofer o idee despre finalizarea proiectului, valoroas pentru eventualii experi contactai n prealabil; - ofer ocazia efecturii coreciilor pe baza ideilor experilor, din interiorul i din exteriorul ntreprinderii; - prototipul, chiar dac nu este un sistem final, are suficient utilitate i constituie baza unor eventuale extensii; - ofer prilej de experien pentru eventualii utilizatori i identific zonele cu probleme poteniale sau limite de alt natur; - accelereaz procesul de achiziie a cunoaterii; - susine interesul expertului i gradul su de cooperare; - demonstreaz trsturile sistemului expert i semnalizeaz dac problema iniial s-a definit corect; - datorit costului slab structurat al proiectelor de sisteme expert mari, prototipizarea este esenial deoarece n caz contrar riscurile pot fi foarte mari. 8. Prezentai stadiile prin care trece un prototip de sistem expert. Stadiile evolutive ale unui prototip: 1) prototip demonstrativ, 2) prototip de cercetare, capabil de performane i mai credibile, asupra cruia se exercit o testare extins, incluzndu-se performane noi, pentru satisfacerea ct mai bun a utilizatorilor. Se poate ajunge la circa 200 de reguli, dup aproximativ doi ani de munc intens; 3)prototip n domeniu, cnd sistemului expert i se observ comportamentul n domeniul real al aplicaiei, n toate detaliile de utilizare posibile, i se noteaz anomaliile i se iau toate msurile de corecie. n acest stadiu, sistemele expert funcioneaz lent i neeficient; 4) prototip de producie, cu dimensiuni mai mari, circa 1500 de reguli, testate n extenso, iar sistemul se reimplementeaz, eventual, n limbaje mai eficiente, n scopul creterii vitezei de lucru i reducerii spaiului de memorie utilizat. n acest stadiu sistemul expert funcioneaz cu o bun acuratee i este capabil de decizii eficiente ; 5) stadiul de sistem expert comercial, destinat vnzrii ctre clienii interesai, n conformitate cu politica de marketing. Dezvoltarea unui sistem expert comercial dureaz mai muli ani de munc, dup care se observ fiabilitatea garantat n exploatare, exercitarea eficient a tuturor funciilor i satisfacerea elegant a cererilor utilizatorilor.

31

9. Prezentai activitile fazei de dezvoltare propriu-zis. Activitile acestei faze sunt: 1) construirea bazei de cunitine o sarcin important a echipei de proiectare. n partea de premis a regulilor de producie apar fapte i/date, foarte importante pentru a ncepe sau a continua procesele infereniale. Listarea tuturor acestor fapte, date (variabile) este important i pentru cunoaterea intrrilor n sistem, din timpul sesiunilor de consultare. Se tie c, sistemul poate adresa ntrebri pentru obinerea unor rspunsuri (intrri) din partea utilizatorului. Chiar dac, cognoticianul tie perfect ieirile sistemului sau soluiile poteniale precum i intrrile, el poate avea dificulti n scrierea regulilor. Din aceast cauz el trebuie s elaboreze o schi corespunztoare pentru intrri i pentru ieiri. Aceast schi, numit plan, este cu att mai necesar n cazul domeniilor complexe cum sunt contabilitatea managerial, gestiunea riscului, auditul i expertiza contabil etc. Anumite cunotine trebuie organizate ntr-o matrice cu atribute i concluziile corespunztoare, n maniera arborilor decizionali. Generatoarele de sisteme expert, prin metoda induciei, vor utiliza aceste matrici pentru formatarea cunoaterii n reguli. De aceea, trebuie acordat toat atenia organizrii cunoaterii n tabele de inducie (decizie).Dup scrierea regulilor, acestea pot fi introduse imediat cu un generator (editor de reguli),dup care se pot face toate modificrile necesare. Primul obiectiv const n construirea prototipului demonstrativ, necesar n continuare pentru testri i rafinri, 2) testarea, evaluarea i mbuntirea, Prototipul i toate versiunile mbuntite ale sistemului expert se supun, obligatoriu,testrii i evalurii performanei, att pentru cazuri ipotetice, de laborator, ct i cu cazuri din domeniul aplicativ. Principiul de respectat const n testarea pe cazuri istorice, oferite de ctre utilizator, pe care rafinarea sistemului expert este obligatorie. ntre evaluarea i rafinrile succesive ale unui sistem expert exist o legtur strns. Evaluarea poate releva cazuri care nu sunt prelucrate prin regulile existente n baza de cunotine, motiv pentru care se vor aduga reguli noi sau se vor modifica cele existente. Asemenea schimbri pot avea efecte negative asupra componentelor sistemului: conflicte ntre reguli, reguli inconsistente, etc. Toate anomaliile de aceast natur trebuie descoperite i eliminate cu ajutorul unui instrument adecvat naintea introducerii lor n baza de cunotine. Evaluarea se refer i la calitatea soluiei (sfat, recomandare) sistemului, activitate foarte dificil din cauza lipsei momentane a unor criterii standardizate n acest sens. Ca urmare a dificultii evalurii soluiei (ieirilor sistemului), sistemele expert trebuie evaluate cu metode mai mult experimentale i mai puin formale. Principalul judector al soluiei unui sistem este expertul, numai el poate confirma gradul de acceptabilitate al rspunsurilor sistemului. Utilizatorii poteniali, pot i ei s-i exprime opinii asupra: uurinei n utilizare, confortului interfeei, claritii explicaiilor. Metoda cea mai comun utilizat n evaluarea unui sistem expert const n compararea performanei sale cu un criteriu general acceptat. De exemplu, cu decizia unui manager expert sau cu decizia unui auditor expert. n aceast abordare, numit Testul Turing Modificat (Modified Turing Test), managerii, auditorii, experii contabili, experii financiari, etc., prezint dou soluii la o problem, una fiind rezultatul judecii umane iar cealalt rezultatul sistemului expert. Fr a se ti care soluie i cui aparine, managerii/experii sunt pui s compare aceste dou soluii i s se pronune asupra lor. n ntreprinderi, sistemele expert se pot evalua prin experimentare, n cadrul funciei informatizate sau n cadrul aceleiai funcii neinformatizate, prin compararea rezultatelor. Evaluarea este un proces iterativ. De fiecare dat, sistemul expert este supus testrii i evalurii, pe un nou caz, ori de cte ori apar schimbri n mediul su de utilizare. Se realizeaz astfel o nou rafinare, n urma creia numrul regulilor de obicei crete. Dup rafinare are loc o nou evaluare. Astfel, se efectueaz o serie de iteraii de evaluare-rafinare-reevaluare. De fiecare dat se vor nregistra att performana obinut, cazurile testate ct i mbuntirile fcute. Numai prin32

evaluare echipa de proiectare se poate asigura c, sistemul expert este bun, eficient i performant. Evaluarea implic att validarea ct si verificarea sistemului. Validarea, am vzut mai nainte, se refer la determinarea faptului dac sistemul a fost construit corect i ofer un nivel de acuratee acceptabil. Verificarea confirm dac sistemul expert este construit n conformitate cu specificaiile de proiectare. i 3) planificarea integrrii este util nc din aceast faz, care precede implementarea. Cognoticianul va elabora planul cel mai adecvat de integrare a componentelor sistemului. MANAGEMENTMANAGEMENT PROIECTINCEPE DEZVOLTAREA PROIECTULUI MONITORIZAREA DEZVOLTAREA PROIECTULUI PLANIFICA IMPLEMENTA REA PLAN DE TESTARI SI IMPLEMENT ARI REVIZIE SISTEM SISTEM EXPERT COMPLET

COGNOTICIAN (PROIECTANT)

REIMPLEMENT .BAZA DE CUNOSTINTE

CREEAZA EVENTUALE PRODUSE PROGRAM

CREEAZA LEGATURI CU B.D

CREEAZA INTERFATA UTILIZATOR

INTEGREAZA COMPONENTELE S.E.FINAL

EXPERT

CONTINUA ACHIZITIA CUNOAST.

CONTINUA CODIFICAREA CUNOASTERII

TESTAREA SI REVIZIA SIST.EXP.

CONTINUA DEZVOLTAREA SIST.EXP

UTILIZATOR

ACHIZITIA CUNOAST.

REVIZIA SIST.EXP

TESTAREA SISTEM SI A INTERFETEI UTILIZATOR

10. Prezentai activitile fazei de implementare. Implementarea este o faz complex i de durat care necesit derularea urmtoarelor activiti: 1) acceptarea de ctre utilizator Din cauza comportamentului i psihologiei utilizatorilor umani pot apare probleme la implementare mai ales dac n celelalte faze, atunci cnd a fost necesar, acetia n-au fost consultai., 2) instalarea, demonstrarea, i utilizareaeste o activitate care presupune abordrile: a) instalare dup ce sistemul a fost testat n domeniu, iar nivelul de stabilitate a raionamentelor i calitatea soluiei au fost acceptate. n cazul sistemelor expert bazate pe reguli, acceptarea poate interveni atunci cnd n urma a circa 75% din cazurile testate s-au obinut mai puin de 5% erori; b) instalare i funcionare n paralel cu expertul uman.Credibilitatea sistemului expert crete odat cu demonstraiile reuite, acceptate de ctre experi, n faa utilizatorilor, pe cazuri propuse de ei i validate de ctre experi.Opinia comunitii utilizatorilor este foarte important pentru succesul sistemului, 3) orientarea, instruirea i securitatea, se refer la o planificare a orienttilor i instruirilor adecvate, dar i la respectarea cerinelor de securitate. Sistemele expert sunt,de regul, proprietatea unei ntreprinderi, creia i tezaurizeaz cunoaterea. Din acest motiv, comunicarea i distribuirea acestor produse trebuie fcute n conformitate cu33

legislaia de protecie a produselor software. i 4) documentarea, integrarea i testarea n domeniuDocumentarea este obligatorie i face parte din implementare. Ea produce manuale imprimate i alte documentaii on-line, necesare operatorilor i utilizatorilor finali.Sistemele expert independente se testeaz n domeniu iar cele care trebuie integrate se vor testa att nainte ct i dup integrare. Testarea n domeniu este foarte important, se planific i se coordoneaz cu atenie deosebit. Ea poate determina rafinri noi ale bazei de cunotine. 11. Prezentai activitile fazei de postimplementare. Postimplementarea este faza referitoare la activitile necesare, de dup distribuirea sistemului expert la utilizatorii finali. Cele mai importante activiti ale acestei faze au n vedere exploatarea, operarea, ntreinerea, actualizarea i extinderea urmate de evaluarea sistemului. Dac sistemul expert este ncorporat ntr-un alt sistem sau produs informatic, o echip specializat n ntreinerea ntregului sistem va asigura funcionarea sa ireproabil prin efectuarea operaiilor de ntreinere necesare. Actualizarea i extinderea se refer la adugarea de noi cunotine n sistem i determin modificarea regulilor, a comportamentului sistemului prin noi linii de raionament. Toate fac obiectul ntreinerii i trebuie efectuate cu mare atenie. Evaluarea periodic a sistemului expert este necesar la fiecare 6-12 luni i rspunde la urmtoarele ntrebri: care este costal actual al ntreinerii fa de beneficii? ntreinerea ofer cunoatere suficient pentru a obine un nalt nivel de acuratee? sistemul expert este la fel de accesibil tuturor utilizatorilor? gradul de acceptabilitate la utilizator este la fel de ridicat? 12. Prezentai beneficiile integrrii sistemelor expert. beneficiile pentru sistemele expert: mbuntirea calitilor generatoarelor de sisteme prin adugarea unor trsturi ale sistemelor convenionale; utilizarea sistemelor informatice la mbunirea construirii bazei de cunotine (prin folosirea simulrii); calculele i analizele se pot realiza mai uor i mai repede n sistemele integrate, datorit posibilitii transferului informaiei ntre componentele de tip inteligent i cele convenionale; integrarea lrgete sfera de utilizare a sistemelor expert, care de regul, se limiteaz la domenii aplicative restrnse. Se realizeaz o legare mai uoar la bazele de date din ntreprinderi; experiena cptat n construirea sistemelor informatice convenionale poate fi adaptat la dezvoltarea sistemelor expert. Beneficiile pentru sistemele informatice clasice obinute prin integraren general, integrarea sistemelor expert cu sistemele informatice convenionale urmrete obiectivul atingerii performanei sistemului informatic n privina costurilor reduse i a eficienei crescute. Beneficiile specifice pot fi privite din dou direcii diferite: 1) din construirea sistemului: - mbuntiri n realizarea bazei de date - reprezentarea simbolic a cunoaterii - reduce timpul de dezvoltare - permite modelarea situaiei prin date exacte - vitez n realizarea sistemelor - programare mai rapid - consisten proiectelor - msuri mai bune de securitate; 2) din utilizarea sistemului: - mbuntirea operaiilor de exploatare intreinere a bazei de date

- validarea datelor introduse n sistem34

- mbuntirea accesului la baze de date mari - mbuntirea gestiunii modelelor decizionale - mbuntirea analizei de sensitivitate (What-if) - crete viteza simulrilor economice - dialog prietenos i explicaii ale raionamentelor - acioneaz ca un instructor - se obin sisteme informatice mai "inteligente" i mai utile - se reduce costul de ntreinere - sistem de cereri mai rafinat - validarea diagnosticelor i interpretarea rezultatelor sistemelor

13. Prezentai domeniile integrrii sistemelor expert. Principalele domenii ale integrrii sunt: 1) integrarea cu sistemele de gestiune a bazelor de date i cu programele de calcul tabelar, Exist mai multe obiective i modaliti fizice de realizare a acestei integrri. Este tiut c, ntreprinderile i organizaiile de orice tip colecteaz continuu date, informaii i cunoatere, memorndu-le n sisteme informatizate. Lucrul cu baze de date mari este o activitate dificil care solicit o expertiz considerabil. Fr acces la bazele de date,utilizarea unor sisteme expert de gestiune, performante, este aproape imposibil 2) integrarea cu modelele cantitative de management, n acest domeniu s-au investigat trei subteme: construirea modelelor, utilizarea modelelor i interpretarea rezultatelor. Cele mai specifice modelele cantitative sunt modelele tiinei managementului, statisticii, finanelor i contabilitii (de gestiune i/sau financiare).Construirea modelelor urmrete efectuarea unei reprezentri simplificate a realitii cu modele normative sau descriptive, care s poat fi utilizat la luarea deciziei. Definiia problemei de modelat, alegerea unui model prototip, colectarea datelor, validarea modelului i estimarea anumitor parametri i relaii pot fi ghidate de un sistem expert pentru testarea i selectarea celui mai potrivit model. Utilizarea modelelor ncepe din momentul lansrii lor n uz. Aplicarea modelelor construite necesit judeci de valoare, experien n conducerea analizelor de sensitivitate, determinarea diferenelor semnificative dintre proiecte .a. Un sistem expert se poate utiliza tocmai pentru a oferi utilizatorului consultaiile necesare utilizrii modelelor sau pentru conducerea analizelor cauz-efect. Interpretarea rezultatelor poate fi oferit de ctre un sistem expert mpreun cu explicaiile asupra modelelor utilizate. Se pot evidenia anomaliile datelor i formatelor informaiei necesare analizei de sensitivitate. Sunt deja sisteme expert dezvoltate pentru selecia modelelor, interpretarea rezultatelor simulrii etc., cu aplicaii n teoria deciziei, prognoz, cercetare operaional, modelare financiar, managementul proiectelor, statistic, planificare strategic i dinamica sistemelor 3) integrarea cu interfeele de dialog este natural i benefic.Sistemele expert pot fi integrate cu un sistem de interfee, astfel nct dialogul ommain s se deruleze n manier prietenoas i rapid. Sistemele expert sunt pe cale de a fi integrate, ele nsele, ca interfee la multe aplicaii informatice clasice i pachete de programe. De exemplu, sistemul expert HAL se utilizeaz deja ca interfa pentru mediul de calcul tabelar LOTUS 1-2-3, iar sistemul CLOUT se utilizeaz ca interfa pentru SGBDR-ul R:Base 5000., 4) integrarea cu sistemele de asistare a decizieiSistemele expert se pot35

integra cu toate componentele majore ale sistemele de asistare a deciziei: baza de date, baza de modele i subsistemul de dialog. Integrarea de acest tip are drept consecine mbuntirea construciei i funcionrii componentelor integrate. Astzi, tot mai muli cercettori susin proiectarea de sisteme expert i sisteme de asistare a deciziei complet integrate. Literatura de specialitate ne ofer multe asemenea proiecte. Exemplul cel mai bun l constituie American Express Authorize's Assistant, n care componentele din cele dou tipuri de sisteme se completeaz unele pe altele., 5) integrarea cu fabricaia automatFabricaia automat are n vedere fluxul de producie cu calculator integrat, celulele flexibile de fabricaie, cu roboi,n care diferite maini i/ roboi manipuleaz materiale, semifabricate etc., pe baza comenzilor de lucru, trimise automat i constant, n conformitate cu planul de operaii al fabricii. Un sistem expert se poate utiliza pentru executarea acestei planificri n conjuncie cu sistemele de asistare a deciziei i roboii. Planificarea coordoneaz toate activitile fabricii, n vederea atingerii celor mai bune performane de calitate i eficiente a folosirii resurselor, cu respectarea termenelor de livrare i a indicatorilor de productivitate. Sistemele expert contabile sunt receptive i ele la asemenea integrri.

Cap9 1. Care sunt caracteristicile unul mediu de dezvoltare ? n principiu, orice mediu de dezvoltare a sistemelor expert trebuie s ntruneasc urmtoarele caracteristici: - s fie puternic, mentenabil i s dispun de limbaje standardizate; - s posede biblioteci bine dotate cu cod surs, cod obiect i cunotine; - s utilizeze staii de lucru i/platforme cu caracteristici grafice de nalt rezoluie, color, cu ferestre multiple i actualizare rapid; - s dispun de instrumente software pentru utilizare uoar; - s utilizeze cele mai bune echipamente de intrare; - comunicarea interprocese s fie standardizat i flexibil; - interfaa de dialog s fie prietenoas i uniform; - s dispun de editoare capabile s trateze module de program cu structur individual; - dup dezvoltarea pe cele mai bune medii de programare, sistemul s poat fi translatat n limbaje i maini mai potrivite ca vitez i memorie de lucru. 2. Precizai caracteristicile paradigmelor folosite la construirea mediilor de dezvoltare a sistemelor expert. Trstura distinctiv a paradigmei procedurale const n aceea c programatorul trebuie s specifice cu exactitate, pas cu pas, operaiile i modul de codificare a lor n scopul soluionrii problemei. Paradigma neprocedural cere ca programatorul s specifice numai scopul programului, iar soluionarea problemei cade n sarcina mediului i/sau instrumentului de dezvoltare.

36

3.Prezentai succint terminologia folosit n domeniul mediilor de dezvoltare. Unii productori numesc aceste produse program cu termenul de language sau "tools" (unelte i/instrumente), alii le numesc "shells" (limbaje vide/schelet), iar alii le numesc "integrated environments" (medii integrate). n Frana s-a introdus termenul de "gnerateurs" (generatoare). n contextul preocuprilor noastre ne nsuim urmtoarea semnificaie a termenilor: - termenul de limbaj (engl. language) se refer la un translator de comenzi, scris ntr-o sintax specific. Limbajul este componenta central a oricrui mediu de dezvoltare, la care se adaug i alte componente: cel puin un motor de inferene, capabil s interpreteze i s execute comenzile specifice. - termenul de instrument (engl.tool) se refer la un limbaj la care se adaug unele programe utilitare pentru dezvoltarea, depanarea i livrarea produselor program aplicative. Instrumentele pot in