4) объединение технологии экспертных систем с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет, во-первых, обеспечения динамичной модификации приложений рядовым пользователем, а не программистом; во-вторых, большей «прозрачности» приложения, лучшей графики, интерфейса и взаимодействия экспертных систем.

По мнению рядовых пользователей и ведущих специалистов, в недалекой перспективе экспертные системы найдут следующее применение:

1) экспертные системы будут играть ведущую роль на всех стадиях проектирования, разработки, производства, распределения, отладки, контроля и оказания услуг;

2) технология экспертных систем, получившая широкое коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.

В общем случае экспертные системы предназначены для так называемых неформализованных задач, т. е. экспертные системы не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач, но дополняют их, тем самым значительно расширяя возможности. Именно этого и не может сделать простой человек-эксперт.

Такие сложные неформализованные задачи характеризуются:

1) ошибочностью, неточностью, неоднозначностью, а также неполнотой и противоречивостью исходных данных;

2) ошибочностью, неоднозначностью, неточностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

3) большой размерностью пространства решений конкретной задачи;

4) динамической изменчивостью данных и знаний непосредственно в процессе решения такой неформализованной задачи.

Экспертные системы главным образом основаны на эвристическом поиске решения, а не на исполнении известного алгоритма. В этом одно из главных преимуществ технологии экспертных систем перед традиционным подходом к разработке программ. Именно это и позволяет им так хорошо справляться с поставленными перед ними задачами.

Технология экспертных систем используется для решения самых различных задач. Перечислим основные из подобных задач.

1. Интерпретация.

Экспертные системы, выполняющие интерпретацию, чаще всего применяют показания различных приборов с целью описания положения дел.

Интерпретирующие экспертные системы способны обрабатывать самые различные виды информации. Примером может послужить использование данных спектрального анализа и изменения характеристик веществ для определения их состава и свойств. Также примером может служить интерпретация показаний измерительных приборов в котельной для описания состояния котлов и воды в них.

Интерпретирующие системы чаще всего имеют дело непосредственно с показаниями. В связи с этим возникают затруднения, которых нет у других видов систем. Что это за затруднения? Эти затруднения возникают из-за того, что экспертным системам приходится интерпретировать засоренную лишним, неполную, ненадежную или неверную информацию. Отсюда неизбежны либо ошибки, либо значительное увеличение обработки данных.

2. Прогнозирование.

Экспертные системы, осуществляющие прогноз чего-либо, определяют вероятностные условия заданных ситуаций. Примерами служат прогноз ущерба, причиненного урожаю хлебов неблагоприятными погодными условиями, оценивание спроса на газ на мировом рынке, прогнозирование погоды по данным метеорологических станций. Системы прогнозирования иногда применяют моделирование, т. е. такие программы, которые отображают некоторые взаимосвязи в реальном мире, чтобы воссоздать их в среде программирования, и потом спроектировать ситуации, которые могут возникнуть при тех или иных исходных данных.

3. Диагностика различных приборов.