Sisteme Multiexpert

SISTEME MULTIEXPERT

Inteligenţa artificială este o tehnologie informatică care s-a dezvoltat pe baza studiului raţionamentului uman, pe înţelegerea conceptului de inteligenţa.

În esenţă, această tehnologie permite reproducerea pe cale artificială a raţionamentului uman, automatizarea proceselor cognitive specifice creierului, crearea unor dispozitive cu comportament intelligent.

E. A. Feigenbaum defineşte inteligenţa artificială ca fiind un ansamblu de tehnici şi metode care permit captarea cunoştinţelor umane şi prelucrarea lor simbolică bazându-se pe modul de abordare cognitiv.

Pe baza modului de abordare cognitiv au fost create primele sisteme de inteligenţă artificială cu un grad înalt de utilitate Sistemele Expert. Acestea sunt în esenţă arhive ale memoriei umane cu un grad de organizare relativ slab, cu imprecizii, pete albe şi chiar incoerenţe.

Bazate pe aceleaşi principii sistemele multiexpert sunt o abordare mai recentă şi mai promiţătoare care tinde să depăşescă limitele sistemelor expert. În anii ’70 au apărut în SUA primele metode şi software de inteligenţă artificială, capabile de soluţinarea problemelor prin descompunerea lor în subprobleme, repartizate între mai multe module de cunoaştere şi interactiune.

Paradigma multiexpert are în vedere necesitatea expertizei din mai multe domenii diferite distribuite spaţial, care interacţionează în scopul rezolvării problemelor complexe.

Ideea sistemelor multiexpert, o metaarhitectură capabilă sa integreze şi să controleze mai multe module expert în domenii diferite.

În acest spirit, ne propunem ca în proiectul de fata sa tratam, pe scurt, câteva dintre aspectele esentiale privind sistemele multiexpert.

1. Arhitectura sistemelor multiexpert

Arhitectura unui sistem multiexpert are la bază arhitectura sistemelor expert şi respectă principiile:

• conţine mai multe module de cunoaştere, similare bazelor de cunoştinţe din sistemele expert;

• motorul (motoarele) de interfeţe trebuie să fie separate de module de cunoaştere;

• modularitatea cunoaşterii trebuie să rămână validă la metanivelul expertizei. Adăugarea, modificarea sau ştergerea unui modul de cunoaştere nu trebuie să afecteze direct alte module din sistem;

• funcţionarea globală a sistemului trebuie să permită aflarea soluţiei optime la o problemă pusă, (dacă există);

procesul inferenţial care a condus la rezultat să fie similar raţionamentului uman. Acest principiu înseamnă că ordinea intervenţiei fiecărui modul de cunoaştere respectă pe aceea a experţilor, a cărei reflectare o reprezintă. De fapt, aceasta este şi restricţia principală pentru rezolvare. În sistem multiexpertiza constituie o reţea de module de cunoaştere, cu cuplare slabă, în care nici un modul nu poate avea o vedere generală şi completă asupra reţelei pentru a servi ca arbitru şi supraveghetor;

Problema generală dată iniţial spre rezolvare poate avea legătură cu componenţele mai multor module de cunoaştere din reţea, scopurile locale nu sunt în mod necesar cunoscutede către alte mudule însa mai multe module de cunoaştere pot satisface acelaşi scop. Întotdeauna soluţia la problema iniţiala trebuie să satisfacă scopurile locale şi depinde de mai multe module din reţea.

O subproblemă, generate prin descompunerea problemei iniţiale de catre un modul de cunoaştere, poate fi atribuita spre rezolvarea lui. Această subproblemă se numeşte subsarcină şi devine pentru acel modul o problemă de soluţionat.

Se observă că este vorba de o abordare distribuită în care banda de comunicaţie este limitată, iar între mudule circulă numai informaţiile astfel încât fiecare mudul să dispună de cunoaştere pertinentă.

2. Inteligenţa artificială distribuită şi comunicarea între modulele de cunoaştere

Inteligenţa artificială distribuită specifică sistemelor multiexpert se interesează de situaţia rezolvării problemelor cu ajutorul mai multor module de cunoaştere care cooperează între ele. În literatura de specialitate, inteligenţa artificială distribuită este tratată în trei teme :

a)rezoluţia distribuita a problemelor, care urmăreşte să determine cum se poate repartiza o sarcină de rezolvare a unei probleme particulare în mai multe module de cunoaştere, fiecare cu cunoştiinţe particulare;

b)rezoluţia multiagent, care caută să coordoneze comportamentul mai multor “agenţi” autonomi în solutionarea problemei iniţiale. Într-un sistem multiagent sarcina de coordonare este dificilă deoarece nu se pot aborda situaţii în care controlul global este imposibil şi nu există un criteriu total de reuşită sau reprezentare globală a sistemului. În acest caz, coerenţa globală poate fi realizată prin interacţiunea dintre agenţi (conflict, negociere, compromis)