интеллектом пассивного ассистента пользователя. Они располагали
только теми знаниями, которые были получены от экспертов, перера-
ботаны «инженерами знаний» и введены в базу знаний в «удобном»
для машины виде. ЭС была способна манипулировать этими знания-
ми, имитируя процесс логического вывода, и выдавать ответы на за-
просы пользователя. Система не имела механизмов, которые позво-
ляли бы ей критически оценивать вводимые в ее память знания, вы-
являть в них противоречия, автоматически обнаруживать закономер-
ности, использовать их для предсказания и извлекать новые знания из
данных. Дальнейшее развитие ЭС первого поколения было связано с
использованием в них нечетких выводов.
Основным отличием экспертных систем второго поколения
от ЭС первого поколения является их интегрированность. На основе
объединения с традиционными информационными технологиями они
становятся гибридными системами (интеллектуальными комплексами
моделирования). Гибридные ЭС определяются как объединение паке-
тов прикладных программ и сложных расчетно - логических систем с
традиционными ЭС в основном продукционного типа. Подобные ЭС
должны решать проблему сочетания двух видов информации: коли-
чественных моделей точных наук и качественного опыта применения
таких моделей в конкретных ситуациях. При этом точные модели из-
бавляются от разного рода неформальных надстроек, а ЭС – от не-
свойственных им количественных зависимостей.
Таким образом, направление гибридных ЭС предполагает объе-
динение процедурных методов моделирования с недетерминирован-
ными методами вывода, используемыми в технологии ЭС. Создание
таких систем привело к разработке нового подхода к математическо-
му моделированию, позволяющему проводить качественное модели-
рование с использованием информации в виде фактов и правил. Та-
кие комплексы включают расчетный (имитационный) компонент,
обеспечивающий количественные решения, и эвристический (логиче-
ский) компонент, позволяющий успешно решать качественные
задачи.