Для современных САПР в области разработки БИС и компьютеров большое разнообразие объектов проектирования при значительном росте их сложности. По статистике увеличение уровня интеграции характеризуется четырехкратным ростом через каждые три года. Традиционное использование так называемых жестких алгоритмов с регламентированной постановкой задачи и пошаговым процессом получения решения не позволяет удовлетворительно решить целый ряд задач проектирования.
Применение универсальных алгоритмических средств, как правило, не обеспечивает требуемого качества решения или нереализуемо из-за чрезмерных вычислительных затрат. Главным же препятствием является наличие целой совокупности до настоящего времени неформализованных или плохо формализованных задач, решение которых основано на использовании эвристик, реализующих опыт работы специалистов-проектировщиков.
В этих условиях продвижение по пути повышения уровня автоматизации в САПР состоит в применении аппарата искусственного интеллекта (ИИ), в частности, экспертных систем (ЭС), которые характеризуются возможностью накопления неформальных экспертных знаний и формализации логического вывода на их основе. ЭС позволяют решать задачи проектирования, отличающиеся большой размерностью пространства состояний, в котором поиск решения зависит от наличия большого числа сложных ограничений.
Основные исследования, которые ведутся в области искусственного интеллекта, можно свести к следующим четырем направлениям:
1. Представление знаний и работа с ними (создание моделей и языков для представления знаний в компьютерах, а также программных и аппаратных средств для их преобразования : пополнения, логической обработки и т. д.).
2. Планирование целесообразного поведения (исследования по созданию методов формирования целей и решения задач планирования действий автоматического устройства, функционирующего в сложной внешней среде).
3. Общение человека с компьютером (задачи создания языковых средств, так называемого "дружественного интерфейса", позволяющего эффективно взаимодействовать с компьютером непрограммирующему пользователю).
4. Распознавание образов и обучение (исследование по восприятию зрительной, слуховой и других видов информации, методам ее обработки, способам адаптации искусственных технических систем к среде путем обучения).
Любая интеллектуальная деятельность опирается на знания о предметной области, в которой ставятся и решаются задачи. Роль знаний в интеллектуальной деятельности определяет характерную особенность интеллектуальных систем - наличия в них блока представления знаний и интеллектуального банка данных. Интеллектуальный банк данных, в свою очередь, подразделяют на БД и БЗ. База данных включает фактографические, количественные данные , характеризующие предметную область.
Данные, помещенные в компьютер, могут интерпретироваться лишь соответствующими программами. В отрыве от программ они не несут никакой содержательной информации. Знания отличаются от данных тем, что возможность содержательной интерпретации присутствует в них всегда.
Несмотря на разнообразие форм хранения данных, возможности компактного описания всех связей между различными типами данных ограничены. При переходе к знаниям в БЗ устанавливаются многочисленные разнообразные отношения между единицами знаний (например, элемент - множество, тип - подтип, ситуация - подситуация и т. п.), ограничивающие характер их взаимосвязи. Это позволяет записать и хранить отдельно информацию, одинаковую для всех элементов множества, но при необходимости ее можно непосредственно передать описанию любого элемента множества. Такой процесс передачи называют "наследованием" информации.
Появление знаний как информационных объектов для обработки на компьютерах определило переход от БД к БЗ. Системы управления базами знаний (СУБЗ) являются развитием систем управления базами данных (СУБД) и имеют более мощные обслуживающие процедуры. В частности, с помощью СУБЗ пользователь может работать не только с теми структурами информации, которые реализованы в БЗ, но и создавать свои. СУБЗ автоматически обеспечивает связь между структурами пользователя и структурами, хранимыми в БЗ.
БЗ не отвергает и не заменяет БД. Они рассматриваются как разные уровни представления информации, хранящиеся в интеллектуальном банке данных (ИБД).
Практическая реализация идей искусственного интеллекта и БЗ отражается в разработке большого числа человеко-машинных систем, называемых экспертными системами (ЭС).
Типичная ЭС состоит из следующих основных компонентов: базы данных (рабочей памяти), базы знаний, решателя и блоков приобретения знаний, объяснения и диалогового.
Решатель, используя знания системы, находящиеся в базе знаний, оперирует фактами базы данных для решения конкретных задач пользователя.
Особенностью ЭС является то, что определяющую роль в решении задачи играет база знаний, а не методы, встроенные в решатель, и эффективность решения задач в большей степени зависит от номенклатуры и состава знаний, чем от встроенных в решатель способов манипулирования знаниями.
Блок приобретения знаний автоматизируют и облегчают процесс ввода знаний пользователем-экспертом, обучающим систему решения задач.
Блок объяснения поясняет процесс решения задач и знания системы. Он служит как пользователю-эксперту для облегчения тестирования систем, так и обычному пользователю, повышая его доверие к полученному результату.
Диалоговый блок ориентирован на организацию общения со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и в ходе приобретения знаний и объяснения результатов работы и знаний системы.
