Теоретически экспертные системы по мере своего развития и расширения проходят три стадии:
1) ассистент – система освобождает человека-аналитика от рутинной и однообразной аналитической работы, позволяя заниматься только самыми важными и ответственными вопросами;
2) коллега – система участвует в решении проблемы на равных с человеком, общение с системой представляет собой постоянный диалог;
3) эксперт – уровень знаний системы во много раз превосходит уровень знаний человека, так как знания системы представляют собой постоянно пополняемую совокупность знаний многих ведущих экспертов в этой области.
Реально в настоящее время применяются экспертные системы первого уровня – облегчающие работу аналитика. Такие системы накапливают знания и опыт наиболее квалифицированных экспертов-аналитиков. С помощью этих знаний пользователь с обычной квалификацией может решать различные аналитические задачи столь же успешно, как и сами эксперты. Это происходит за счет того, что система в своей работе воспроизводит ту же схему рассуждений, что и человек-эксперт при анализе проблемы.
Второй уровень экспертных систем пока не достигнут в силу больших практических трудностей.
Третий уровень экспертных систем пока существует лишь в проекте.
Экспертные системы позволяют копировать и распространять знания, делая уникальный опыт нескольких экспертов-аналитиков доступным широким кругам рядовых специалистов. То есть такие системы имитируют деятельность человека-эксперта. Однако эти системы имеют существенные недостатки – большинство экспертных систем не вполне пригодны для применения конечным пользователем, они рассчитаны в первую очередь на использование теми экспертами, которые создавали их базы знаний. Пользователь экспертной системы не только должен иметь определенные навыки работы с такими системами, но и представлять себе логику ее построения. К недостаткам можно отнести и то, что приведение знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию, все еще остается достаточно сложной задачей. Экспертные системы еще не способны самообучаться, не обладают интуицией и здравым смыслом, которые использует человек-аналитик при отсутствии формальных методов решения или аналогов таких задач.
Эти недостатки планируется устранить в экспертных системах второго поколения (система-коллега). Они смогут не просто повторять ход рассуждений экспертов, а стать полноценными помощниками и советчиками для аналитика. Такие экспертные системы будут проводить анализ нецифровых данных, выдвигать и отбрасывать гипотезы, оценивать достоверность фактов, самостоятельно пополнять свои знания, контролировать их непротиворечивость, делать заключения на основе прецедентов и, может быть, даже порождать решения новых, ранее не рассматривавшихся задач.
