Экспертные системы — это программы, которые пытаются имитировать решение задач, обычно выполняемых человеком-экспертом. Они могут быть классифицированы на различные типы в зависимости от их характеристик и способа обработки информации. Рассмотрим основные отличия между синтетическими и динамическими экспертными системами:

1. Обработка неопределенности знаний:
   • Синтетические экспертные системы: Эти системы обычно фиксируют знания в виде четких правил и фактов. Они могут использовать методы обработки неопределенности, такие как вероятностные модели или теорию нечетких множеств, но в целом их подход к неопределенности может быть более ограниченным.
   • Динамические экспертные системы: Эти системы более гибко обрабатывают неопределенность, так как они могут адаптироваться к изменяющимся условиям и обновлять свои знания в реальном времени. Они часто используют продвинутые методы для работы с неопределенностью, включая байесовские сети и другие вероятностные подходы.
2. Использование множества источников знаний:
   • Синтетические экспертные системы: Эти системы могут использовать знания из различных источников, но обычно они интегрируют их в единую базу знаний, которая остается относительно статичной.
   • Динамические экспертные системы: Они активно используют разнообразные источники знаний, которые могут изменяться со временем. Динамические системы способны интегрировать новые данные и знания в процессе своей работы, что делает их более адаптивными.
3. Реакция на события:
   • Синтетические экспертные системы: Эти системы, как правило, менее чувствительны к изменениям в окружающей среде и могут требовать ручного обновления для реагирования на новые события.
   • Динамические экспертные системы: Они специально разработаны для того, чтобы реагировать на изменения и события в реальном времени. Эти системы могут автоматически адаптировать свои действия и стратегии в ответ на новые события, что делает их более эффективными в динамичных условиях.

Таким образом, основное отличие между синтетическими и динамическими экспертными системами заключается в их способности обрабатывать неопределенность, использовать множество источников знаний и реагировать на события. Динамические системы более гибкие и адаптивные, что позволяет им лучше справляться с изменяющимися условиями и неопределенностью.