Чтение онлайн

В самом общем случае для того, чтобы построить экспертную систему, мы должны разработать механизмы выполнения следующих функций системы:

решение задач с использованием знаний о конкретной предметной области - возможно, при этом возникнет необходимость иметь дело с неопределенностью

взаимодействие с пользователем, включая объяснение намерений и решений системы во время и после окончания процесса решения задачи.

Каждая из этих функций может оказаться очень сложной и зависит от прикладной области, а также от различных практических требований. В процессе разработки и реализации могут возникать разнообразные трудные проблемы. В данной главе мы ограничился наметками основных идей, подлежащих в дальнейшем детализации и усовершенствованию.

Назад | Содержание | Вперёд

Назад | Содержание | Вперёд

14. 2. Грубая структура экспертной системы

При разработке экспертной системы принято делить ее на три основных модуля, как показано на рис. 14.1:

(1) база знаний,

(2) машина логического вывода,

(3) интерфейс с пользователем.

База знаний содержит знания, относящиеся к конкретной прикладной области, в том числе отдельные факты, правила, описывающие отношения или явления, а также, возможно, методы, эвристики и различные идеи, относящиеся к решению задач в этой прикладной области. Машина логического вывода умеет активно использовать информацию, содержащуюся в базе знаний. Интерфейс с пользователем отвечает за бесперебойный обмен информацией между пользователем и системой; он также дает пользователю возможность наблюдать за процессом решения задач, протекающим в машине логического вывода. Принято рассматривать машину вывода и интерфейс как один крупный модуль, обычно называемый оболочкой экспертной системы, или, для краткости, просто оболочкой.

В описанной выше структуре собственно знания отделены от алгоритмов, использующих эти знания. Такое разделение удобно по следующим соображениям. База знаний, очевидно, зависит от конкретного при-

Рис. 14. 1. Структура экспертной системы.

ложения. С другой стороны, оболочка, по крайней мере в принципе, независима от приложений. Таким образом, разумный способ разработки экспертной системы для нескольких приложений сводится к созданию универсальной оболочки, после чего для каждого приложения достаточно подключить к системе новую базу знаний. Разумеется, все эти базы знаний должны удовлетворять одному и тому же формализму, который оболочка "понимает". Практический опыт показывает, что для сложных экспертных систем наш сценарий с одной оболочкой и многими базами знаний работает не так гладко, как бы этого хотелось, за исключением тех случаев, когда прикладные области очень близки. Тем не менее даже если переход от одной прикладной области к другой требует модификации оболочки, то по крайней мере основные принципы ее построения обычно удается сохранить.

В этой главе мы намерены разработать относительно простую оболочку, при помощи которой, несмотря на. ее простоту, мы сможем проиллюстрировать основные идеи и методы в области экспертных систем. Мы будем придерживаться следующего плана:

(1) Выбрать формальный аппарат для представления знаний.

(2) Разработать механизм логического вывода, соответствующий этому формализму.

(3) Добавить средства взаимодействия с пользователем.

(4) Обеспечить возможность работы в условиях неопределенности.

Назад | Содержание | Вперёд

Назад | Содержание | Вперёд

14. 3. Правила типа "если-то" для представления знаний

В качестве кандидата на использование в экспертной системе можно рассматривать, в принципе, любой непротиворечивый формализм, в рамках которого можно описывать знания о

некоторой проблемной области. Однако самым популярным формальным языком представления знаний

является

язык правил типа "если-то"

(или кратко: "если-то"-правил), называемых также

продукциями

. Каждое такое правило есть, вообще говоря, некоторое условное утверждение, но возможны и различные другие интерпретации. Вот примеры:

если предварительное условие Р то заключение (вывод) С

если ситуация S то действие А

если выполнены условия С1 и С2 то не выполнено условие С

"Если-то"-правила обычно оказываются весьма естественным выразительным средством представления знаний. Кроме того, они обладают следующими привлекательными свойствами:

Модульность: каждое правило описывает небольшой, относительно независимый фрагмент знаний.

Возможность инкрементного наращивания: добавление новых правил в базу знаний происходит относительно независимо от других правил.

Удобство модификации (как следствие модульности): старые правила можно изменять и заменять на новые относительно независимо от других правил.

Применение правил способствует прозрачности системы.

Последнее свойство - это важное, отличительное свойство экспертных систем. Под прозрачностью мы понимаем способность системы к объяснению принятых решений и полученных результатов. Применение "если-то"-правил облегчает получение ответов на следующие основные типы вопросов пользователя:

(1) Вопросы типа "как": Как вы пришли к этому выводу?

(2) Вопросы типа "почему": Почему вас интересует эта информация?

Механизмы, основанные на "если-то"-правилах, для формирования ответов на подобные вопросы мы обсудим позже.

если

1 тип инфекции - это первичная бактериемия и

2 материал для посева был отобран стерильно, и

3 предполагаемые ворота инфекции - желудочно- кишечный тракт

то

имеются веские аргументы (0.7) за то,

что инфекционный агент является бактерией

Рис. 14. 2. "Если-то"-правило медицинской консультативной системы

MYCIN (Shortliffe, 1976). Параметр 0.7 показывает степень доверия

этому правилу.

"Если-то"-правила часто применяют для определения логических отношений между понятиями предметной области. Про чисто логические отношения можно сказать, что они принадлежат к "категорическим знаниям", "категорическим" - потому, что соответствующие утверждения всегда, абсолютно верны. Однако в некоторых предметных областях, таких, как медицинская диагностика, преобладают "мягкие" или вероятностные знания. Эти знания являются "мягкими"; в том смысле, что говорить об их применимости к любым практическим ситуациям можно только до некоторой степени ("часто, но не всегда"). В таких случаях используют модифицированные "если-то"-правила, дополняя их логическую интерпретацию вероятностной оценкой. Например: