Назад | Содержание| Вперёд 14. 7. Заключительные замечания Нашу о...

Назад | Содержание| Вперёд

14. 7. Заключительные замечания

Нашу оболочку экспертной системы можноразвивать в целом ряде направлений. В данныймомент уместно сделать несколько критическихзамечаний и высказать предложения поусовершенствованию нашей программы.

В нашей программе, являющейся упрощеннойреализацией, не уделено достаточного вниманиявопросам эффективности. В более эффективнойреализации потребовалось бы использовать болеесложные структуры данных, ввести индексированиеили иерархическую структуризацию множестваправил и т.п.

Наша процедура рассмотретьподвержена зацикливанию в тех случаях, когда вправилах базы знаний "циклически"упоминается одна и та же цель. Этот недостатоклегко исправить, предусмотрев в рассмотретьсоответствующий контроль, т. е. проверку, неявляется ли текущая цель частным случаемнекоторой цели, уже введенной в состав объекта Трасса.

Наше объяснение типа "как" выводит дереводоказательства целиком. В случае большихдеревьев, удобнее было бы вывести только верхнюючасть дерева, а затем дать пользователювозможность "гулять" по остальной частидерева по своему желанию. Тогда пользовательсмог бы просматривать дерево выборочным образом,используя команды, такие как "Вниз по ветви1", "Вниз по ветви 2", .... "Вверх ","Достаточно".

В объяснениях типа "как" и "почему"наша оболочка ссылается на правила, указывая ихимена, и не показывает их в явном виде.Необходимо, чтобы во время консультационногосеанса пользователь мог, по желанию, запрашиватьте или иные правила и получать их явныеизображения.

Известно, что придать диалогу с пользователеместественный характер при помощи умелойпостановки вопросов - сложная задача. Наш способее решения работает только в определенныхпределах и во многих случаях приводит к самымразным проблемам, например:

Это правда: сьюзенлетает?

нет.

Это правда: сьюзенлетает хорошо?

Конечно же нет, раз она совсем не летает! Другойпример:

Есть (еще) решения для:Кто-нибудь летает?

да.

Кто-нибудь = птица.

Это правда: альбатрослетает?

Для того, чтобы справиться с подобныминежелательными эффектами, следует ввести вэкспертную систему дополнительные отношениямежду понятиями вместе с механизмами ихобработки. Обычно эти новые отношения задаютиерархию объектов и их свойств.

Возможно еще одно усовершенствованиепроцедуры взаимодействия с пользователем,предусматривающее планирование оптимальнойстратегии постановки вопросов. Цельюоптимизации является минимизация количествавопросов, которые необходимо задатьпользователю для достижения некоторогоокончательного логического заключения.Разумеется, возникнут различные варианты такихстратегий, и то, какая из них окажетсяоптимальной, будет зависеть от ответовпользователя. Принятие решения о выборе той илииной альтернативной стратегии можно основыватьна априорных вероятностях, являющихсявероятностными оценками "стоимостей"альтернатив. Величины оценок, возможно, придетсяпересчитывать после каждого ответапользователя.

Существует еще одна величина, поддающаясяоптимизации: длина цепочки вывода. Такаяоптимизация позволила бы давать более простыеобъяснения типа "как". Сложность объясненийможно также уменьшить за счет селективногоподхода к правилам. Некоторые из правил можнобыло бы не включать в состав объектов Трассаи Ответ, порождаемых процедурой рассмотреть.С этой целью необходимо указывать в базе знаний,какие из правил "трассируемы", аследовательно, должны появляться в объяснениях,а какие можно опускать.

В "разумной" экспертной системе следуетпредусмотреть вероятностные механизмы,заставляющие ее концентрировать свое вниманиена наиболее правдоподобных гипотезах среди всехконкурирующих между собой гипотез. Такаяэкспертная система должна запрашивать упользователя ту информацию, которая позволила быраспознать наилучшую среди наиболееправдоподобных гипотез.

Наша экспертная система былаклассификационного или "анализирующего"типа, в противоположность системам"синтезирующего" типа, в которых ставитсязадача построить что-либо. В последнемслучае результат работы - это план действий,предпринимаемых для выполнения этой задачи,например план действий робота, компьютернаяконфигурация, удовлетворяющая заданнымтребованиям, или форсированная комбинация вшахматах. Наш пример, относящийся к локализациинеисправностей, можно естественным образомрасширить, чтобы включить в рассмотрениедействия. Например, если система не может прийтик определенному выводу, поскольку приборывыключены, она даст рекомендацию: "Включитьлампу 3". Здесь сразу возникнет задачапостроения оптимального плана: минимизироватьчисло действий, необходимых для достиженияокончательного вывода.

Проекты

Завершите программирование нашей оболочки вчасти, касающейся неопределенной информации(процедура ответпольз и другие).

Рассмотрите перечисленные выше критическиезамечания, а также возможные расширения нашейэкспертной системы. Разработайте и реализуйтесоответствующие усовершенствования.

Резюме

Обычно от экспертных систем требуют выполнения следующих функций:

решение задач в заданной предметной области,

объяснение процесса решения задач,

работа с неопределенной и неполной информацией.

Удобно считать, что экспертная система со стоит из двух модулей: оболочки и базы знаний. Оболочка в свою очередь состоит из механизма логического вывода и интерфейса с пользователем.

При создании экспертной системы необходимо принять решения о выборе формального языка представления знаний, механизма логического вывода, средств взаимодействия с пользователем и способа работы в условиях неопределенности.

"Если-то"-правила, или продукции являются наиболее часто применяемой формой представ ления знаний в экспертных системах.

Оболочка, разработанная в данной главе, интерпретирует "если-то"-правила, обеспечивает выдачу объяснений типа "как" и "почему" и запрашивает у пользователя необходимую информацию.

Машина логического вывода была расширена для работы с неопределенной информацией.

В данной главе были обсуждены следующие понятия:

экспертные системы

база знаний, оболочка,

машина логического вывода

"если-то"-правила, продукции

объяснения типа "как" и "почему"

категорические знания, неопределенные знания

сеть вывода,

распространение оценок достоверности по сети

Литература

Книга Michie (1979) - это сборник статей, относящихсяк различным аспектам экспертных систем иинженерии знаний. Две ранние экспертные системы,оказавшие большое влияние на развитие этойобласти, MYCIN и Prospector, описаны в Shortliffe (1976) и Duda et al(1979). Книга Buchanan and Shortliffe (1984) является хорошимсборником статей, посвященных результатамэкспериментов с системой MYCIN. Weiss and Kulikowski (1984)описывают свой практический опыт разработкиэкспертных систем. Вопрос о работе в условияхнеопределенности еще нельзя считать вполнерешенным: в статье Quinlan (1983) сравниваютсяразличные подходы к этой проблеме. Способразработки нашей экспертной системы донекоторой степени аналогичен описанному в Hammond(1984). Некоторые примеры, использовавшиеся втексте, заимствованы из Winston (1984), Shortliffe (1976), Duda et al(1979), Bratko (1982) и Reiter (1980).

Bratko I. (1982). Knowledge-based problem-solving in AL3. In: Machine Intelligence10 (J.E. Hayes, D. Michie, Y.H. Pao, eds.). Ellis Horwood.

Buchanan B.G. and Shortliffe E.H. (1984, eds.). Rule-based Expert Systems: TheМYСIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley.

Duda R., Gasschnig J. and Hart P. (1979). Model design in the Prospector consultantsystem for mineral exploration. In: Expert Systems in the Microelectronic Age (D.Michie, ed.). Edinburgh University Press.

Hammond P. (1984). vMicro-PROLOG for Expert Systems. In: Micro-PROLOG: Programmingin Logic (K.L. Clark, F.G. McCabe, eds.). Prentice-Hall.

Michie D. (1979, ed.). Expert Systems in the Microelectronic Age. EdinburghUniversity Press.

Quinlan J.R. (1983). Inferno: a cautious approach to uncertain reasoning. TheComputer Journal 26: 255-270.

Reiter J. (1980). AL/X: An Expert System Using Plausible Inference. Oxford: IntelligentTerminals Ltd.

Shortliffe E. (1976). Computer-based Medical Consultations: MYCIN. Elsevier.

Weiss S.M. and Kulikowski CA. (1984). A Practical Guide to Designing ExpertSystems. Chapman and Hall.

Winston P. H. (1984). Artificial Intelligence (second edition).Addison-Wesley. [Имеется перевод первого издания:Уинстон П. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1980.]

Назад | Содержание| Вперёд

Оглавление