Экспертные системы в технологии как класс интеллектуальных систем (продолжение)

5.3. Организация знаний в ЭС

Для специалистов в области ИИ термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя "интеллектуально". Эта информация принимает форму фактов или правил.

Факты и правила в экспертной системе не всегда либо истинны, либо ложны; иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется " коэффициентом уверенности ".

Многие правила экспертной системы являются эвристиками, т. е. эмпирическими правилами или упрощениями, которые эффективно ограничивают поиск решения. Экспертная система использует эвристики, потому что задачи, которые она решает, будь то поиск новых месторождений или согласование исков, как правило, трудны и не до конца понятны. Эти задачи не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод дает приемлемое решение в большинстве случаев.

На рис. 5.2 показано различие между алгоритмическим и эвристическим методами. Здесь сравнивается алгоритм предотвращения захвата самолетов на коммерческих авиалиниях с эвристическим методом, предназначенным для той же цели [85].

Алгоритм обеспечивает полную гарантию предотвращения захвата самолета, потому что в принципе полностью исключает возможность проникновения оружия на борт самолета. К сожалению, он требует слишком много времени, слишком дорог и, что еще важнее, слишком непопулярен, чтобы иметь какую-либо практическую ценность.

Приведенный эвристический метод также может предотвратить большинство попыток захвата самолетов, но не гарантирует, что они вообще не возникнут. Использование эвристических правил делает поиск решения намного более легким и более практичным.

Рис. 5.2. Алгоритмические и эвристические модели данных

Знания в ЭС организованы таким образом, чтобы знания о предметной области отделить от других типов знаний системы, таких, как общие знания о том, как решать задачи, или знания о том, как взаимодействовать с пользователем, например как печатать текст на терминале пользователя или как изменить текст в соответствии с командами пользователя. Выделенные знания о предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом вывода. Программа, которая работает со знаниями, организованными подобным образом, называется системой, основанной на знаниях.

Как показано на рис. 5.3, в сущности, все экспертные системы являются системами, основанными на знаниях, но не наоборот. Программу ИИ для игры в "крестики и нолики" нельзя будет считать экспертной системой, даже если в ней знания о предметной области отделить от остальной программы.

Рис. 5.3. Экспертные системы как системы, основанные на знаниях

База знаний ЭС содержит факты (данные) и правила (или другие представления знаний), использующие эти факты как основу для принятия решений. Механизм вывода содержит интерпретатор, определяющий, каким образом применять правила для вывода новых знаний, и диспетчер, устанавливающий порядок применения этих правил. Такая структура экспертной системы показана на рис. 5.4.

Выделение знаний о предметной области облегчает инженеру по знаниям разработку процедур для манипулирования ими. Имеет первостепенное значение, каким образом система использует свои знания, поскольку ЭС должна иметь и адекватные знания, и средства для их эффективного применения, чтобы ее можно было считать умелой в каком-либо виде деятельности. Следовательно, для того, чтобы быть умелой, ЭС должна иметь базу знаний, содержащую высококачественные знания о предметной области, а ее механизм

Рис. 5.4. Состав экспертной системы

вывода должен содержать знания о том, как эффективно использовать знания о предметной области.

Концепция механизма вывода ЭС часто вызывает некоторое недоумение среди начинающих разработчиков. Обычно ясно, как знания предметной области могут быть записаны в виде фактов и правил, но далеко не ясно, каким образом конструировать и использовать так называемый "механизм вывода". Это недоумение возникает от отсутствия простого и общего метода организации логического вывода. Его структура зависит и от специфики предметной области, и от того, как знания структурированы и организованы в ЭС.

Многие языки высокого уровня, предназначенные для построения экспертных систем, например EMYCIN, имеют механизм вывода, в некотором смысле встроенный в язык как его часть.

Другим примером может служить язык программирования ПРОЛОГ со встроенным в него механизмом логического вывода, который может быть непосредственно использован при создании простых ЭС.

Языки более низкого уровня, например LISP, требуют, чтобы создатель ЭС спроектировал и реализовал механизм вывода.

Оба подхода имеют свои достоинства и недостатки. Язык высокого уровня со встроенным механизмом вывода облегчает работу создателя экспертной системы. В то же время у него, очевидно, меньше возможностей определять способы организации знаний и доступа к ним, и ему следует очень внимательно рассмотреть вопрос о том, годится или нет на самом деле предлагаемая схема управления процессом поиска решения для данной предметной области. Использование языка более низкого уровня без механизма вывода требует больших усилий на разработку, но позволяет создать нужные программные блоки, — разработчик может встроить их в схему управления процессом решения, который будет адекватен данной предметной области.

Что касается механизма вывода, то здесь дело не ограничивается выбором "все или ничего". Так, некоторые инструменты построения экспертных систем имеют набор встроенных механизмов вывода, но позволяют разработчику модифицировать или переопределять их для большего соответствия с предметной областью.

В [10] рассматривается, каким образом знания структурированы в программах, т. е. способы представления знаний. Существует много стандартных способов представления знаний, и при построении ЭС может быть использован любой из них, сам по себе или в сочетании с другими. Каждый способ позволяет получить программу с некоторыми преимуществами — делает ее более эффективной, облегчает ее понимание и модификацию. Широкий обзор наиболее важных способов можно найти в "Справочнике по искусственному интеллекту". В современных ЭС чаще всего применяются три самых важных метода представления знаний: правила (самый популярный), семантические сети и фреймы.

Представление знаний, основанное на правилах, построено на использовании выражений вида ЕСЛИ (условие) — ТО (действие). Например:

[1] Если пациент был по профессии изолировщиком до 1988 г., то пациент непосредственно работал с асбестом.

[2] Если пациент непосредственно работал с асбестом и находился при этом в закрытом помещении, то пациент получил большую дозу асбестовой пыли.

Когда текущая ситуация (факты) в задаче удовлетворяет или согласуется с частью правила ЕСЛИ, выполняется действие, определяемое частью ТО. Это действие может оказаться воздействием на окружающий мир (например, вызовет распечатку текста на терминале пользователя), или же повлиять на управление программой (например, вызвать проверку и запуск некоторого набора правил), или может сводиться к указанию системе о получении определенного заключения (например, необходимо добавить новый факт или гипотезу в базу данных).

Сопоставление частей ЕСЛИ правил с фактами может породить так называемую цепочку выводов. Цепочка выводов, образованная последовательным применением правил 1 и 2, изображена на рис. 5.5. Эта цепочка показывает, как система использует правила для вывода о том, насколько серьезную дозу канцерогенного вещества пациент получил при работе с асбестом.

Рис. 5.5. Цепочка вывода для получения заключения о накопленной дозе асбестовой пыли

Правила обеспечивают естественный способ описания процессов, управляемых сложной и быстро изменяющейся внешней средой. Через правила можно определять, как программа должна реагировать на изменение данных; при этом не нужно заранее знать блок-схему управления обработкой данных. В программе традиционного типа схема передачи управления и использования данных предопределена в самой программе. Обработка здесь осуществляется последовательными шагами, а ветвление происходит только в заранее выбранных точках. Этот способ управления хорошо работает в случае задач, допускающих алгоритмическое решение, если к тому же при этом данные меняются достаточно медленно, например, при решении систем линейных уравнений. Для задач, ход решения которых управляется самими данными, где ветвление скорее норма, чем исключение, этот способ малоэффективен. В задачах такого рода правила дают возможность на каждом шаге оценить ситуацию и предпринять соответствующие действия. Применение правил упрощает объяснение того, что и как сделала программа, т. е. каким способом она пришла к конкретному заключению.

Представление знаний, основанное на фреймах, использует сеть узлов, связанных отношениями и организованных иерархически. Каждый узел представляет собой концепцию, которая может быть описана атрибутами и значениями, связанными с этим узлом. Узлы, которые занимают более низкое положение в иерархии, автоматически наследуют свойства узлов, занимающих более высокое положение. Эти методы обеспечивают естественный и эффективный путь классификации и построения таксономии, например, залежей руд или различных заболеваний.

Наиболее важные термины настоящей главы собраны в таблице 5.1.

Контрольные вопросы и упражнения

1. Покажите особенности экспертных систем.
2. Что дают пользователю экспертные системы?
3. Назовите типы задач, решаемых ЭС.
4. Какие действия выполняет диалоговый компонент ЭС?
5. Какие функции выполняет решатель?
6. Какие действия выполняет объяснительный компонент?
7. Поясните режимы работы ЭС.
8. Что означает термин "знание" в искусственном интеллекте?
9. Покажите различие между алгоритмическим и эвристическим методами.
10. Что входит в понятие "фрейм"?
11. Поясните режим консультации ЭС.
12. Что входит в компонент приобретения знаний?
13. Что такое система, основанная на знаниях?
14. Что входит в понятие "Коэффициент уверенности"?