Экспертные системы - характеристика, назначение, основные компоненты, классификация

     Система:  Вы хотите узнать, нужно ли  взять с собой зонтик?

     Пользователь:  Да.

     Система:            Верно ли, что небо покрыто  тучами?

     Пользователь:  Да.

     Система:            Верно ли, что барометр падает?

     Пользователь:  Да.

     Система: (после  некоторого “размышления”) Нужно  взять с собой зонтик.

    Как видно  из этого примера, в ходе  консультации инициатива диалога  принадлежит системе, а сама  консультация у ЭС выглядит  так же, как и консультация у эксперта- человека: задается ряд вопросов и на основании их анализа выдается экспертное заключение. Однако в отличие от беседы со специалистом, диалог с ЭС имеет свои психологические особенности: большинство пользователей (по вполне понятным причинам, таким, как отсутствие опыта работы на компьютерах, лаконичность диалога с ЭС, отсутствие пояснений в ходе консультации и другим) склонны меньше доверять “мнению” ЭС, чем мнению “живого” эксперта.

    Чтобы удостовериться  в “разумности” и “компетентности” ЭС, пользователь может обратиться к ее подсистеме объяснения.

     Для того, чтобы понять как она работает, нам необходимо рассмотреть вопрос  о том в какой форме ЭС  хранить информацию о процессе  своих рассуждений. 

    В ЭС принято  представлять процесс логического вывода в виде схемы, которая называется деревом вывода. В нашем примере дерево вывода будет иметь вид:  

 

                              Нужно взять с собой зонтик.

 

                                          правило 2

                                 Скоро пойдет дождь.

                                             правило 1

       Небо покрыто тучами.                   Барометр падает.

                                                                                       

   Здесь в простых рамках приведены узлы дерево вывода, соответствующие фактам, в двойных - узлы, соответствующие названием правил. Сверху от узла- правила изображен факт, находящийся в его правой части (в принятой терминологии- предок узла- правила). Листья дерева (узлы, образующие его нижний “ярус”), соответствуют фактам, истинностные значения которых запрашиваются у пользователя, или первоначально известным фактам из базы знаний, корень дерева (самый верхний узел) - целевому утверждению.

    В процессе консультации ЭС строит дерево вывода и хранит его в памяти в некоторой внутренней форме. Успешному применению правила соответствует добавление узла с его именем, потомками которого являются узлы, соответствующие некоторым из уже выведенных фактов, а предком- новый узел, соответствующий факту, содержащемуся в правой части правила.

    Рассмотрим теперь работу  подсистемы объяснения. Для получения  объяснения в процессе консультации  пользователь может “перехватить  инициативу” диалога в тот  момент, когда система задает очередной вопрос, “переспросив” в ответ систему, почему она его задала. Таким образом, вместо ответа на вопрос системы, пользователь может задать ей встречный вопрос:

   ПОЧЕМУ?

(“ Почему система задала  такой вопрос?”). Система интерпретирует  вопрос “Почему?” в “понятных” ей терминах дерева вывода, поднимаясь по нему на один ярус выше и находя правило, для применения которого система задает этот вопрос. Пользователю выдается информация об этом правиле, о состоянии вычисления его условиям о заключении данного правила (текущей цели).

    Пусть в нашем примере  диалога с ЭС пользователь  вместо ответа на вопрос системы:  “Верно ли, что барометр падает?”  задает ей встречный вопрос: ”ПОЧЕМУ?”.  ЭС обращается к подсистеме  объяснения, которая выдает пользователю следующее сообщение:

[1.0]  Эта информация необходима, чтобы установить, что скоро пойдет  дождь. 

   Ранее было установлено,  что :

[1.1]  Небо покрыто тучами.

   Следовательно, если:

[1.2]  Барометр падает, то скоро  пойдет дождь.

    (Правило 1).

   Двойные номера в квадратных скобках имеют следующий смысл. Для облегчения работы пользователя подсистема объяснения нумерует свои ответы (номер ответа, в данном случае- 1. является первой цифрой номера), а в каждом ответе- нумерует также утверждения, о которых в нем идет речь. Пользователь может использовать двойные номера для ссылок на утверждения, не выписывая их явно. Например, номер 1.1 обозначает утверждение “Небо покрыто тучами”.

    Допустим, что пользователь  хочет еще дальше проследить  логику рассуждений системы и узнать, почему ей необходимо установить, скоро ли пойдет дождь. Для этого он может повторно задать ей вопрос:

   ПОЧЕМУ?

(“Почему необходимо установить, что скоро пойдет дождь?”). Второй  ответ системы аналогичен первому;  в нем указывается, что это необходимо для применения правила 2 с целью установить, что нужно взять с собой зонтик:

  [2.0] Эта информация необходима, чтобы установить, что нужно взять  с собой зонтик. Если:

  [2.1] Скоро пойдет дождь, то  нужно взять с собой зонтик.

       (Правило 2).

   Утверждение [2.0] является  исходным целевым утверждением  системы. Таким образом, теперь  ход рассуждений системы пользователю  полностью понятен. Вопрос “ПОЧЕМУ?”  позволяет проследить ход рассуждений  системы от посылок к заключениям.  Однако для более детального осмысления процесса вывода удобно было бы иметь возможность изучать его и в противоположном порядке- от заключений к посылкам. Для этого служит другой вопрос, который также “понимает” подсистема объяснений:

       КАК  N?

где N- номер утверждения, выданный подсистемой объяснения на одном из предыдущих шагов диалога. Например, в ответ на вопрос:

       КАК   2.0?

“Как получен утверждение 2.0?”  подсистема объяснения выдает информацию в правиле, которое было применено  для его получения:

  [3.1] Используется  правило 2, заключением которого  является,                             что нужно взять с собой  зонтик.

    Чтобы получить  более подробную информацию о  том, как было использовано  правило 2, следует повторно задать  вопрос “КАК?”:

       КАК  3.1?

“Как было использовано правило 2?”. Ответ системы:

Ранее установлено, что:

  [4.1] Скоро пойдет  дождь.

          Следовательно, нужно взять с  собой зонтик.

Выясним теперь, как получено утверждение 4.1:

       КАК  4.1?

Ответ системы:

  [5.1] Используется правило 1, заключением которого является, что скоро пойдет дождь. Наконец, выясним. как использовано правило 1:

       КАК  5.1?

Ответ системы:

   Ранее установлено,  что: 

  [6.1] Небо покрыто  тучами.

  [6.2] Барометр падает.

           Следовательно, скоро пойдет дождь.

Как были получены утверждения 6.1 и 6.2 пользователь помнит, поскольку  он отвечал на вопросы системы  относительно этих утверждений. Если все  же он задаст системе вопрос  КАК 6.1? или  КАК 6.2?, то система напомнит ему об этом.

    Описанная модель объяснения используется в системе MYCIN. Достоинством ее является возможность получения объяснения любого шага работы системы, недостатком - жесткая привязка к дереву вывода.¹⁴ Для пользователя- непрограммиста такой способ объяснения может показаться излишне детализованным и слишком формальным, а нужно было бы объяснение на “более высоком уровне”- с точки зрения здравого смысла и без углубления в детали. Подобные модели объяснения только начинают появляться в ЭС и требуют более сложной организации знаний.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.8.  Стратегии управления выводом

1.8.1. Разработка стратегии.

 

  Одним из важных  вопросов, возникающих при проектировании  управляющей компоненты систем, основанных на знаниях, является  выбор метода поиска решения, т.е. стратегии вывода. От выбранного метода поиска будет зависеть порядок применения и срабатывания правил. Процедура выбора сводится к определению направления поиска и способа его осуществления. Процедуры, реализующие поиск, обычно “зашиты” в механизм вывода, поэтому в большинстве систем инженеры знаний не имеют к ним доступа и, следовательно, не могут в них ничего изменять по своему желанию.

   При разработке  стратегии управления выводом  необходимо ответить на два  вопроса:

1. Какую точку в  пространстве состояний принять в качестве исходной? Дело в том, что еще до начала поиска решения система, основанная на знаниях, должна каким- то образом выбрать исходную точку поиска- в прямом или обратном направлении.

2. Как повысить эффективность  поиска решения? Чтобы добиться повышения эффективности поиска решения, необходимо найти эвристики разрешения конфликтов, связанных с существованием нескольких возможных путей для продолжения поиска в пространстве состояний, поскольку требуется отбросить те из них, которые заведомо не ведут к искомому решению.   

 

 

1.8.2.  Повышение эффективности поиска

 

  В системах, база  знаний которых насчитывает сотни правил, весьма желательным является использование какой- либо стратегии управления выводом, позволяющей минимизировать время поиска решения и тем самым повысить эффективность вывода. К числу таких стратегий относятся поиск в глубину, поиск в ширину, разбиение на подзадачи и альфа- бета алгоритм.

    а) Сопоставление методов поиска в глубину и ширину.

    Суть поиска  в глубину состоит в том,  что при выборе очередной подцели  в пространстве состояний предпочтение  всегда, когда это возможно, отдается той, которая соответствует следующему, более детальному уровню описания задачи.

    Пространство  состояний - это граф, вершины которого соответствуют ситуациям, встречающимся в задаче (“проблемные ситуации”), а решение задачи сводится к поиску пути в этом графе.

    При поиске  в ширину, напротив, система проанализирует  все признаки, находящиеся на  одном уровне пространства состояний,  и лишь затем перейдет к  признакам следующего уровня  детальности.

   Специалисты в  какой-либо узкой области выше  оценивают поиск в глубину, поскольку он позволяет собрать воедино все признаки, связанные с выдвинутой гипотезой. Универсалы же отдают предпочтение поиску в ширину, т.к. в этом случае анализ не ограничивается заранее очерченным кругом признаков. Особенности пространства поиска во многом определяют целесообразность применения той или иной стратегии: например, программы для игры в шахматы строятся на основе поиска в ширину, поскольку при использовании поиска в глубину число анализируемых ходов может быть и очень большим.

   б) Альфа- бета алгоритм.     

    Задача сводится  к уменьшению пространства состояний  путем удаления в нем ветвей, не перспективных для поиска  успешного решения. Поэтому просматриваются  только те вершины, в которые  можно попасть в результате следующего шага, после чего неперспективные направления исключаются из дальнейшего рассмотрения. Например, если цвет предмета, который мы ищем, не красный, то его бессмысленно искать среди красных предметов. Альфа- бета алгоритм нашел широкое применение в основном в системах, ориентированных на различные игры, например в шахматных программах.

   в)  Разбиение на подзадачи.        

    При такой  стратегии в исходной задаче  выделяются подзадачи, решение  которых рассматривается как  достижение промежуточных целей на пути к конечной цели. Если удается правильно понять сущность задачи и оптимально разбить ее на систему иерархически связанных целей- подцелей, то можно добиться того, что путь к ее решению в пространстве поиска будет минимален. Однако если задача является плохо структурированной, то сделать это невозможно.

    При сведении  задачи к подзадачам производится  исследовании исходной задачи  с целью выделения такого множества  подзадач, чтобы решение некоторого  определенного подмножества этих  подзадач содержало в себе решение исходной задачи.

   Рассмотрим, например, задачу о проезде на автомобиле  из Пало-Альто (штат Калифорния) в Кембридж (штат Массачусетс). Эта  задача может быть сведена,  скажем, к следующим подзадачам:

     Подзадача 1. Проехать из Пало-Альто в Сан-Франциско.

     Подзадача 2.Проехать из Сан-Франциско в Чикаго.

     Подзадача 3. Проехать из Чикаго в Олбани.

     Подзадача 4. Проехать из Олбани в Кембридж.

Здесь решение всех четырех  подзадач обеспечило бы некоторое решение  первоначальной задачи.

    Каждая из  подзадач может быть решена  с применением какого-либо метода. К ним могут быть применены  методы, использующие пространство  состояний, или же их можно  проанализировать с целью выделения  для каждой своих подзадач  и т.д. Если продолжить процесс разбиения возникающих подзадач на еще более мелкие то, в конце концов, мы прейдем к некоторым элементарным задачам, решение которых может считаться тривиальным.