Экспертные системы (стр. 3 из 4)

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 приложения. 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 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.

Для создания оболочки, при помощи которой можно проиллюстрировать основные идеи и методы в области экспертных систем, можно придерживаться следующего плана:

•Выбрать формальный аппарат для представления знаний.

•Разработать механизм логического вывода, соответствующий этому формализму.

•Добавить средства взаимодействия с пользователем.

•Обеспечить возможность работы в условиях неопределенности.

5. Методы приобретения знаний.

Приобретение знаний реализуется с помощью двух функций: получения информации извне и ее систематизации. При этом в зависимости от способности системы обучения к логическим выводам возможны различные формы приобретения знаний, а также различные формы получаемой информации. Форма представления знаний для их использования определяется внутри системы, поэтому форма информации, которую она может принимать, зависит от того, какие способности имеет система для формализации информации до уровня знаний. Если обучающаяся система совсем лишена такой способности, то человек должен заранее подготовить все, вплоть до формализации информации, т. е. чем выше способности машины к логическим выводам, тем меньше нагрузка на человека.

Функции, необходимые обучающейся системе для приобретения знаний, различаются в зависимости от конфигурации системы. В дальнейшем при рассмотрении систем инженерии знаний предполагается, что Существует система с конфигурацией, показанной на рис, 1.1, которая включает базу знаний и механизм логических выводов, использующий эти знания при решении задач. Если база знаний пополняется знаниями о стандартной форме их представления, то этими знаниями также можно воспользоваться. Следовательно, от функций обучения требуется преобразование полученной извне информации в знания и пополнение ими базы знаний.

Рис.1 Базовая структура систем обработки знаний

Можно предложить следующую классификацию систем приобретения знаний, которая будет опираться на способность системы к восприятию знаний в разных форматах, качественно различающихся между собой и способностью к формализации (рис 2).

Рис 2.Классификация методов приобретения знаний.

6. АНАЛИЗ СНИЗУ ВВЕРХ И СВЕРХУ ВНИЗ

“Сверху вниз”, “снизу вверх”, “прямой”, “обратный”, “управляемый данными”, “движимый целью” - три пары определений для таких терминов, как “цепной анализ”, “парсинг”, “синтаксический разбор”, “логический анализ” и “поиск”. В принципе, все эти термины отражают сходные отношения, и различие между ними состоит лишь в том, что они взяты из различных подобластей компьютерной науки и искусственного интеллекта (парсинг, системы с заложенными в них правилами, поисковые системы и системы, направленные на решение проблем и т.д.)

Суть этих противопоставлений можно проиллюстрировать на примере парадигмы поиска. Основная задача любого поиска состоит в том, чтобы определить маршрут, по которому вы будете перемещаться с настоящей позиции к вашей цели. Если вы начнете поиск с текущей позиции и будете продолжать его, пока не наткнетесь на желаемый результат, - это так называемый прямой поиск или поиск снизу вверх. Если вы мысленно ставите себя в то место, где вы хотите очутиться в результате поиска и определяете маршрут, двигаясь в обратном направлении, т.е. туда, где вы действительно находитесь в настоящий момент, - это поиск в обратном направлении или поиск сверху вниз. Обратите внимание на то, что, определив маршрут в результате обратного поиска, вам все же предстоит добраться до своей цели. Несмотря на то, что сейчас вы движетесь вперед, это не является прямым поиском, т.к. поиск уже был осуществлен ранее, причем в обратном направлении.

Эти же противопоставления можно рассмотреть на примере систем с встроенными правилами. Представим себе, что правило состоит из набора антецедентов и набора следствий. Когда система определяет, что все антецеденты определенного правила удовлетворены, это правило вызывается и выполняется (выполняется ли каждое вызванное правило зависит от специфики конкретной системы). После этого в базу знаний заносятся утверждения, полученные в результате выполнения правила, и выполняются соответствующие операции. Данный процесс происходит вышеописанным образом, независимо от того, применяет ли система прямой или обратный логический анализ. Чтобы проиллюстрировать различия между ними, следует отдельно рассмотреть процедуру активации правила. Вызываются только активированные правила. При прямом логическом анализе (снизу вверх), когда в систему добавляются новые данные, они сравниваются со всеми антецедентами всех правил. Если данные соответствуют антецеденту правила, то это правило активируется (если оно еще не является активированным), и если подобраны все антецеденты определенного правила, то оно вызывается. Утверждения, полученные в результате выполнения правила, заносятся в базу знаний и рассматриваются в качестве новых данных, сравниваются с антецедентами и могут вызвать активацию и вызов дополнительных правил. При обратном логическом анализе (сверху вниз) при добавлении данных правила не активируются. Когда система получает запрос, он сравнивается со всеми следствиями всех правил. Если запрос совпадает со следствием, то это правило активируется, а все его антецеденты рассматриваются в качестве вторичных запросов и могут вызвать активацию дополнительных правил. Когда запрос соответствует не ограниченному условием утверждению базы знаний, на него поступает ответ, и если этот запрос исходил от антецедента, считается, что он удовлетворяет последнему. Когда все антецеденты некоторого правила будут удовлетворены, правило вызывается и выполняется. При выполнении правила осуществляется ответ на запросы, которые его активировали, и теперь другие антецеденты считаются удовлетворенными и могут вызываться соответствующие им правила. Обратите внимание на то, что вызов и выполнение правила всегда происходит в прямой последовательности, а отличие прямого цепного анализа от обратного состоит в том, когда активируется правило.

Сравнение

Эффективность. Выбор вида анализа (сверху вниз или снизу вверх) зависит от конфигурации дерева, по которому осуществляется поиск. Если в среднем каждому элементу следует большее количество элементов, нежели предшествует, то анализ сверху вниз (или обратный анализ) будет более эффективным и наоборот. Рассмотрим крайний случай. Допустим, что поисковая область образует дерево с вершиной в начальном состоянии. Тогда при использовании прямого подхода нам придется осуществлять поиск практически по всему дереву, тогда как при обратном подходе - только в его линейной части.

Сравнение и унификация. В системах с заложенными правилами или системах логического анализа выбор прямого или обратного цепного анализа влияет на степень трудности процесса сравнения. При прямом цепном анализе системе постоянно предъявляются новые факты, не имеющие свободных переменных. Таким образом постоянно проводится сравнение антецедентов, вполне вероятно обладающих свободными переменными, с фактами, не обладающими таковыми.

С другой стороны, системам с обратным цепным анализом често задают специальные вопросы. Если правила изложены в логике предикатов, а не логике суждений, тогда производится сравнение вопроса с переменной со следствием с переменными. Вторичные запросы также могут содержать переменные, поэтому, в общем, системы с обратным цепным анализом должны быть разработаны таким образом, чтобы они могли сравнивать две символьные структуры, каждая из которых может содержать переменные, для чего потребуется создание алгоритма унификации.

Смешанные стратегии

Поиск в двух направлениях. Если не ясно, какой вид поиска - прямой или обратный - является наиболее приемлимым для конкретного приложения, следует осуществлять поиск в двух направлениях. В таком случае, отправными точками становятся начальное и конечное состояние, и поиск осуществляется по направлению к центру.

Вывод по двум направлениям. При данном подходе изначальные данные применяются для активирования правил, котоые перебирают другие антецеденты в обратном порядке. Вторичные запросы, которые не соответствуют ни следствиям, ни данным, сохраняются в качестве “демонов”, которые могут быть удовлетворены позднее за счет новых или позднее поступивших данных. Систему можно разработать таким образом, что данные, удовлетворяющие “демонам” (антецеденты активированных правил) не будут активировать дополнительные правила, что “заставит” систему при предстоящем прямом выводе сконцентрироваться на правилах, учитывающих предыдущий контекст.